Una Internet de objetos que conecta lo físico y lo virtual

<p>En lo que Markus L&ouml;ffler y Roger Roberts (Business Technology Office) llaman &ldquo;Internet de objetos&rdquo; (IO), una amplia gama de sensores instalados en estructuras f&iacute;sicas &ndash;desde autos hasta marcapasos- se ligan en redes convencionales o inal&aacute;mbricas, a menudo empleando los mismos protocolos de Internet (PI).&nbsp;</p>
<p>Estas redes procesan enormes vol&uacute;menes de data que fluyen a computadoras que los analizan. Cuando los objetos pueden tanto percibir entornos y comunicarlos, se convierten en instrumentos para entender complejidades y responder a ellas velozmente. Lo revolucionario en todo eso es que los sistemas inform&aacute;ticos empiezan a desplegarse sin intervenci&oacute;n humana.</p>
<p>Microc&aacute;maras del tama&ntilde;o de una pastilla ya escanean el tracto intestinal y generan miles de im&aacute;genes que detectan fuentes de enfermedades. En Jap&oacute;n, hay pantallas que esp&iacute;an transe&uacute;ntes, evaluando perfiles de compra o consumo e, instant&aacute;neamente, modifican mensajes comerciales a partir de los nuevos datos. Naturalmente, hay s&iacute;ntomas de futurismo exagerado y se&ntilde;ales de advertencia a las empresas. No obstante, los modelos de negocios basados en la actual, est&aacute;tica arquitectura informativa afrontar&aacute;n desaf&iacute;os a medida como surgen otros tipos de motivaciones de venta.</p>
<p>Cuando las preferencias de un comprador se detectan en tiempo real y en puntos espec&iacute;ficos, aparecen oportunidades de fijar precios din&aacute;micos e inducir ventas. Saber con qu&eacute; frecuencia se usa un producto o servicio puede generar opciones adicionales. Por ejemplo, incorporar sensores a procesos industriales refina el control y mejora la eficiencia. Si los entornos operativos se rastrean continuamente o los objetos ejercen acciones correctivas para evitar da&ntilde;os o accidentes, disminuyen riesgos y costos.</p>
<p>Una amplia adopci&oacute;n de la Internet de objetos tomar&aacute; tiempo, claro, pero L&ouml;ffler y Roberts apuntan que el recurso avanza, gracias al perfeccionamiento de tecnolog&iacute;as subyacentes. Los progresos en redes inal&aacute;mbricas y protocolos de comunicaci&oacute;n hacen ya posible recoger datos de sensores en casi todas partes y momentos. Microprocesadores m&aacute;s y m&aacute;s peque&ntilde;os mejoran su capacidad mientras bajan costos y permiten avizorar un futuro de nanobjetos.</p>
<p>Incrementos masivos en capacidad de almac&eacute;n y potencia de computadoras, particularmente v&iacute;a enjambres, permiten procesar datos en enorme escala y con menores costos. Nada de esto es nuevo para Silicon valley pero, a medida como evolucionan las tecnolog&iacute;as, la gama de aplicaciones crecer&aacute;, especialmente en el sector privado.</p>
<p>Ambos autores creen llegado el momento de que t&eacute;cnicos y directivos, en un amplio espectro de actividades, reflexionen sobre el efecto potencial y las oportunidades que depara la Internet de objetos. Las hay de seis tipos que, a su vez, se agrupan en dos categor&iacute;as generales: informaci&oacute;n y an&aacute;lisis, automatizaci&oacute;n y control.&nbsp;</p>
<p><strong>Informaci&oacute;n y an&aacute;lisis</strong></p>
<p>En tanto nuevas redes vinculen datos de productos o servicios, activos o espacios operacionales, generar&aacute;n mejor informaci&oacute;n. Por ende, facilitar&aacute;n la toma de decisiones. Algunas empresas comienzan ya a desplegar estas aplicaciones en &aacute;reas determinadas, si bien su uso m&aacute;s radical siga todav&iacute;a en fases conceptuales o experimentales.&nbsp;</p>

