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Una interrupción del servicio de electricidad, agua o internet no solo afecta a los usuarios. También puede obligar a realizar reparaciones de emergencia, movilizar personal especializado y generar mayores costos para las empresas responsables de estas infraestructuras.
Para reducir estos incidentes, empresas de servicios e infraestructura incorporan sensores, analítica de datos e inteligencia artificial (IA) con el objetivo de detectar comportamientos anómalos antes de que se conviertan en una falla.
Este modelo, conocido como mantenimiento predictivo, busca cambiar la lógica tradicional: en lugar de intervenir únicamente después de una avería o siguiendo un calendario fijo, utiliza información sobre el estado de los equipos para estimar cuándo resulta necesario actuar.
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¿Cómo se puede anticipar un corte de luz, agua o internet?
El primer componente son los sensores y sistemas de monitoreo instalados en puntos determinados de las redes.
Dependiendo de la infraestructura, estos dispositivos pueden registrar variables como presión, temperatura, carga, vibraciones o fluctuaciones en el funcionamiento del servicio.
Los datos son enviados a plataformas de monitoreo capaces de analizarlos continuamente y generar alertas cuando aparece un comportamiento fuera de los parámetros esperados.
“Frente a este escenario, la tecnología está transformando la forma en que se gestionan estas infraestructuras, impulsando un cambio de enfoque: pasar de la atención de fallas cuando ya ocurrieron a la anticipación de posibles interrupciones”, señala Marjorie Ann Guerra, gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.
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¿Qué papel cumple la inteligencia artificial?
La IA permite procesar grandes cantidades de información procedente tanto del funcionamiento actual de la infraestructura como de registros históricos.
A partir de estos datos, determinados modelos pueden identificar patrones asociados con fallas anteriores y detectar comportamientos que podrían representar un riesgo.
Por ejemplo, una variación inusual y persistente en determinadas mediciones puede generar una alerta para que los técnicos revisen el componente involucrado.
Esto permite establecer prioridades: los recursos pueden concentrarse en equipos con mayores señales de deterioro en lugar de distribuir las intervenciones únicamente según un cronograma.
Del mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo
La principal diferencia entre ambos modelos está en el momento de la intervención.
El mantenimiento reactivo comienza cuando la avería ya ocurrió. En ese escenario, los técnicos deben identificar el problema, movilizar recursos, conseguir los repuestos necesarios y restablecer el servicio.
El mantenimiento preventivo tradicional, en cambio, establece revisiones e intervenciones periódicas para reducir la posibilidad de fallas, incluso cuando el equipo todavía funciona correctamente.
El modelo predictivo añade una tercera posibilidad: utilizar datos sobre el estado real del activo para determinar cuándo existen señales que justifican una intervención.
De acuerdo con una estimación de McKinsey citada en el material proporcionado, las soluciones de mantenimiento predictivo pueden reducir entre 30% y 50% el tiempo de inactividad no planificado de activos críticos.
¿La tecnología puede evitar todos los cortes?
No. La implementación de sensores e inteligencia artificial no garantiza que desaparezcan los cortes de electricidad, agua o telecomunicaciones.
Existen interrupciones provocadas por circunstancias difíciles o imposibles de anticipar mediante el mantenimiento predictivo, además de eventos externos que pueden afectar las redes.
La tecnología busca principalmente aumentar la capacidad de identificar señales de deterioro, anticipar determinados riesgos y permitir una intervención antes de que algunos problemas terminen en una interrupción.
También puede contribuir a que las empresas conozcan mejor el estado de sus activos y organicen los recursos destinados a su mantenimiento.
Los desafíos para modernizar las redes de servicios
Implementar estos sistemas requiere más que instalar sensores. Uno de los principales desafíos consiste en integrar las nuevas herramientas con infraestructuras y plataformas tecnológicas que pueden llevar años o décadas en funcionamiento.
La disponibilidad y calidad de los datos históricos también resulta importante para desarrollar modelos capaces de reconocer patrones.
A ello se suma la necesidad de contar con profesionales que puedan interpretar las alertas y convertir la información obtenida en decisiones operativas.
Por ello, la evolución hacia infraestructuras predictivas dependerá tanto de la incorporación de inteligencia artificial y sensores como de la modernización de las redes, la integración de sistemas y la capacitación de los equipos responsables de operarlas.
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