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El IoT industrial ya no es un escenario futuro: el 58 % de las empresas ya lo utiliza, pero solo el 30 % ha alcanzado un alto grado de madurez. El estudio realizado por las publicaciones de IDG CIO y Computerwoche con 315 responsables de la región DACH revela que la tecnología está disponible, pero falta integración organizativa. AIoT, la combinación de sensores y actuadores con análisis basado en IA, enfrenta los mismos desafíos: la interoperabilidad y la calidad de los datos determinarán su éxito o fracaso.

Lo más importante en breve

Las grandes empresas están más avanzadas en IIoT

Sensores y actuadores capturan continuamente el estado de máquinas, flujos de materiales y parámetros de procesos. Esta información constituye la base para la supervisión en tiempo real de maquinaria, reduce tiempos de inactividad y permite mantenimiento predictivo. Sin embargo, esta práctica no está distribuida de forma homogénea. Un estudio de las publicaciones de IDG CIO y Computerwoche, realizado junto con Avanade y A1 Digital, encuestó a 315 responsables de la región DACH y revela una clara división entre grandes empresas y pymes.

En organizaciones con más de 1.000 empleados, el IIoT está significativamente más extendido. Estas empresas suelen contar con presupuestos de TI superiores a los diez millones de euros anuales, lo que les permite construir una infraestructura sólida. Pueden invertir en conectividad, plataformas y personal especializado sin comprometer gravemente su presupuesto global. En cambio, las empresas más pequeñas frecuentemente carecen de capacidad y conocimientos técnicos, lo que dificulta su escalabilidad.

El estudio muestra una clara correlación con el tamaño empresarial: en grandes corporaciones, el porcentaje de empresas que utilizan IIoT de forma generalizada está claramente por encima del promedio de las pymes. Si bien el 58 % de todas las empresas ya emplea IIoT, las aplicaciones más avanzadas se concentran en grandes organizaciones. Las pymes suelen quedar atrapadas en fases piloto debido a la falta de priorización estratégica, recursos o apoyo interno.

El estudio confirma que el IIoT no es únicamente un tema de TI, sino que está estrechamente vinculado a la producción. No obstante, la responsabilidad de su implementación recae en TI. Esta tensión entre necesidad operativa e implementación técnica define el panorama actual. Sin la participación activa de los responsables de producción, muchos proyectos fracasan por falta de aceptación o acceso a los datos. TI proporciona la infraestructura, pero producción aporta el contexto: ambos deben actuar de forma sincronizada.

Un ejemplo: una empresa manufacturera de tamaño mediano implementó sensores para supervisar centros de mecanizado. El departamento de TI proporcionó la conectividad de red, pero los operarios de las máquinas se negaron inicialmente a compartir los datos, temiendo una mayor presión sobre su rendimiento. Solo tras talleres conjuntos con el personal de OT y producción se logró la aceptación del proyecto. Esto demuestra que la tecnología por sí sola no basta. La interfaz entre TI y OT no es un problema técnico, sino organizativo. Casos similares muestran una y otra vez que el puente entre ambos mundos debe construirse desde lo organizativo.

El nivel de madurez crece con la voluntad de inversión

Solo el 30 % de las empresas ha alcanzado un alto nivel de madurez en IIoT, definido como una implementación generalizada, procesos estandarizados y resultados de ROI medibles. La mayoría aún se encuentra en fase de desarrollo estratégico, planificación de proyectos o ejecución de pilotos. El IIoT ya ha llegado, pero aún no está plenamente operativo. La brecha entre la adopción tecnológica y la madurez organizativa sigue siendo amplia.

Para superar este salto, las empresas adoptan diversas prácticas recomendadas. El 58 % prioriza la formación y capacitación del personal. El 48 % aplica una implementación gradual basada en proyectos piloto para minimizar riesgos. Un 42 % recurre a consultores externos, y otro 42 % apuesta por tecnologías estandarizadas para garantizar compatibilidad. Estas medidas indican que las empresas reconocen la complejidad del reto, aunque aún no lo abordan de forma sistemática.

La voluntad de inversión es evidente: la mitad de las empresas planea aumentar considerablemente sus gastos en IIoT. Dos tercios ya han asignado un presupuesto específico para inversiones en IIoT. Estos fondos se destinan principalmente a conectividad y tecnologías de red como WiFi 6, 5G, LoRaWAN y NB-IoT. Además, el 49 % invierte en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning) para analizar los datos de forma inteligente. Las tecnologías de ciberseguridad siguen con un 42 %.

Los gastos previstos muestran claramente que se está reforzando la base técnica. Sin embargo, sin ajustes organizativos, el potencial seguirá limitado. Es positivo que el 58 % apueste por la formación, pero esto no basta si solo el 32,6 % exige una responsabilidad compartida entre TI y OT. La realidad es distinta: el 60,3 % considera que TI es el responsable principal, solo el 7,1 % atribuye esa responsabilidad al área de OT y el 32,6 % defiende una responsabilidad conjunta. Esta discrepancia representa un riesgo para una escalabilidad sostenible.

Otro indicador relevante: el 61 % de las empresas afirma sentirse «muy bien posicionada». No obstante, esta autopercepción choca con las estructuras reales. Mientras la responsabilidad recaiga exclusivamente en TI, faltará profundidad operativa. La consecuencia: los casos de uso permanecen teóricos, los datos no se aprovechan y el retorno de la inversión (ROI) no se materializa. Por tanto, el nivel de madurez no crece linealmente con las inversiones, sino que depende de la madurez organizativa. Los modelos de madurez muestran repetidamente que el desarrollo técnico y el organizativo deben avanzar de forma sincronizada.

