Proyección

En las últimas décadas, la Ingeniería de Sistemas ha catalizado transformaciones a un ritmo sin precedentes. Hoy no solo estamos lidiando con una mera digitalización, sino con la inteligencia y autonomía de nuestros sistemas. El eje central de esta nueva fase es la convergencia de dos mega tendencias: el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA), una fusión que definimos como AIoT.

La provincia de Jujuy, con sus pilares productivos y agroindustria, energía renovable (especialmente solar), y el desarrollo de infraestructura urbanas, se encuentran en un punto de inflexión. La eficiencia operativa ya no es una ventaja competitiva, sino una necesidad fundamental, para sostenibilidad económica y ambiental. En este contexto, la AIoT emerge como la tecnología clave para superar los desafíos logísticos y de gestión de recursos inherentes a una región con una geografía diversa y un alto potencial de crecimiento.

Mientras que el IoT dota a nuestra infraestructura (sensores en cultivos, maquinarias, o alumbrado público) de la capacidad de recolectar datos masivos, la IA proporciona la inteligencia para analizar esos datos en tiempo real, aprender de ellos y tomar decisiones predictivas, sin intervención humana. Esta sinergia marca la diferencia en tener simplemente datos y generar valor a partir de la automatización cognitiva.

A continuación, se presentan las tendencias estadísticas más recientes y las proyecciones del impacto que tendrá el AIoT en 2026 dentro del ámbito ingenieril de Jujuy. A partir de la comparación entre la etapa de consolidación tecnológica alcanzada en 2025 y el nivel de madurez previsto para 2026, se expone cómo esta convergencia está transformando tres áreas clave: la agricultura de precisión, la optimización industrial (IIoT) y la gestión de ciudades inteligentes

Es importante señalar que, para el ingeniero, el desafío no reside en conectar dispositivos, sino en diseñar los modelos de IA que aseguren la interoperabilidad, la seguridad, y la eficiencia en un entorno local. La era de la AIoT demanda una nueva visión de la ingeniería, donde la programación y el hardware se encuentran con la ciencia de datos para construir un futuro productivo más inteligente y resiliente.

APLICACIÓN DEL AIoT EN EL ECOSISTEMA PRODUCTIVO DE JUJUY.

AGROTECH: LLEVANDO LA INTELIGENCIA A LOS CULTIVOS.

La agricultura de la provincia de Jujuy, con cultivos extensivos, como la caña de azúcar, el tabaco, y los cítricos, es fundamentalmente sensibles a las variables climáticas, y a la optimización de recurso hídricos. El AIoT permite la transición de una agricultura tradicional a una Agricultura de Precisión (AP), donde cada metro cuadrado del campo es gestionado de manera individualizado.

La Solución AIoT:

• IoT en campo: Sensores de humedad, temperatura de suelo y ambiente, luminosidad, y estaciones meteorológicas de bajo costo (la red de “cosas”), se distribuye estratégicamente en los campos.
• Inteligencia Artificial para la Decisión: El flujo masivo de datos (Big Data) de estos sensores es procesado por modelos de Machine Learning que establecen correlaciones complejas entre las variables.
  • Riego Inteligente: La IA predice con precisión la necesidad de agua en un sector especifico del cultivo, basándose en la evapotranspiración, las proyecciones meteorológicas y el estado actual del suelo. Esto habilito sistema de riego por goteo que se activan y se desactivan automáticamente, logrando una gestión dinámica del agua.
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  • Sanidad Vegetal: El uso de drones equipados con visión por computadoras (una rama de la IA), permite el monitoreo aéreo. La IA analiza las imágenes multiespectrales para detectar patrones de estrés hídrico o las primeras fases de infestación de plagas, permitiendo aplicar el tratamiento solo donde es necesario.

IMPACTOS Y BENEFICIOS PROYECTADO AL 2026

Esta aplicación no solo aumenta el rendimiento, sino que se alinea con la agenda de sostenibilidad.

