Exploramos el estado del mercado, las tendencias y los retos tecnológicos que definen la adopción del AIoT en la región.
Este artículo lo he dividido en 2 partes.
En esta primera parte exploramos el estado del mercado, las tendencias y los retos tecnológicos que definen la adopción del AIoT en la región.
Finalmente, en la segunda parte presento las claves del ecosistema español de Edge IoT y AIoT: empresas, startups, integradores y oportunidades de crecimiento.
Cuando escribí en 2019 Why did I choose "Industrial IoT - Edge Computing Vendors Overview"?, mi primer libro, me volví a adelantar varios años a las necesidades del mercado, una vez más.
Eran tiempos en los que la Nube (Cloud Computing) lo dominaba todo. Aunque explicaba en numerosos foros que Edge Computing ya no era un complemento experimental de las estrategias en la nube y que una arquitectura que combinara Edge y Cloud era la mejor opción para muchos casos de uso de IoT —que requieren baja latencia, eficiencia de ancho de banda, soberanía de datos, resiliencia e inteligencia distribuida—, casi nadie se atrevía a implementar proyectos en el Edge.
Afortunadamente, la mayor parte de las conversaciones en el plano tecnológico actual giran alrededor de la Inteligencia Artificial, incluidas las que se ocupan de la Internet de las Cosas (IoT). En este caso hablamos de AIoT (Artificial Intelligence of Things).
Pero, ¿qué hay de España? ¿Ha llegado aquí el momento del AIoT?
A continuación, reúno el contexto del mercado, las tendencias y previsiones, los problemas y retos, los componentes técnicos y una guía práctica para abordar las complejas realidades de la gestión de proyectos AIoT, incluyendo cómo los patrones agénticos o de "agente inteligente" se están trasladando a las plataformas de IoT en el Edge. Termino con una breve nota sobre por qué los proveedores especializados de plataformas Edge AIoT pueden acortar significativamente la ruta de acceso al valor para los clientes.
Crecimiento del mercado y factores impulsores
Los analistas muestran sistemáticamente un crecimiento muy rápido para el mercado de Edge Computing, aunque las cifras exactas varían según la metodología. Informes recientes del sector sitúan el mercado en torno a los cientos de miles de millones durante la próxima década, impulsado por tres fuerzas convergentes: el crecimiento explosivo de los dispositivos IoT conectados, la implementación del 5G y los centros de datos Edge especializados, y la necesidad empresarial de procesar datos cerca de su origen por motivos de latencia, coste y privacidad (fuente: Grand View Research).
Problemas y retos del Edge Computing
- Gestión de dispositivos IoT en el Edge
Se centra en el ciclo de vida, el estado, la seguridad y la configuración de los dispositivos IoT distribuidos que procesan datos en el borde de la red o cerca de él. Los elementos clave incluyen:
- Aprovisionamiento e incorporación
- Configuración y control
- Monitoreo y diagnóstico
- Actualizaciones de firmware y software (OTA)
- Gestión de seguridad
- Gestión de flotas
- Gestión de redes IoT en el Edge
Se encarga de garantizar la conectividad, el rendimiento, el enrutamiento y la seguridad en las redes que conectan dispositivos de Edge, IoT Gateways y la Cloud. Dado que IoT a menudo depende de redes heterogéneas (Wi-Fi, BLE, LPWAN, 5G, Ethernet industrial), la gestión debe ser adaptable y resiliente. Los elementos clave incluyen:
- Gestión de conectividad
- Enrutamiento de Edge a Cloud
- Rendimiento de red y calidad de servicio (QoS)
- Seguridad de red
- IoT Gateways y orquestación en el Edge
- Compatibilidad con múltiples redes y accesos
- Complejidades de la gestión del Edge
Operar cientos o miles de nodos Edge distribuidos es fundamentalmente diferente a gestionar una infraestructura de Cloud centralizada. Las complejidades clave incluyen:
- Heterogeneidad
- Variabilidad de la conectividad
- Seguridad y cumplimiento normativo
- Observabilidad a escala
- Ciclo de vida del software
- Cambio de modelo operativo
- Financiación y evidencia clara de retorno de inversión (ROI)
A pesar de los planes de adopción, muchas iniciativas requieren evidencia de ROI para justificar proyectos a gran escala.
- Ecosistema de integración
Las soluciones Edge/AIoT son técnicamente complejas: requieren orquestación de dispositivos, pipelines de datos locales y en Cloud, interoperabilidad y soporte multi-modelo.
Bloques básicos del Edge IoT
Una pila de tecnología pragmática para Edge IoT con frecuencia incluye:
- Dispositivos y IoT Gateways: sensores, controladores industriales, gateways Edge con computación y conectividad.
- Entornos de ejecución Edge: entornos de contenedores, entornos sandbox WASM, sistemas operativos en tiempo real donde sea necesario.
- Orquestación y aprovisionamiento: controladores declarativos y inscripción segura (OTA).
- Estructura de conectividad: 5G/4G, cableada, LoRaWAN y redes en malla con administradores de conexión.
- Servicios de datos locales: almacenamiento de series temporales, servicio de modelos locales (CPU/GPU/acelerador).
- Seguridad e identidad: elementos seguros/TPM, gestión de certificados, almacenamiento cifrado.
- Integración Edge-Cloud: canalizaciones de datos eficientes, puentes de eventos y planos de control híbridos.
- Herramientas para desarrolladores y CI/CD: compilaciones reproducibles, firma de artefactos e implementación por etapas.
Agentes de IA en el Edge
La transición de las aplicaciones LLM exclusivas de la Cloud a agentes distribuidos y autónomos se está acelerando. La IA con agentes —agentes autónomos de varios pasos que planifican, actúan y aprenden— se está adaptando a los entornos Edge de dos maneras principales:
- Agentes híbridos que coordinan la Cloud y el Edge: El razonamiento y la memoria de alto nivel residen en la Cloud, mientras que la percepción y el control de bucle rápido se realizan en el dispositivo.
- Agentes ligeros locales: Los modelos compactos o los entornos de ejecución simplificados se ejecutan en el nodo Edge para tomar acciones automatizadas, como análisis local de la causa raíz, remediación automática o muestreo adaptativo.
Herramientas como LangChain, AutoGen y otros frameworks de agentes se están aplicando en arquitecturas Edge, combinadas con tecnología de tiempo de ejecución (WASM, motores de inferencia LLM optimizados) para ofrecer comportamiento agente en entornos restringidos.
(Francisco Maroto. OIES Consulting)
