Revista Científica Enfoques del Conocimiento | V.03 | N.01 | Enero–Marzo | 2026 | https://revistacec.blez.edu.ec pág. 90
Internet de las cosas (IoT) y automatización
inteligente en organizaciones modernas
The Internet of Things (IoT) and Smart Automation in Modern
Organizations
Erazo-Luzuriaga, Alex Fernando
1
Gruezo-Realpe, Mariela Stephany
2
https://orcid.org/0000-0002-1089-383X
https://orcid.org/0000-0002-5929-4336
alex.erazo@espoch.edu.ec
mariela.gruezo.realpe@utelvt.edu.ec
Ecuador, Riobamba, Escuela Superior Politécnica
De Chimborazo.
Ecuador, Esmeraldas, Universidad Técnica Luis
Vargas Torres de Esmeraldas.
Herrera-Ramírez, César Daniel
3
Borja-Almeida, Luis Gonzalo
4
https://orcid.org/0009-0009-7600-8643
https://orcid.org/0009-0001-1338-1493
chherrera15@espe.edu.ec
lugoboal.espe@gmail.com
Ecuador, Sangolqui, Universidad de las Fuerzas
Armadas - ESPE.
México, Cancún, Universidad Americana de Europa.
Autor de correspondencia
1
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/revistacec/v3/n1/51
Resumen: El Internet de las cosas y la automatización
inteligente están reconfigurando el desempeño de las
organizaciones al convertir datos operativos en decisiones
oportunas, aunque sus efectos dependen de capacidades
tecnológicas, humanas e institucionales. Este estudio tuvo como
propósito analizar sus aplicaciones, beneficios, riesgos y
condiciones de adopción, con énfasis en América Latina. Se
desarrolló una revisión bibliográfica cualitativa, documental, no
experimental y de alcance exploratorio-descriptivo, mediante la
consulta de publicaciones difundidas entre 2015 y 2025 en
Scopus, Web of Science, ScienceDirect, IEEE Xplore y SciELO,
complementadas con estudios seminales e informes regionales.
Los hallazgos evidenciaron mejoras potenciales en monitoreo
continuo, mantenimiento predictivo, trazabilidad, calidad,
productividad, integración logística, agilidad e innovación; sin
embargo, estos beneficios no derivan automáticamente de la
conectividad, sino de la interoperabilidad, la gobernanza de
datos, la convergencia tecnológica y las competencias del
personal. También se identificaron barreras económicas,
sistemas heredados, dependencia de proveedores, resistencia
organizacional y riesgos de ciberseguridad, privacidad y
automatización sustentada en datos deficientes. Se concluye
que estas tecnologías fortalecen el desempeño cuando se
implementan gradualmente, responden a problemas
verificables y se articulan con la estrategia, los procesos y la
madurez digital institucional.
Palabras clave: Internet de las cosas; automatización
inteligente; desempeño organizacional; transformación digital;
gobernanza de datos.
Artículo Científico
Recibido: 26/Feb/2026
Aceptado: 25/Mar/2026
Publicado: 24/Abr/2026
Cita: Erazo-Luzuriaga, A. F., Gruezo-
Realpe, M. S., Herrera-Ramírez, C. D., &
Borja-Almeida, L. G. (2026). Internet de las
cosas (IoT) y automatización inteligente en
organizaciones modernas. Revista
Científica Enfoques Del Conocimiento, 3(1),
90-
113. https://doi.org/10.55813/gaea/revistace
c/v3/n1/51
Revista Científica Enfoques del
Conocimiento (RCEC)
https://www.blez.edu.ec
https://revistacec.blez.edu.ec
revistacec@blez.edu.ec
© 2026. Este artículo es un documento de
acceso abierto distribuido bajo los términos
y condiciones de la Licencia Creative
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Internacional.
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Artículo Científico
Abstract:
The Internet of Things and intelligent automation are reshaping organizational
performance by transforming operational data into timely decisions, although their
effects depend on technological, human, and institutional capabilities. This study
aimed to analyze their applications, benefits, risks, and adoption conditions, with
particular emphasis on Latin America. A qualitative, documentary, non-experimental,
and exploratory-descriptive literature review was conducted using publications issued
between 2015 and 2025 and retrieved from Scopus, Web of Science, ScienceDirect,
IEEE Xplore, and SciELO, complemented by seminal studies and regional reports. The
findings revealed potential improvements in continuous monitoring, predictive
maintenance, traceability, quality, productivity, supply chain integration, agility, and
innovation. However, these benefits do not arise automatically from connectivity;
rather, they depend on interoperability, data governance, technological convergence,
and workforce competencies. Economic constraints, legacy systems, vendor
dependence, organizational resistance, and risks related to cybersecurity, privacy, and
automation based on deficient data were also identified. It is concluded that these
technologies strengthen organizational performance when they are implemented
gradually, address verifiable problems, and are aligned with institutional strategy,
processes, and digital maturity.
