El mercado global de IA aplicada al IoT ha experimentado un crecimiento acelerado en el último año, alcanzando 4.08 mil millones de dólares en 2025 y con proyecciones de llegar a 6.45 mil millones para 2035. Este avance refleja un cambio más amplio en la industria: ante la creciente adopción de IA, las organizaciones buscan un futuro más inteligente y conectado para maximizar el rendimiento de sus despliegues de IoT.

Construyendo defensas adicionales con seguridad impulsada por IA en IoT

La naturaleza del IoT es compleja, con dispositivos que a menudo operan fuera de los perímetros de seguridad tradicionales de TI y en entornos distribuidos globalmente. En este panorama, los dispositivos conectados se han convertido en la columna vertebral de operaciones diarias, desde energía y salud hasta retail y manufactura. A medida que aumenta la digitalización, también lo hacen las funciones críticas que dependen de dispositivos conectados.

A medida que las implementaciones se aceleran, también lo hace la superficie de ataque potencial del IoT. Por la interconexión de los dispositivos, cada uno puede convertirse en un punto de entrada para ciberdelincuentes. Con el informe del gobierno del Reino Unido sobre un coste anual de ciberataques de 14.7 mil millones de libras, es crucial que toda la implementación de IoT esté protegida.

Aunque direccionamientos IP privados y enfoques de APN privados pueden limitar la exposición, ofrecen visibilidad limitada del comportamiento de los dispositivos una vez que el tráfico fluye, especialmente a medida que las despliegas crecen en complejidad.

La IA, sin embargo, puede detectar lo que antes pasaba desapercibido. La seguridad se ha convertido en un área clave que puede ser elevada mediante detección de anomalías y amenazas impulsada por IA, capaz de identificar comportamientos como IPs sospechosas, ejecución remota de código, puertas traseras en dispositivos o conexiones de puertos anómalas. Esta detección de amenazas permite a las organizaciones identificar rápidamente la primera señal de un ciberataque.

La IA puede incluso ayudar a identificar la naturaleza de los ataques, como ataques de denegación de servicio distribuidos (DDoS) y ataques de hombre en el medio (MiTM), así como el control de dispositivos. Al señalar irregularidades en tiempo real y habilitar acciones correctivas rápidas, la IA fortalece la seguridad del IoT y apoya una gestión de riesgos más eficaz, ayudando a evitar interrupciones operativas, pérdidas financieras y daños a la reputación.

La IA desbloquea el valor de los datos del IoT

Más allá de las preocupaciones de seguridad derivadas del paisaje fragmentado del IoT, las organizaciones pueden enfrentar también desafíos de gestión de datos y de extracción de análisis significativos a través de las redes, dispositivos, entornos en la nube y procesos empresariales.

El IoT recopila y transmite constantemente grandes volúmenes de información; por ejemplo, una sola cámara de seguridad conectada a Internet puede generar unos 300 GB de datos al mes. Cuando estos dispositivos se multiplican y se despliegan a nivel global, el volumen de datos puede resultar abrumador y difícil de aprovechar eficazmente.

Además, el papel del IoT está evolucionando. Históricamente, el IoT ha conectado dispositivos y recogido datos, pero cada vez hay más presión en la industria para soluciones inteligentes que informen la toma de decisiones y impulsen resultados. Las empresas buscan herramientas más efectivas para extraer ideas significativas de la información del IoT; sin ello, corren el riesgo de no aprovechar plenamente el valor de sus datos.

La IA ofrece una solución prometedora a estos desafíos. La infraestructura preparada para IA está ganando prioridad entre las empresas para soportar la recopilación, transmisión, procesamiento e integración de datos en sistemas que faciliten insights impulsados por IA. El análisis inteligente que ofrece la IA facilita identificar patrones y tendencias en flotas de dispositivos, analizarlos de manera más eficiente, reducir la intervención manual y disminuir costos.

A través de analítica avanzada y aprendizaje automático, IAO T puede ayudar a las organizaciones a aprovechar mejor sus datos en toda la flota, transformando datos en un activo cada vez más valioso que impulsa la eficiencia y el valor a largo plazo.

La automatización potencia la eficiencia

Las vastas cantidades de datos del IoT también hacen que la intervención manual sea costosa, ineficaz y consumidora de tiempo. Estos desafíos pueden provocar que problemas de rendimiento escalen sin ser detectados o fallos críticos de dispositivos pasen desapercibidos.

Las capacidades analíticas y de automatización de la IA pueden apoyar la monitorización en tiempo real, la resolución automática de fallos y el mantenimiento predictivo. Al analizar datos sobre el uso de dispositivos, madurez de su ciclo de vida y rendimiento, la IA puede identificar posibles problemas antes de que surjan. Esto facilita un cambio de lo reactivo a lo proactivo, reduce el tiempo de inactividad y disminuye los costos operativos.

Los beneficios de la analítica impulsada por IA son de alcance industrial. En manufactura, por ejemplo, los sistemas de IA pueden usar datos de desempeño de equipos para estimar costos de mantenimiento, minimizando gastos y tiempos de inactividad posteriores. En sectores como la salud, el mantenimiento predictivo también ayuda a garantizar la resiliencia de servicios críticos como la monitorización remota de pacientes, donde es crucial que los dispositivos permanezcan conectados.

La automatización basada en reglas puede respaldar la gestión de flotas y la orquestación de eSIM, con muchas capacidades moviéndose gradualmente hacia una mayor automatización. En la práctica, la adopción es iterativa, empezando con reglas definidas y supervisión, para luego añadir ideas impulsadas por IA como uso en tiempo real, monitorización de rendimiento y detección de anomalías, lo que permite abordar problemas con mayor rapidez.

A medida que la automatización escale, los entornos de IoT podrán responder de forma flexible a condiciones cambiantes con una intervención manual reducida.

Sin embargo, también es importante señalar que a medida que este progreso continúa, la transparencia y la explicabilidad siguen siendo cruciales. Las organizaciones deben entender cómo se toman las decisiones y dónde sigue siendo necesaria la supervisión humana a medida que escalan.

Mirando hacia adelante: conectividad inteligente

La influencia de IAoT solo crecerá en el futuro. De hecho, Transforma Insights pronostica un aumento de las conexiones en más de seis veces durante una década. Gestionar flotas de manera inteligente y segura a escala, con la transparencia en el centro de las operaciones, debe convertirse en una prioridad de la industria.

Aquellos que logren integrar IA con conectividad escalable estarán mejor posicionados para ir más allá de la mera gestión de dispositivos y avanzar hacia operaciones verdaderamente inteligentes. Al hacerlo, abrirán nuevas eficiencias, fortalecerán la resiliencia y crearán un valor diferenciador en el IoT.

Este artículo se ha elaborado en el marco de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar a las mentes más brillantes en la industria tecnológica. Las opiniones expresadas pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si estás interesado en contribuir, encuentra más información aquí: https://ift.tt/dsUeVwk

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