„La mitad de las empresas planea aumentar considerablemente o muy considerablemente sus inversiones en IIoT. Dos tercios de ellas ya han asignado un presupuesto específico para inversiones en IIoT.“

El AIoT es lo próximo grande

El AIoT es la variante inteligente del IIoT, que combina sensores IoT con análisis basado en IA. Permite el control autónomo de máquinas o la supervisión en tiempo real de cadenas de suministro. El Dr. Jürgen Krämer, CPO de Cumulocity, describe esta convergencia como un «sistema nervioso altamente desarrollado». El IoT aporta los estímulos sensoriales, mientras que la IA actúa como el cerebro que deriva acciones a partir de ellos. La combinación de sensores y actuadores con análisis de IA abre nuevas posibilidades de automatización, pero enfrenta los mismos desafíos que el IIoT.

En la práctica, esto significa que las máquinas pueden autorregularse, las cadenas de suministro se supervisan en tiempo real y los intervalos de mantenimiento ya no se basan en calendarios fijos, sino en el estado real del equipo. Un ejemplo es el mantenimiento predictivo, donde algoritmos de IA utilizan datos de sensores para predecir la vida útil de los equipos de producción y evitar fallos. Esto reduce costes y mejora la disponibilidad.

A pesar de este potencial, existen grandes obstáculos. La falta de interoperabilidad entre distintos dispositivos y plataformas de IIoT, así como la insuficiente calidad de los datos, siguen siendo problemas centrales. Sin estándares unificados, los datos permanecen atrapados en silos y los modelos de IA generan resultados erróneos cuando los datos de entrada son incompletos o sesgados. Por lo tanto, las empresas deben invertir no solo en tecnología, sino también en gestión de datos y en personal cualificado para implementar con éxito el AIoT.

Otro punto crítico es la convergencia entre TI (Tecnologías de la Información) y TO (Tecnologías Operativas). El 61 % de las empresas afirma sentirse muy bien preparada. Sin embargo, la realidad es distinta: el 60,3 % de los encuestados considera que la TI es la principal responsable de la planificación e implementación de proyectos de IIoT. Solo el 7,1 % atribuye esta responsabilidad al área de TO, mientras que el 32,6 % exige una responsabilidad compartida. Esto significa que, con frecuencia, los responsables de producción no están suficientemente involucrados —un riesgo para la aceptación y el éxito de los proyectos.

El AIoT solo funciona si los datos procedentes de la producción se interpretan correctamente. Un modelo de IA no puede emitir juicios si desconoce las condiciones bajo las cuales se generó un valor de sensor. El contexto es decisivo —y este no proviene de la TI, sino del taller. Quien quiera escalar el AIoT debe, por tanto, no solo integrar tecnología, sino también institucionalizar la experiencia de producción. Los proyectos de IA fracasan allí donde falta el contexto técnico —especialmente en entornos industriales.

Implicaciones estratégicas para los CIOs

Estas cifras plantean a los CIOs una tarea clara: el IIoT no es un proyecto de TI, sino un proyecto de producción que requiere infraestructura de TI. La responsabilidad recae en la TI, pero el valor se genera en la producción. Quien no colabore estrechamente con la TO corre el riesgo de que los proyectos fracasen —ya sea por falta de acceso a los datos, interfaces inadecuadas o escasa aceptación por parte de los operarios de máquinas.

Las inversiones en conectividad (50 %) e IA (49 %) demuestran que se está ampliando la base tecnológica. Pero sin ajustes organizativos, el potencial seguirá limitado. El hecho de que el 58 % de las empresas apueste por formación y capacitación continua es una señal positiva —pero no basta si, al mismo tiempo, solo el 32,6 % exige una responsabilidad compartida entre TI y TO.

La decisión fundamental no es técnica, sino organizativa: ¿quién asume la responsabilidad sobre los datos de producción? ¿Quién define los casos de uso? ¿Y quién garantiza que los resultados se integren en los procesos diarios? Los CIOs deben asumir aquí una función de puente —no como proveedores de tecnología, sino como facilitadores de la excelencia operativa.

El AIoT solo se convertirá en «la próxima gran cosa» si las empresas están dispuestas no solo a invertir, sino también a transformarse. Esto implica: mayor interoperabilidad, mejor calidad de los datos, una participación más sólida de los responsables de producción y una gobernanza clara para los modelos de IA. Quien logre esto no solo reducirá costos, sino que habilitará nuevos modelos de negocio —por ejemplo, servicios basados en datos o ofertas de mantenimiento predictivo para clientes. La tecnología ya está disponible; ahora la organización debe ponerse al día.

Por ello, los CIOs deberían priorizar tres palancas: primero, establecer un modelo conjunto de gobernanza con la TO. Segundo, garantizar la calidad de los datos mediante interfaces estandarizadas y gestión de metadatos. Tercero, desarrollar casos de uso en estrecha coordinación con la producción —no de forma descendente, sino de manera co-creativa. Solo así se generará valor real. Los CIOs que actúen estratégicamente hoy se posicionan como arquitectos de la transformación operativa. La gobernanza de datos no es un tema secundario, sino el núcleo de toda estrategia IIoT exitosa.

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