La combinación de inteligencia artificial y la Internet de las Cosas, conocida como AIoT, se está consolidando como una palanca clave para la transformación digital en la industria y el sector energético. El 62% de las empresas industriales a nivel global ya ha adoptado esta tecnología y un 31% prevé hacerlo en el corto plazo, según un estudio de IDC basado en una encuesta a más de 300 directivos de los sectores de fabricación y energía. El informe sitúa esta tendencia en un contexto de presión operativa, necesidad de eficiencia y búsqueda de decisiones más rápidas y basadas en datos .
La investigación señala que las organizaciones que utilizan AIoT de forma intensiva duplican la probabilidad de superar sus expectativas de negocio frente a aquellas con un uso moderado. Menos del 3% considera que el valor obtenido no cumple lo previsto, lo que refuerza la percepción positiva sobre esta tecnología, especialmente en Europa.
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Mantenimiento predictivo y eficiencia operativa
El mantenimiento predictivo es el principal uso de AIoT, presente en cerca del 71% de las empresas, al permitir anticipar fallos y reducir paradas no planificadas. A esta aplicación le siguen la automatización de IT, con un 53%, y la optimización del suministro y la logística, con un 47%. Estos usos se traducen en resultados concretos: el 54% de las compañías espera ahorros relevantes de costes, mientras que más de la mitad confía en acelerar la innovación y mejorar la gestión de sus operaciones.
En el ámbito industrial, la adopción de AIoT está vinculada a procesos de automatización de fábricas y modernización de infraestructuras. Las empresas buscan responder a problemas como las interrupciones en la cadena de suministro, la escasez de mano de obra y los riesgos de seguridad mediante sistemas capaces de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Retos en la adopción tecnológica
Pese a su avance, la implantación de AIoT presenta dificultades. La integración con sistemas heredados, la calidad de los datos y la brecha de habilidades digitales figuran entre los principales obstáculos. A ello se suman los costes iniciales y la falta de alineación entre la tecnología y los procesos de negocio. No obstante, el estudio indica que un uso más avanzado de estas soluciones está asociado a mejores resultados económicos y operativos.
En el sector energético, AIoT permite mejorar la eficiencia de las redes, prever la demanda y optimizar la gestión de recursos. Además, el uso de inteligencia artificial facilita que perfiles diversos dentro de la organización puedan acceder y trabajar con datos, lo que amplía la capacidad de decisión y reduce la dependencia de tareas manuales. Esta transición marca el paso hacia modelos de gestión más automatizados y basados en análisis continuo.