Keywords: Internet of Things; intelligent automation; organizational performance;
digital transformation; data governance.
1. Introducción
En las organizaciones modernas, la convergencia entre el Internet de las cosas (IoT),
la inteligencia artificial, la computación en la nube y la analítica avanzada está
desplazando la automatización basada en reglas hacia sistemas capaces de captar
datos, reconocer patrones y ejecutar acciones en tiempo real. El IoT articula objetos
físicos, sensores, redes y plataformas de procesamiento, mientras que la
automatización inteligente convierte los datos obtenidos en decisiones operativas y
respuestas autónomas. En América Latina y el Caribe, esta convergencia forma parte
de una transformación que modifica procesos, modelos de negocio y cadenas de
valor, aunque su incorporación permanece desigual entre países, sectores y tamaños
empresariales (Atzori et al., 2010; CEPAL, 2022; Gubbi et al., 2013).
El problema central no radica únicamente en disponer de dispositivos conectados,
sino en integrarlos de manera estratégica con los procesos, las personas y los
objetivos institucionales. Una evaluación realizada mediante la herramienta Chequeo
Digital en más de 19.800 micro, pequeñas y medianas empresas latinoamericanas —
muestra autoseleccionada y, por tanto, no representativa de todas las firmas
regionales— encontró que el 47 % se encontraba en el nivel inicial de madurez digital.
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Artículo Científico
Asimismo, el 63 % estaba en etapas iniciales en la dimensión de personas y
organización, mientras que el 72 % presentaba esa condición en datos y analítica,
evidenciando que la principal limitación trasciende la adquisición tecnológica y alcanza
las capacidades organizacionales (Cathles et al., 2022).
No obstante, cuando su implementación responde a necesidades organizacionales
verificables, el IoT posibilita supervisar activos, automatizar operaciones, anticipar
fallas, optimizar inventarios y mejorar la trazabilidad de las cadenas de suministro. Su
integración con algoritmos de aprendizaje automático también favorece el
mantenimiento predictivo, el control de calidad y la adaptación de los procesos según
variaciones de demanda o condiciones ambientales. En contraste, las organizaciones
que mantienen procedimientos fragmentados y exclusivamente reactivos pueden
experimentar mayores tiempos de inactividad, desperdicio de recursos, decisiones
tardías y menor capacidad para competir en mercados digitalizados, especialmente
cuando sus rivales utilizan información operacional en tiempo real (Lee & Lee, 2015;
Rahman & Ghosh, 2023; Solis Pino et al., 2025).
A pesar de estas oportunidades, la adopción plantea afectaciones económicas,
técnicas, laborales e institucionales que no deben reducirse a problemas de
conectividad. Los costos de infraestructura, la incompatibilidad con sistemas
heredados, la ausencia de estándares, la limitada calidad de los datos y la escasez
de personal especializado pueden impedir que los proyectos piloto alcancen una
implementación sostenible. A ello se añaden riesgos de ciberseguridad, vigilancia
indebida, pérdida de privacidad, dependencia de proveedores y redefinición de
funciones laborales. En consecuencia, una automatización carente de gobernanza
puede trasladar errores a gran escala, profundizar resistencias internas y producir
transformaciones organizacionales no previstas junto con los beneficios esperados
(Ahmetoglu et al., 2022; Brous et al., 2020).
En este sentido, la literatura ha avanzado ampliamente en arquitecturas, sensores,
protocolos y aplicaciones industriales, pero todavía presenta una fragmentación
considerable al explicar cómo interactúan la preparación tecnológica, el liderazgo, las
competencias laborales, la gobernanza de datos y el desempeño organizacional. Las
investigaciones suelen concentrarse en manufactura o en casos tecnológicos
específicos, mientras son menos frecuentes los estudios longitudinales, las
comparaciones entre países latinoamericanos y los análisis aplicados a pequeñas
organizaciones o servicios públicos. Además, persiste una separación entre los
trabajos centrados en beneficios operacionales y aquellos orientados a riesgos
sociales y organizativos, lo que dificulta construir explicaciones integrales sobre la
adopción efectiva del IoT (Ahmetoglu et al., 2022; Lee & Lee, 2015; Solis Pino et al.,
2025).