Se estima que, para el 2.026, los proyectos de AP basados en AIoT, podrían generar:

• Una Reducción de entre el 20% y el 25% en el consumo de agua por riego, liberando recursos hídricos, para otros usos.
• Una disminución del 15% en la aplicación de fitosanitarios, gracias a la detección temprana y focalizada de problemas.

 Nota: Se pueden citar estudios específicos que arrojan resultados de hasta 25% o más en cultivos bajo riego intensivo, como los casos reportados por Smelpro o Agricultura IA. «Se estima que, para el 2.026, los proyectos de AP basados en AIoT podrían generar: […] (PwC, 2024; FAO, 2023).»

IIoT: MANTENIMIENTO PREDICTIVO Y EFICIENCIA ENERGETICA

En el ámbito industrial de Jujuy, como en las plantas de procesamiento de caña de azúcar o en la incipiente industria del litio, el tiempo de inactividad de la maquinaria (el downtime) es el mayor enemigo de la rentabilidad. El IoT Industrial (IIoT), potenciado por la IA, transforma la estrategia de mantenimiento.

La Solución AIoT:

• La IoT en máquinas: Se instalan sensores de vibración, temperatura, ruido y consumo de energías en componente críticos de la maquinaria (ej. Turbinas, bandas transportadoras, bombas).
• Inteligencia Artificial para la predicción: Los datos en tiempo real se envían a plataformas de análisis predictivo.
  • Mantenimiento Predictivo (Predictive Maintenance): Los algoritmos de IA establecen el patrón de funcionamiento normal. Cuando la vibración o la temperatura de un rodamiento se desvía mínimamente de este Patrón, la IA emite una alerta temprana con la probabilidad y el tiempo estimado de la falla. Esto reemplaza al mantenimiento correctivo (cuando la maquina falla) y el preventivo (basado en calendario) por un predictivo, maximizando la vida útil de los activos.
  • Optimización de Procesos: La IA analiza el flujo de producción completo (ej. Desde la molienda hasta el empaque) para sugerir ajustes en la velocidad, temperatura o presión que maximicen el rendimiento energético y minimicen el desgaste.

IMPACTO Y BENEFICIO PROYECTADO AL 2026

La implementación rigurosa de IIoT impulsado por IA se proyecta como un factor clave para la conectividad industrial:

• Reducción del 30% al 40% en las interrupciones no planificadas de la producción (downtime)
• Disminución del 15% al 20% en los costos totales, al evitar fallas catastróficas y optimizar los inventarios de repuestos.

Indicador IIoT	Análisis 2025 (Fase Piloto/IoT Básico)	Proyección 2026 (IA Integrada)
Tiempo de inactividad (DownTime)	48 horas/año por equipo critico	Reducción a 24 -30 horas/años
Ahorro por Mantenimiento Predictivo	0 (uso de mantenimiento preventivo)	15% – 20% sobre el costo anual

Nota: (Las proyecciones para 2026 se basan en el promedio reportado por la industria para programas escalados de Mantenimiento Predictivo impulsado por IA. La reducción del downtime se alinea con las estimaciones de McKinsey & Company (2018), y el ahorro en costos totales concuerda con los análisis de Deloitte (2022) sobre el ROI de activos inteligentes).

CIUDADES INTELIGENTES. 

AIoT Y LA GESTION URBANA. 

La gestión de los recursos en entornos urbanos y semi urbanos es fundamental para el bienestar la población. El AIoT transforma los servicios públicos de reactivos a proactivos.

Caso de Uso: La IA y la Iluminación publica Inteligente.

• IoT: Luminarias LED equipadas con sensores de movimiento y conectividad mesh (red de “malla”).
• IA: La IA analiza los patrones históricos de tráfico peatonal y vehicular por hora y día, adaptando dinámicamente el nivel de iluminación en cada calle. Además, la IA puede alertar al personal municipal sobre un fallo inminente de una luminaria basándose en el análisis de su consumo energético y su tiempo de vida remanente.

