Por Marco Cosío, vicepresidente ejecutivo para Infraestructuras Inteligentes en Siemens México, Centroamérica y El Caribe

La Inteligencia Artificial ha transformado múltiples ámbitos de nuestra vida cotidiana, y los edificios no son la excepción. Gracias a ella, estas instalaciones optimizan su gestión, se apoyan en operaciones autónomas e incluso, auto-aprenden. Pero, antes de que esta tecnología pueda generar valor, es necesario dar un paso fundamental que suele permanecer fuera de foco: la incorporación de datos, proceso que consiste en transformar datos brutos y dispersos en información estructurada y comprensible para su análisis, sentando las bases para las aplicaciones de IA y la automatización.

Tradicionalmente, la tarea requería una revisión manual intensiva antes de que se pudiera extraer valor de los datos. Hoy, la IA ayuda a simplificar el trabajo al reducir la intervención manual, conectar edificios con aplicaciones digitales en menor tiempo, acortar el time-to-value y construir una base escalable para las operaciones autónomas de los edificios del futuro. Desde la experiencia de Siemens en proyectos de infraestructura inteligente, este cambio está acelerando la transición hacia edificios cada vez más conectados y preparados para aprovechar el valor de los datos.

La relevancia de esta transformación es crucial. De acuerdo con el estudio “Perspectivas industriales: Explorando las tendencias más relevantes para las industrias de América Latina”, elaborado por Siemens en colaboración con Latinometrics, los edificios son responsables de alrededor del 30% del consumo mundial de energía y del 40% de las emisiones de CO2.

Sin duda, los edificios inteligentes, cuya densidad en América Latina es todavía muy baja, con apenas 10 por cada millón de habitantes (según el mismo estudio), están llamados a desempeñar un rol fundamental en los objetivos de eficiencia energética y sostenibilidad. Con todo, para lograrlo, requieren una base digital sólida, y éste no es un asunto menor: la Agencia Internacional de la Energía (AIE), estima que las tecnologías digitales y de IA pueden reducir el consumo energético en edificios entre 30% y 40%.

Para aprovechar ese potencial, es preciso superar diversos retos que históricamente han ralentizado los esfuerzos de digitalización. Entre ellos, existen tres principales desafíos que la IA puede ayudar a resolver.

1. Conectar datos fragmentados para crear una visión unificada

Los datos generados por sistemas de climatización, iluminación, automatización, seguridad y energía suelen encontrarse distribuidos en diferentes plataformas y tecnologías. Por años, integrar estas fuentes en una única visión operativa requería importantes inversiones de tiempo y recursos.

Hoy, la IA facilita la conexión de datos procedentes de sistemas existentes y de diferentes fabricantes, permitiendo aprovechar la infraestructura instalada y acelerar la digitalización sin necesidad de empezar desde cero. El resultado es una mayor visibilidad del desempeño de los activos y una plataforma más robusta para desplegar servicios digitales a escala.

2. Dar contexto y significado a la información

Disponer de datos no basta; también es preciso comprender qué representan y cómo se relacionan entre sí. Un sensor, una alarma o un indicador energético tienen poco valor si se desconoce a qué equipo pertenecen o cuál es su función dentro de la operación del edificio.

Tradicionalmente, dicha contextualización requería una labor manual considerable. Hoy, las capacidades de la IA permiten identificar patrones, proponer clasificaciones, asociar equipos con sensores y establecer relaciones entre activos, sistemas y ubicaciones. De este modo, los datos adquieren significado y se convierten en información lista para impulsar análisis y operaciones más inteligentes.

3. Escalar la digitalización sin aumentar la complejidad

Históricamente, cada nueva implementación implicaba repetir procesos de validación, clasificación y configuración, lo que dificultaba extender las iniciativas digitales a múltiples inmuebles.

Hoy, más allá de la automatización de procesos, la Inteligencia Artificial logra transformar la naturaleza del trabajo y la toma de decisiones. La identificación de anomalías, la verificación de la calidad de los datos y una preparación más ágil de la información para distintas aplicaciones, así como para una toma de decisiones anticipada es solo el punto de partida. El siguiente paso evolutivo después de la automatización es la autonomía cognitiva y la co-creación.

Ya no se trata solo de que la IA ejecute órdenes preprogramadas, sino de que entienda el contexto, aprenda continuamente y genere soluciones nuevas. De esta forma es capaz de reducir los tiempos de implementación y acelerar la adopción de servicios digitales a escala, habilitando la construcción de entornos de datos más consistentes y confiables que pueden soportar casos de uso avanzados como mantenimiento predictivo, optimización energética y operaciones autónomas.

Cuando la información se transforma en inteligencia accionable, los beneficios pueden reflejarse directamente en la operación del edificio. Más importante aún, construyen una base digital sólida para tomar decisiones mejor informadas, optimizar continuamente sus operaciones y avanzar hacia una nueva generación de edificios más inteligentes, conectados y autónomos, donde el valor de la IA dependa cada vez menos en la cantidad de datos disponibles, y más en la habilidad para incorporarlos, comprenderlos y aprovecharlos eficazmente.