La Internet de los objetos sigue siendo un sector tecnológico en constante expansión, con unas expectativas de crecimiento y financiación que Gartner y Business Insider han cumplido o superado con regularidad en los últimos tres años.

Y, al igual que otras revoluciones tecnológicas anteriores al IoT, el rápido crecimiento y, a menudo, el bombo publicitario de una nueva tecnología van seguidos de diversas luchas, y el IoT no es una excepción. En esta revisión de casos de desarrollo de aplicaciones IoT, exploraremos algunos de los retos que mantienen despiertos por la noche a ingenieros, científicos de datos y empresas (OEM) de IoT cuando se embarcan en el desarrollo de productos y la digitalización del trabajo y los servicios.

Presión sobre los responsables de IoT

Un número significativo de empresas cree que las soluciones IoT tendrán un alto nivel de impacto en sus negocios a largo plazo. Por lo tanto, disponer del personal adecuado para tomar decisiones basadas en datos se está convirtiendo en algo primordial. Y, dada la experiencia necesaria para configurar, gestionar y extraer valor de grandes cantidades de datos recogidos sobre el terreno, se requiere la experiencia de científicos de datos o ingenieros capacitados que puedan ser responsables de los procesos críticos de toma de decisiones de IoT, los planes, la ejecución y la consecución de los objetivos establecidos o PoC.

Entonces, ¿cuáles son los mayores retos que retrasan o impiden que los científicos de datos, ingenieros y empresas adopten y/o desarrollen aplicaciones IoT?

1. Análisis predictivo

Gracias al IoT, el análisis predictivo se ha convertido en una capacidad de valor añadido para las empresas. La combinación del Internet de las Cosas industrial y la analítica predictiva puede ser revolucionaria en la forma en que entendemos ahora mismo la optimización de los procesos. También puede aportar avances significativos en eficiencia y ahorro de costes.

Sin embargo, para lograrlo, es necesario comprender plenamente cómo funciona el análisis predictivo y cómo aplicarlo en la situación exacta. Así pues, es imprescindible una preparación cuidadosa, que requiere un objetivo claro seguido de una investigación y una planificación minuciosas. Además, esto puede convertirse en un reto debido a la falta de expertos capaces de sacar el máximo partido del análisis predictivo, ya que es necesario desplegar o manipular el hardware necesario para registrar los datos a lo largo del tiempo. A continuación, debe aplicarse el software adecuado de aprendizaje automático e IA para entrenar al sistema a reconocer la incidencia y poder modelar la probabilidad de fracaso para obtener valor de los datos brutos recopilados.

2. Mala calidad de los datos

Una preparación precisa de los datos es la clave para obtener datos eficientes y de alta calidad. Sin embargo, cuando los científicos de datos empiezan a analizar la información, suelen tener que pasar por montones de datos desordenados, errores de los sensores o lecturas omitidas, independientemente del tamaño o el tipo de empresa.

La aplicación de herramientas de integración de datos es crucial en la gestión de datos. Estas herramientas ayudan a automatizar la introducción de información y evitan los errores que pueden surgir al introducirla manualmente. Por ejemplo, errores ortográficos o tipográficos. Por este motivo, las plataformas IoT, como Ubidots, proporcionan componentes tecnológicos de aplicaciones esenciales para que los ingenieros y los científicos de datos no tengan que reinventar la rueda en lo que respecta a la recopilación de datos de sensores y la gestión de datos. Utilizando integraciones probadas en producción y un servidor de almacenamiento de datos de series temporales optimizado para IoT, los usuarios pueden enviar datos sin esfuerzo a la plataforma, donde se pueden organizar con realidad temporal y aplicar análisis según sea necesario.

Es crucial comunicar a las partes interesadas lo vital que es una preparación adecuada. Todo el proceso de preparación puede requerir mucho tiempo y esfuerzo de los ingenieros y científicos de datos.

3. Seguridad

Parece que el rápido crecimiento del IoT no se va a frenar en los próximos años, lo que significa que las opciones de seguridad podrían acabar siendo superadas. Así pues, la implantación de soluciones IoT en las empresas es a la vez emocionante y ligeramente peligrosa, con la siempre presente existencia de piratería o secuestro de sistemas de hardware o software.

La seguridad de las redes IoT es más difícil que la de las redes tradicionales debido a su mayor variedad de capacidades de dispositivos, protocolos de comunicación y estándares. Por lo tanto, garantizarla es una tarea enormemente difícil.

Sin embargo, medidas tan sencillas como utilizar una VPN fiable pueden ayudar a superar las amenazas a la seguridad. Una de las formas más eficaces de utilizar una VPN es instalándola en el router para que todos los dispositivos conectados a él estén protegidos por un nivel de seguridad adicional más allá del simple cifrado.

4. El alcance de los datos es demasiado grande

Hay un reto paradójico: los big data pueden ser demasiado grandes para analizarlos e incluso perjudiciales para alcanzar los objetivos fijados. ¿Por qué? En el análisis predictivo, es necesario comprender qué información está relacionada con el objetivo y cuál no. Con demasiada información, los científicos e ingenieros de datos pueden acabar atrapados o ahogados en los datos. Una combinación de campos de alta varianza e incapacidad para generalizar bien puede impedirles desarrollar modelos predictivos de alta calidad. Puede acarrear consecuencias aún peores, por ejemplo, la interpretación errónea de los datos y la toma de decisiones basadas en falsas interpretaciones, anomalías o errores.

5. Accesibilidad de los datos

La integridad de los datos es un reto para los científicos de datos y los ingenieros de aplicaciones. ¿Quién tiene acceso a los datos? ¿A quién pertenecen? ¿Cómo accederán a los datos? Estas preguntas son un verdadero quebradero de cabeza para los especialistas encargados del desarrollo. La frecuencia con la que se comparten los datos debe gestionarse estrictamente, ya que la naturaleza de los datos varía, lo que crea el reto interminable de la seguridad en la gestión de usuarios.

6. Déficit de competencias en IoT

Una encuesta de TEKsystems reveló que el 45 % de las empresas tienen dificultades para encontrar profesionales de IoT y su seguridad. Immarsat entrevistó a 500 profesionales de TI sénior de grandes empresas y descubrió que el 46 % de los encuestados carecía de experiencia en analítica y ciencia de datos. Esta brecha de conocimientos crea barreras para las empresas dispuestas a incorporar el IoT y la IA en su proceso de toma de decisiones.

Conclusión

Dado que el IoT se encuentra todavía en una fase temprana de desarrollo y adopción, llevará algún tiempo encontrar la forma de superar los retos del IoT que quitan el sueño a ingenieros y científicos de datos. Pero, con la ayuda de las plataformas de desarrollo de aplicaciones IoT, la habilitación y digitalización de IoT puede ser un poco menos aterradora para los ingenieros, los científicos de datos y las empresas que buscan e inician el desarrollo y la adopción de soluciones IoT.