El Internet de las Cosas (IoT) constituye una red interconectada de dispositivos físicos equipados con sensores, actuadores y módulos de comunicación que les permiten recopilar, transmitir y, en muchos casos, procesar datos sin intervención humana directa. Esta infraestructura, que según datos de IoT Analytics alcanzó los 17.000 millones de dispositivos conectados en 2023 y proyecta superar los 25.000 millones en 2026, ha evolucionado gracias a avances clave en conectividad (5G, NB-IoT, Wi-Fi 6), capacidad de cómputo perimetral (edge computing) y especialmente en inteligencia artificial.

La IA desempeña un papel esencial al permitir que los sistemas IoT no sólo recojan información, sino que generen análisis complejos en tiempo real. Mediante algoritmos de machine learning, los dispositivos IoT pueden detectar patrones, anticipar fallos o anomalías y actuar en consecuencia, sin necesidad de que los datos sean enviados a la nube para su evaluación. Esta capacidad de análisis distribuido se conoce como inteligencia artificial perimetral o edge AI, y reduce significativamente la latencia, mejora la seguridad al evitar la exposición innecesaria de datos en tránsito y optimiza el uso del ancho de banda.

Los modelos de aprendizaje automático más usados en entornos IoT incluyen redes neuronales convolucionales (CNN) para análisis de imagen, redes recurrentes (RNN y LSTM) para secuencias temporales como las usadas en mantenimiento predictivo o monitorización industrial, y algoritmos de clustering no supervisado como K-means o DBSCAN, que permiten clasificar datos en tiempo real sin etiquetado previo. Además, técnicas de federated learning están comenzando a adoptarse para que los dispositivos aprendan de forma colaborativa sin necesidad de compartir directamente sus datos brutos, mejorando así la privacidad.

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