<p><strong>Rastrear conductas </strong></p><p>Cuando los productos incorporan sensores, las compañías pueden rastrear sus movimientos y hasta detectar interacciones con ellos. Luego, los modelos de negocios se afinarán para sacar provecho de los nuevos datos.</p><p>Al respecto, cabe considerar un caso típico: posibilidades de sensores y nexos en red aplicados al alquiler de vehículos en Estados Unidos. Las unidades pueden ofrecerse por tiempo limitado a clientes registrados en el servicio. Por tanto, los centros se tornan innecesarios y el uso de cada coche resulta más redituable.</p><p>En el mercado business to business una aplicación bien conocida involucra emplear sensores para rastrear identificadores de radiofrecuencia (IRF, RFID en inglés) emplazados en productos que se mueven en una cadena de abastecimiento. Esto mejora el manejo de inventarios, reduciendo capital de trabajo y costos operativos. </p><p><strong>2. Percepción en tiempo real</strong></p><p>Los datos sobre gran número de sensores, instalados en una infraestructura (edificios, rutas) o puntos relativos al ambiente –humedad del suelo, corrientes fluviales u oceánicas, clima-. Pueden aumentar la percepción de sucesos en tiempo real.</p><p>Por ejemplo, el personal de seguridad podrá emplear redes sensoras que combinen video, audios y detectores de vibraciones para pescar intrusos en áreas restringidas. Algunos sistemas avanzados ya apelan a esas técnicas, mientras aplicaciones mucho más amplias están en carpeta, basadas en sensores más pequeños y potentes. </p><p><strong>3. Planeamiento y decisiones complejas</strong></p><p>La Internet de objetos también puede facilitar complejos sistemas de programación y decisión humana. Las exigencias tecnológicas –vastos recursos de computación y almacenamiento, software de punta- tienden a elevarse en proporción.</p><p>En hidrocarburos, por ejemplo, una futura fase exploratoria se apoyará en extensas redes sensoras emplazadas en la corteza terrestre o el lecho marino Ello deparará  registros más precisos de ubicación, estructura o potencial de  yacimientos, al mismo tiempo reduciendo costos y mejorando flujos de capital.</p><p>Tocante a comercio minorista, algunas firmas estudian formas de recoger y procesar datos sobre miles de compradores, recorriendo bocas de expendio. Sensores y videos detectarán cuánto tiempo se detiene la gente en determinados puntos o góndolas y acaban eligiendo.</p>

<p><strong>Automatización y control</strong></p>
<p>Convertir datos en bases de ambos factores significa transformar la información recogida vía IO en instrucciones que reboten por la red y, a su vez, modifiquen procesos. Al cerrar el rulo entre datos y aplicaciones automáticas, se mejora productividad pues los sistemas se ajustan a situaciones complejas sin intervención humana.</p>
<p><strong>1. Optimización</strong></p>
<p>La Internet de objetos abre horizontes en la materia. Algunas industrias, como la química, están instalando pilas de sensores para afinar y perfeccionar el monitoreo. Esas redes transmiten datos a computadoras que, por su parte, los analizan y devuelven señales a sistemas o personas encargadas de ajustar procesos agregando o modificando componentes, temperatura o presión.</p>
<p>Esta instrumentación mejora o se multiplica cientos de veces durante un proceso entero. Su acción permite reducir desechos, costos energéticos y mano de obra.</p>
<p><strong>2. Aprovechamiento de recursos</strong></p>
<p>Los mecanismos de sensores en red y realimentación automática pueden modificar patrones en el consumo de recursos escasos o no renovables -como agua o energía- mediante políticas dinámicas de precios. Servicios como Ente nazionale elettricità (Enel, Italia) o Pacific Gas & Electricity (PG&E, EE.UU.) instalan “medidores inteligentes”, en usuarios residenciales, comerciales e industriales, capaces de visualizar consumo y costos en tiempo real.</p>
<p>Los centros de datos, uno de los segmentos de mayor crecimiento mundial de energía, empiezan a adoptar técnicas de manejo asociadas a la retroalimentación informativa. El consumo de electricidad suele equivaler a 50% de los gastos fijos, pero la mayoría de ejecutivos ignora los detalles básicos al respecto.  </p>
<p><strong>3. Complejos sistemas</strong></p>
<p>Las aplicaciones más complejas de IO involucran la percepción de rápidos cambios en tiempo real, en condiciones impredecibles, y las veloces respuestas guiadas por sistemas automáticos. Este tipo de decisiones tomada por máquinas emula las reacciones humanas, aunque en niveles  muy superiores de desempeño.</p>
<p>La industria automotriz es un caso: viene acelerando el desarrollo de sistemas capaces de detectar inminentes choques y realizar movimientos evasivos. Algunas aplicaciones básicas –por ejemplo, sistemas automáticos de freno- ya se incluyen en modelos caros. El potencial ahorro por menos accidentes, si se amplia ese opcional, podría superar los US$ 100.000 millones anuales en EE.UU.</p>