Por consiguiente, revisar críticamente esta producción científica resulta conveniente
para distinguir entre la incorporación superficial de dispositivos y la creación de
capacidades de automatización inteligente. Su relevancia social reside en orientar
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transformaciones que protejan los datos, fortalezcan las competencias de los
trabajadores y eviten ampliar las brechas entre organizaciones con diferentes
recursos. En el plano económico e institucional, la revisión puede apoyar decisiones
sobre inversión, interoperabilidad, formación y evaluación de resultados;
teóricamente, permitirá relacionar dimensiones tecnológicas, humanas y
organizacionales; y, metodológicamente, facilitará ordenar indicadores de madurez,
beneficios, riesgos y condiciones de adopción pertinentes para América Latina
(Cathles et al., 2022; CEPAL, 2022).
La investigación es viable mediante una revisión bibliográfica de artículos disponibles
en bases como Web of Science, Scopus, IEEE Xplore y ScienceDirect,
complementada con SciELO y documentos de organismos regionales. Este corpus
permite contrastar revisiones, estudios empíricos, modelos de madurez y evidencia
institucional sin intervenir directamente sobre personas o infraestructuras
organizacionales. En términos éticos, el estudio deberá mantener criterios explícitos
de búsqueda y selección, representación fiel de los hallazgos, reconocimiento de
limitaciones y trazabilidad de las referencias, evitando presentar estimaciones
comerciales o resultados de muestras particulares como evidencia generalizable para
toda la región (Ahmetoglu et al., 2022; Cathles et al., 2022).
En consecuencia, el objetivo general de este artículo es analizar la contribución del
IoT y la automatización inteligente a la transformación de las organizaciones
modernas, considerando sus aplicaciones, beneficios, riesgos y condiciones de
adopción, con énfasis en América Latina. Específicamente, se propone identificar las
aplicaciones organizacionales predominantes; comparar los beneficios operacionales
y estratégicos con los riesgos técnicos, sociales y éticos; y sintetizar los factores
tecnológicos, humanos e institucionales que facilitan o restringen su implementación.
La contribución esperada consiste en ofrecer una perspectiva integradora que conecte
automatización, madurez digital y gobernanza, superando el análisis exclusivamente
técnico y proporcionando una base para investigaciones comparativas y decisiones
organizacionales contextualizadas en la realidad latinoamericana (Ahmetoglu et al.,
2022; Brous et al., 2020; Solis Pino et al., 2025).
2. Materiales y métodos
La investigación se desarrolló mediante un enfoque cualitativo, con diseño no
experimental y carácter documental, debido a que la unidad de análisis estuvo
constituida por publicaciones científicas y documentos institucionales relacionados
con el Internet de las cosas y la automatización inteligente en las organizaciones
modernas. El estudio presentó un alcance exploratorio-descriptivo, orientado a
reconocer las principales aplicaciones, beneficios, riesgos, barreras y condiciones
organizacionales vinculadas con la adopción de estas tecnologías. Asimismo, se
emplearon los métodos analítico y sintético: el primero permitió descomponer la
evidencia según sus dimensiones tecnológicas, humanas, operativas e institucionales,
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Artículo Científico
mientras que el segundo facilitó integrar los hallazgos en categorías interpretativas
coherentes. Este diseño resultó pertinente para examinar un campo interdisciplinario
cuyos conceptos, aplicaciones y resultados todavía aparecen dispersos entre la
ingeniería, la administración y los estudios organizacionales (Santander-Salmon et al.,
2023).
La búsqueda bibliográfica comprendió artículos publicados entre enero de 2015 y
diciembre de 2025, sin excluir trabajos anteriores cuando fueron considerados
fundamentales para la conceptualización del IoT o la automatización organizacional.
Se consultaron las bases de datos Scopus, Web of Science, IEEE Xplore,
ScienceDirect y SciELO, debido a su cobertura de literatura tecnológica, administrativa
y multidisciplinaria. De manera complementaria, se examinaron informes elaborados
por organismos internacionales y regionales, como la Comisión Económica para
América Latina y el Caribe y el Banco Interamericano de Desarrollo, cuando aportaron
datos sobre transformación digital, madurez tecnológica o condiciones de adopción
en América Latina. La combinación de fuentes científicas e institucionales permitió
ampliar la comprensión del fenómeno sin equiparar los informes técnicos con la
evidencia revisada por pares (Chamorro-Quiñónez & Navarrete-Zambrano, 2025).