CALIDAD DE VIDA.

Enfocado en la mejora de la Infraestructura y los servicios urbanos en la ciudad de San Salvador de Jujuy o Palpalá.

• Gestión del Tráfico: Usos de cámaras y sensores de tráficos (IoT) alimentando modelos de IA para optimizar la sincronización de semáforos en tiempo real. 

Impacto 2026: Reducción del 15% en la congestión y los tiempos de viaje en zonas céntricas.

• Gestiones de Residuos: Sensores de llenado en contenedores que comunican su estado a una plataforma de IA, que a su vez optimiza las rutas de recolección de residuos. 

Impacto 2026: Ahorro del 25% en combustible y reducción de la huella de carbono de la flota municipal.

• Monitoreo Ambiental: Sensores de calidad del aire y agua (IoT) que alimentan modelos de IA para emitir alertas predictivas sobre contaminación, crucial en áreas industriales o cercanas a la minería.

Nota: https://es.weforum.org/stories/2023/05/esta-nueva-herramienta-digital-ayuda-a-las-ciudades-a-alcanzar-objetivos-clave-de-sostenibilidad-y-movilidad/. –  https://www.five9.com/es-es/resources/report/frost-and-sullivan-customer-experience.  – https://www.unep.org/es.

PROYECCIÓN 2026

El ahorro energético proyectado con la adopción de estos sistemas oscila entre el 15% y el 20% del consumo eléctrico de la red de alumbrado, lo que se traduce en un ahorro significativo para las municipalidades y una reducción de la huella de carbono.

Nota:https://www.iberdrola.com/sostenibilidad/transicion-energetica/iea-world-energy-outlook. – https://www.argentina.gob.ar/sites/default/files/2023/10/informe_de_pais_2023.pdf.

EL FUTURO DEL INGENIERO EN SISTEMAS.

Esta nueva etapa impone un desafío estimulante y una responsabilidad ineludible al ingeniero en sistemas, y al profesional tecnológico de la región. Nuestro rol evoluciona del mero implementador de tecnología, al arquitecto de la inteligencia. Necesitamos dominar las herramientas de la IA (Machine Learning, Edge Computing), para diseñar sistemas, que no solo conecten, sino, que razonen, predigan y actúen de manera autónoma siempre bajo marcos de seguridad de datos robustos, y una estricta ética profesional. 

Surge con claridad para el profesional que el desafío consiste en abordar los retos de la implementación local (conectividad en zona rurales, inversión inicial, brecha de talento).  Vemos que la IA y el IoT, no reemplazan al ingeniero, sino que demandan un nuevo perfil, el integrador de Sistemas Inteligentes. Su rol es fundamental para asegurar la seguridad de los datos, la interoperabilidad de los sistemas y la ética en el uso de la IA.

DE LA CONSOLIDACIÓN TECNOLÓGICA A LA INTEGRACIÓN ESTRATÉGICA

La Convergencia de la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas (AIoT) ha dejado de ser una empresa futurista para convertirse en el motor tangible de la eficiencia productiva y la gestión sostenible. Como hemos analizado, el periodo 2025 marco la fase de consolidación de pilotos y la demostración de valor del AIoT, preparando el escenario para que el 2.026 sea el año de la integración estratégica y masiva en la infraestructura de Jujuy.

La evidencia estadística es clara: la implementación de modelos de IA en el Agro Tech promete una reducción vital en el consumo de recursos como el agua (proyectada hasta un 25% de ahorro), mientras que el IIoT garantiza una mejora de la competitividad industrial mediante la reducción de tiempos de inactividad no planificados (hasta un 40% menos). De igual modo, la automatización de ciudades inteligente abre una vía directa a la optimización de los recursos municipales.