¿Estamos ante una evolución inevitable o frente a un cambio de paradigma que marca una nueva era? La integración de inteligencia artificial en los sistemas IoT está redefiniendo el paisaje tecnológico.
A medida que proliferan las aplicaciones del Internet de las Cosas, también se incrementa la necesidad de dotar a los dispositivos conectados de capacidades cognitivas. De esta convergencia nace el llamado AIoT (Artificial Intelligence of Things), una combinación que promete llevar la automatización, la eficiencia y la toma de decisiones en tiempo real a un nuevo nivel. Pero este avance plantea una pregunta de fondo: ¿es AIoT simplemente un paso más en la maduración del IoT, o estamos frente a una tecnología con entidad propia?
Dos visiones enfrentadas: evolución o ruptura
Visión 1: AIoT como evolución natural del IoT
Desde esta perspectiva, la incorporación de inteligencia artificial al IoT no supone una ruptura, sino una extensión lógica del proceso de maduración tecnológica. “El AIoT es la evolución inevitable de un IoT que ya no puede limitarse a recopilar datos; ahora necesita comprenderlos, analizarlos y actuar en consecuencia”, afirma Dr. Jürgen Sturm, director de investigación en Bosch Connected Industry.
Casos como el de Bosch Rexroth, que ha integrado algoritmos de IA para predecir fallos en maquinaria industrial, ilustran esta visión. El sistema parte de sensores IoT convencionales pero añade una capa de machine learning que analiza en tiempo real patrones de vibración y consumo energético. La decisión de intervenir, antes de que se produzca un fallo, es lo que convierte al sistema en AIoT.
Otro ejemplo reciente lo encontramos en Zhoushan (China), donde se ha desplegado un sistema AIoT para la gestión del tráfico urbano. Gracias a la integración de cámaras, sensores y algoritmos predictivos, la ciudad ha conseguido reducir en un 50% la congestión en un corredor clave de 21 km, optimizando la sincronización de los semáforos mediante IA. Es un caso claro de cómo la IA potencia las capacidades de los sistemas IoT ya existentes.
También lo señala el White Paper de Deloitte “Intelligent IoT” (2023): “El verdadero potencial del IoT se alcanza cuando se combina con inteligencia artificial; es el paso lógico para pasar de la automatización básica a la toma de decisiones autónoma.”
Visión 2: AIoT como categoría tecnológica distinta
Otros expertos defienden que el AIoT marca una ruptura conceptual con el enfoque tradicional del IoT. “El IoT se basa en una arquitectura centrada en sensores y conectividad. El AIoT introduce una arquitectura cognitiva que transforma completamente esa lógica”, argumenta Dr. Ying Shao, CTO de la startup Aetheris, especializada en edge AI.
El ejemplo de Tesla resulta ilustrativo: Sus vehículos no se limitan a recopilar datos sobre tráfico o condiciones del entorno; ejecutan decisiones autónomas en tiempo real basadas en modelos de IA entrenados con millones de datos históricos. Aquí el IoT queda subsumido dentro de un sistema de IA autónomo: la conectividad es un medio, no el fin.
En este contexto, las nuevas tecnologías refuerzan esa distinción. Por ejemplo, Qualcomm lanzó recientemente su plataforma RB3 Gen 2, basada en el procesador QCS6490, capaz de procesar modelos de IA directamente en el dispositivo y conectar múltiples cámaras HD con bajo consumo energético. Este tipo de plataformas permite dotar de inteligencia local a robots, cámaras de seguridad o sistemas industriales, sin depender del cloud. El salto es cualitativo: el procesamiento inteligente ya no es un complemento, sino el núcleo del sistema.
Este enfoque plantea preguntas profundas:
¿Sigue teniendo sentido hablar de “IoT puro” sin IA?
¿Puede un sistema IoT ser verdaderamente útil sin aprendizaje automático?
¿El AIoT redefine las reglas del juego en la industria, o solo las refina?
Dilemas reales y escenarios para el debate
La fusión entre IoT e inteligencia artificial no está exenta de tensiones ni dilemas. En sectores como la manufactura, la logística o la agricultura de precisión, surgen preguntas críticas:
“En una fábrica inteligente, ¿es más importante tener sensores precisos o algoritmos predictivos?”
Si los datos son malos, ninguna IA salvará el sistema. Pero si no hay IA, los datos pueden quedarse infrautilizados. ¿Dónde invertir primero?
“Si un sistema AIoT toma decisiones en tiempo real, ¿quién es responsable si falla?”
En una red eléctrica, un fallo del algoritmo podría provocar un apagón masivo. ¿Es responsable el fabricante del modelo, el operador del sistema o el proveedor de datos?
Estas preocupaciones ya se han trasladado al plano legislativo. Desde febrero de 2025, está en vigor la esperada Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, que introduce una regulación pionera a nivel mundial. Una de sus disposiciones más debatidas es la prohibición de la identificación biométrica remota en espacios públicos, salvo en casos muy restringidos, como amenazas terroristas o búsqueda de personas desaparecidas.
Esta medida afecta directamente a numerosas soluciones AIoT de videovigilancia, reconocimiento facial y control urbano, y ha reavivado el debate sobre los límites éticos del uso autónomo de tecnologías conectadas con capacidad de decisión. Para muchos actores del sector, la nueva normativa representa tanto un desafío para la innovación como una oportunidad para reforzar la confianza del usuario en estos sistemas.
También se abre el debate sobre el acceso a esta tecnología. Aunque el AIoT está penetrando en grandes corporaciones, muchas pymes aún se preguntan: ¿Pueden acceder a estas soluciones sin una infraestructura compleja? ¿Existen plataformas low-code que democratizan el AIoT? ¿O seguiremos viendo una brecha creciente entre quienes pueden implementar AIoT y quienes no?
Un cambio en marcha... pero aún en construcción
El mercado ya está reaccionando. Plataformas como Azure Percept, Siemens Industrial Edge o NVIDIA Jetson están diseñadas específicamente para el despliegue de inteligencia artificial en dispositivos de borde, conectados a través de IoT. La tendencia es clara: cada vez más inteligencia, cada vez más autonomía.
Y sin embargo, no todo está dicho. Hay sistemas IoT que funcionan perfectamente sin IA: medidores inteligentes, sensores de humedad o sistemas de rastreo en flotas. Del mismo modo, hay algoritmos de IA que no requieren datos en tiempo real ni sensores físicos.
¿Evolución o disrupción?
En última instancia, AIoT puede entenderse como una fusión con múltiples velocidades. En algunos sectores, será una extensión natural. En otros, marcará un punto de inflexión.
¿Y tú qué opinas? ¿Es el AIoT una etapa más del IoT o una nueva categoría tecnológica con sus propias reglas? ¿Veremos un futuro donde todo sistema conectado sea también inteligente, o seguirán coexistiendo ambos mundos?
(Magdalena Franconetti - Generación IoT)
