El artículo. Del dato a la decisión: el viaje del Internet de las Cosas que está transformando empresas, ciudades y nuestra forma de vivir

Con más del 60% de la población mundial conectada a Internet (6 billones de personas) y más de 35.000 millones de dispositivos conectados, Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) es un mercado que ya supera un valor estimado de 500.000 millones de dólares. Electrodomésticos, vehículos, edificios, naves industriales, agroalimentación, salud digital … son algunos de los sectores donde las “cosas” se conectan a Internet … y se estima que en 2030 habrá más dispositivos que personas.

  En todo este contexto de interconexión digital entre cosas, personas e Internet, además de capturar información sobre el uso y el rendimiento de todo tipo de instalaciones, la clave es detectar patrones, hacer recomendaciones, mejorar la eficiencia y crear experiencias personalizadas para los usuarios con valor diferencial. 

Desde COIIAR en este curso IoT, el valor del dato proponemos recorrer el viaje IoT: desde el dato hasta el negocio. Contextualizando la problemática IoT en sectores clave de negocio, y analizado los sensores (tipos, modelos, ámbitos de aplicación), sus tecnologías (protocolos, comunicaciones, instalaciones) y servicios (plataformas, servidores, visualización), el curso explica cómo la información se transforma en conocimiento (Inteligencia Artificial (IA) y machine learning) para construir estrategias de valor basadas en datos y con enfoque de negocio en los ámbitos de aplicación profesional más relevantes de la Sociedad Digital 4.0.

Ecosistemas IoT … verticales y horizontales

Dentro del mundo IoT se habla de “verticales” como los sectores clave de aplicación: ciudades inteligentes (smart cities), industria 4.0, salud digital, eficiencia energética, agricultura y ganadería, electrónica de consumo y dispositivos llevables (wearables), domótica y hogar conectado, turismo y hostelería, logística y retail, y gestión ambiental, entre otros sectores estratégicos. Y este ecosistema se completa con las “horizontales” entendidas como las tecnologías transversales, los operadores, la industria, la administración y los usuarios, destacando las sinergias que un ecosistema IoT puede despertar entre verticales y horizontales.

  Una estructura IoT competitiva debe ser vertical, enfocada en un ámbito de aplicación estratégico que permita construir modelos de arquitecturas específicas; y horizontal, para integrar diversos aplicativos, tecnologías heterogéneas y servicios diferenciales. 

Arquitecturas IoT: medir, analizar, decidir y actuar

Para entender técnicamente cómo se diseña, construye y opera una solución IoT hay que analizar su arquitectura funcional. Esta arquitectura puede agruparse en tres niveles conceptuales: dato, información y conocimiento siguiendo una metodología medir (dato), analizar (información), decidir y actuar (conocimiento), con las siguientes características clave:

• adquirir datos (a través de sensores, routers, tecnologías) para medir las variables clave de nuestro proceso, organización o problema a optimizar.
• convertir los datos en información: los datos tienen que agruparse, ordenarse, limpiarse, filtrarse, categorizarse, etiquetarse … para poder analizar con un propósito de interés.
• transformar la información en conocimiento: cada información dependerá de un contexto, del ámbito de conocimiento en el que estemos trabajando, del servicio y del modelo de negocio que queramos desarrollar, etc. Para ello, la clave es decidir (tomar decisiones basadas en datos) y actuar a partir de algoritmos, patrones de comportamiento, gráficos de visualización, etc.

  Una arquitectura IoT permite medir para obtener datos que, al analizarlos, se convierten en información que, al contextualizarla, se transforma en conocimiento sobre el que poder decidir y actuar. 

Inteligencia IoT: tecnologías, servicios, nubes …

El estudio tecnológico de IoT podría ser tan amplio y profundo como se requiera para cada tipo de ámbito o proyecto. Este curso lo aborda suficientemente transversal como para abarcar todo tipo de soluciones IoT y suficientemente detallado como para familiarizarse con la problemática tecnológica: así, a partir de este conocimiento y las referencias bibliográficas proporcionadas, poder seguir profundizando en el análisis.

• Tecnologías IoT. Según el tipo de infraestructura y alcance, destacan: Ethernet, puerto serie, CANbus, fibra óptica y PLC (como tecnologías cableadas); ANT, NFC, 6LowPAN, Thread, ZigBee, Z-Wave, UWB y Bluetooth (como tecnologías wireless PAN/LAN), WiFi, 2G, 3G, 4G y Hologram (como tecnologías wireless LAN/MAN) y LoRaWAN, SigFox, NB-IoT y Wize (como tecnologías wireless de bajo consumo, LP-WAN).
• Servicios IoT. Recorriendo la computación en la niebla (fog) y en el borde (edge), además de en la nube (cloud, comparando tipos de plataformas: nube privada, pública, híbrida y comunitaria); el concepto “X as a Service” (XaaS) de los modelos Software como Servicio (SaaS), Plataforma como Servicio (PaaS) e Infraestructura como Servicio (IaaS); y la disrupción de las tecnologías 5G (mayor ancho de banda y menor latencia), claves para la creación de servicios IoT de valor añadido.
• Inteligencia IoT. Analizando el significado y las diferencias entre: big data (cantidades masivas de datos digitales cuyo procesamiento no resulta viable a través de los sistemas informáticos convencionales), Inteligencia artificial (IA, cualidad para imitar las funciones cognitivas de los sereshumanos a través de algoritmos inteligentes, capaces de analizar datos para convertirlos en información relevante), y machine learning (técnicas dentro de la IA que buscan dotar a las computadoras de la capacidad de “aprender”, tal y como lo haría una persona), incluyendo redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning).

  Según una encuesta del Instituto Internacional de Ingeniería (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) entre 350 directores generales (CIOs y CTOs) de organizaciones con más de 1.000 empleados de todo el mundo, el 95% de los líderes tecnológicos cree que la Inteligencia Artificial (IA) será la principal responsable de la innovación en el futuro

La triple D (data-driven decisions): decisiones basadas en datos

Todos estos conceptos tecnológicos, esta inteligencia analítica, tiene que convertirse en inteligencia de negocio (business intelligence) entendido como las estrategias y herramientas para transformar información en conocimiento y mejorar el proceso de toma de decisiones. Tanto con algoritmos que imitan el pensamiento humano (aprendizaje perceptivo, memoria, razonamiento crítico), como con la integración de una dimensión cognitiva (percepción, razonamiento, decisión). E incluyendo tanto la adecuada visualización de datos, métricas, tendencias, patrones etc. como el valor diferencial que las nuevas inteligencias artificiales (ChatGPT, Gemini, Claude, etc.) aportan al ecosistema IoT. Y enfocado a las principales áreas de negocio digital donde impacta IoT: dispositivos con interacción humano-máquina, inversiones financieras, ciudades inteligentes (smart cities), gemelos digitales (digital twins), computación periférica (x-computing), ciberseguridad y blockchain, estandarización y normativa legal, social y ética, etc.

  Decía William Thomson Kelvin (Lord Kelvin), físico y matemático británico (1824 – 1907), que “lo que no se define no se puede medir; lo que no se mide, no se puede mejorar; y lo que no se mejora, se degrada siempre”. En ese camino de mejora continua es imprescindible este curso IoT el valor del dato, diseñado para ampliar tu visión digital y global de la empresa, abordar y liderar nuevos retos y proyectos digitales, y reforzar tu estrategia de toma de decisiones, porque “todo lo que se pueda digitalizar, se digitalizará; todo lo que se pueda conectar, se conectará; y todo lo que se pueda automatizar, se automatizará … y la mejor forma de predecir el futuro es crearlo”