El mercado mundial de IA en IoT ha crecido rápidamente durante el último año, alcanzando un valor de 4.080 millones de dólares en 2025 y se prevé que alcance los 6.450 millones de dólares en 2035. Este avance refleja un cambio más amplio en la industria, a medida que la IA emerge a medida que las organizaciones miran hacia un futuro más inteligente y conectado para sacar más provecho de su TI.
Gerente senior de producto en WirelessLogic.
Creación de defensas adicionales con seguridad de IoT impulsada por IA
La naturaleza de IoT puede ser compleja, ya que los dispositivos a menudo operan fuera de los perímetros de seguridad de TI tradicionales y en entornos distribuidos globalmente. En este panorama, los dispositivos conectados forman ahora la columna vertebral de las operaciones cotidianas, desde la energía y la atención sanitaria hasta el comercio minorista y la fabricación. A medida que aumenta la digitalización, también aumentarán funciones importantes que dependen de los dispositivos conectados.
Es importante destacar que a medida que se acelera la implementación, también lo hace la superficie potencial de ataque de IoT. Debido a la naturaleza interconectada del IoT, cada dispositivo sirve como punto de entrada potencial para los ciberdelincuentes. Dado que el gobierno del Reino Unido informa que el costo anual de los ataques cibernéticos es de £14,7 mil millones de libras esterlinas, es vital que todo el despliegue de IoT sea seguro.
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Si bien las direcciones IP privadas y los métodos APN privados son útiles para limitar la exposición, ofrecen una visibilidad limitada del comportamiento del dispositivo una vez que el tráfico fluye, especialmente a medida que las implementaciones se vuelven más complejas.
La IA, sin embargo, puede ver lo que antes se pasaba por alto. La seguridad se ha convertido en un área clave que se puede mejorar mediante la detección de anomalías y amenazas impulsada por IA, que detecta comportamientos como IP sospechosas, ejecución remota de código, puertas traseras de dispositivos o conexiones de puertos inusuales. Esta detección de amenazas permite a las organizaciones detectar rápidamente el primer signo de un ciberataque.
La IA puede incluso ayudar a identificar la naturaleza de los ataques, incluidos los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS), los ataques de intermediario (MiTM) y las adquisiciones de dispositivos. Al señalar irregularidades en tiempo real y permitir acciones correctivas rápidas, la IA fortalece la seguridad de IoT y respalda una gestión de riesgos más efectiva, ayudando a las organizaciones a evitar interrupciones operativas, pérdidas financieras y daños a la reputación.
La IA desbloquea el valor de los datos de IoT
Más allá de las preocupaciones de seguridad que surgen del panorama fragmentado de IoT, las organizaciones pueden tener dificultades con la gestión de datos y análisis significativos en las redes, dispositivos, entornos de nube y procesos empresariales de IoT.
IoT recopila y transmite constantemente enormes cantidades de datos; una sola cámara de seguridad conectada a Internet genera alrededor de 300 GB de datos al mes. Cuando estos dispositivos conectados se multiplican y se implementan globalmente a una escala mucho mayor, las organizaciones pueden quedarse con grandes cantidades de datos que pueden resultar difíciles de utilizar de forma eficaz.
Además, el papel del IoT está evolucionando. Si bien históricamente la función del IoT ha sido exclusivamente conectar dispositivos y recopilar y transmitir datos, existe una creciente presión en la industria para que las soluciones inteligentes impulsen la toma de decisiones y los resultados. Las empresas ahora buscan soluciones más efectivas para extraer información significativa de los datos de IoT y, sin ellas, no podrán desbloquear el verdadero valor de sus datos.
La IA ofrece una solución prometedora a estos desafíos. Las empresas dan cada vez más prioridad a la infraestructura preparada para la IA para respaldar la recopilación, la transmisión, el procesamiento y la integración de datos en sistemas para permitir conocimientos basados en la IA. El análisis inteligente ofrece IA para ayudar a identificar patrones y tendencias en flotas de dispositivos y analizarlos de manera más eficiente para reducir la intervención manual y reducir los costos.
A través de análisis avanzados y aprendizaje automático, AIoT puede ayudar a las organizaciones a hacer un mejor uso de sus datos en toda su flota, convirtiendo los datos en un activo cada vez más valioso que impulsa la eficiencia y el valor a largo plazo.
La automatización respalda la eficiencia
La gran cantidad de datos que circulan en IoT hace que la intervención manual sea costosa, ineficiente y requiera mucho tiempo. Estos desafíos pueden provocar que los problemas de rendimiento pasen desapercibidos o que se pasen por alto defectos subyacentes del dispositivo.
Las capacidades analíticas y de automatización de la IA también pueden respaldar el monitoreo en tiempo real, la resolución automatizada de fallas y el mantenimiento predictivo. Al analizar datos sobre el uso de los dispositivos, la madurez del ciclo de vida y el rendimiento, la IA puede identificar problemas potenciales antes de que surjan. Esto permite pasar de operaciones reactivas a proactivas, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos operativos.
Los beneficios de los análisis basados en IA se extienden a toda la industria. En la fabricación, por ejemplo, los sistemas de inteligencia artificial pueden utilizar datos de rendimiento de los equipos para estimar los costos de mantenimiento, reduciendo así los costos posteriores y el tiempo de inactividad. En sectores como el de la atención sanitaria, el mantenimiento predictivo ayuda a garantizar la resiliencia de servicios críticos como la monitorización remota de pacientes, donde los dispositivos conectados son fundamentales.
La automatización basada en reglas también puede respaldar la gestión de flotas basada en políticas y la orquestación de ESIM, y muchas capacidades avanzan gradualmente hacia una mayor automatización. En la práctica, la adopción comienza con supervisión y reglas definidas e iterativas, antes de aplicar capas de información impulsada por la IA, como el uso en tiempo real, la supervisión del rendimiento y la detección de anomalías, para resolver los problemas más rápidamente.
A medida que la automatización crezca aún más, los entornos de IoT podrán responder de manera flexible a las condiciones cambiantes con una interferencia reducida.
Sin embargo, también cabe señalar que la transparencia y la interpretabilidad son cruciales a medida que continúa este progreso. Las organizaciones deben comprender cómo se toman las decisiones y dónde la supervisión humana sigue siendo fundamental a medida que escalan.
Esperando conexión inteligente
El impacto de AIoT no hará más que aumentar en el futuro. De hecho, los pronósticos de Transforma Insights sugieren un aumento de más de seis veces en la conectividad en 10 años. Gestionar flotas de forma inteligente y segura a escala con la transparencia en el centro del trabajo debe ser una prioridad de la industria.
Aquellos que puedan integrar con éxito la IA con la conectividad escalable estarán en mejor posición para ir más allá de la simple gestión de dispositivos y alcanzar operaciones verdaderamente inteligentes. Al hacerlo, desbloquearán nuevas capacidades, fortalecerán la resiliencia y crearán valor diferenciado en IoT.
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