Para recuperar los documentos se utilizaron descriptores en español e inglés,
combinados mediante operadores booleanos. La ecuación general incluyó los
términos “Internet of Things”, “IoT”, “Industrial Internet of Things”, “IIoT”, “Internet de
las cosas”, “intelligent automation”, “smart automation”, “artificial intelligence”,
“machine learning”, “automatización inteligente”, “organizations”, “enterprises”, “firms”,
“business” y “organizaciones”. También se incorporaron términos como “Latin
America”, “América Latina”, “digital maturity”, “madurez digital”, “organizational
performance”, “cybersecurity”, “governance” y “adoption barriers”, con el propósito de
identificar evidencia contextualizada. Las combinaciones fueron aplicadas en títulos,
resúmenes y palabras clave, ajustándose a las opciones de búsqueda disponibles en
cada base de datos para conservar la mayor equivalencia posible entre las consultas.
Se incluyeron artículos originales, revisiones de literatura y trabajos académicos
evaluados por pares que analizaran aplicaciones del IoT, automatización inteligente,
inteligencia artificial o analítica avanzada dentro de empresas, instituciones públicas
u otras organizaciones. También fueron considerados estudios que abordaran
desempeño operativo, mantenimiento predictivo, gestión de activos, cadenas de
suministro, gobernanza de datos, competencias laborales, ciberseguridad,
interoperabilidad o madurez digital. En contraste, se excluyeron documentos
duplicados, publicaciones sin acceso al texto completo, materiales publicitarios,
entradas de blogs, opiniones sin respaldo metodológico y estudios centrados
exclusivamente en el diseño técnico de sensores o protocolos sin relación con
procesos organizacionales. Los informes institucionales se admitieron únicamente
cuando presentaron autoría identificable, metodología explícita y datos relevantes
para el contexto latinoamericano (Chamorro-Quiñónez & Navarrete-Zambrano, 2025).
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Artículo Científico
La selección se realizó mediante un proceso secuencial de identificación, depuración,
revisión y elegibilidad. En primer lugar, se eliminaron los registros duplicados;
posteriormente, se examinaron los títulos y resúmenes para descartar publicaciones
ajenas al objetivo del estudio. En una etapa posterior se revisaron los textos
completos, verificando su correspondencia con los criterios de inclusión, la claridad de
sus objetivos y la relación de sus resultados con la adopción organizacional del IoT y
la automatización inteligente. Las decisiones de inclusión y exclusión se registraron
en una matriz de control para garantizar la trazabilidad del procedimiento. Aunque el
trabajo correspondió a una revisión exploratoria y no a una revisión sistemática, el
proceso de selección se organizó tomando como referencia los principios de
transparencia y documentación establecidos por PRISMA 2020 (Casanova-Villalba &
Casanova-Villalba, 2024).
La información de los documentos seleccionados se organizó en una matriz que
incluyó autoría, año de publicación, país o región, sector económico, propósito del
estudio, diseño metodológico, tecnologías analizadas, aplicaciones organizacionales,
beneficios reportados, barreras de implementación, riesgos y principales
conclusiones. Posteriormente, se aplicó un análisis temático para identificar patrones
recurrentes, diferencias sectoriales, relaciones conceptuales y vacíos de
conocimiento. La codificación se desarrolló mediante categorías iniciales derivadas de
los objetivos del artículo, las cuales fueron ajustadas conforme emergieron nuevos
temas durante la lectura comparativa. Finalmente, los resultados se integraron
mediante una síntesis narrativa, sin realizar metaanálisis, debido a la diversidad de
diseños, variables, sectores, indicadores y unidades de análisis presentes en la
literatura examinada.
La calidad y pertinencia de las fuentes se valoraron considerando la claridad del
objetivo, la coherencia entre metodología y resultados, la identificación de la población
o contexto estudiado, la transparencia del procedimiento analítico y la
correspondencia de las conclusiones con la evidencia presentada. También se
compararon estudios provenientes de diferentes sectores y regiones para evitar que
los resultados de casos particulares fueran generalizados sin sustento. Debido a que
la investigación utilizó documentos públicos y no involucró intervención con personas,
recopilación de datos personales ni experimentación directa, no se requirió
consentimiento informado; sin embargo, se mantuvieron los principios de integridad
académica, reconocimiento de autoría, fidelidad interpretativa y correcta atribución de
las ideas. Estas decisiones favorecieron una revisión reproducible, crítica y
metodológicamente coherente con su alcance exploratorio (Maldonado-Nova, 2022).
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Artículo Científico
3. Resultados
3.1. Impacto del IoT y la automatización inteligente en el desempeño
organizacional
El impacto del Internet de las cosas y de la automatización inteligente no debe
interpretarse como una consecuencia automática de instalar sensores, conectar
máquinas o adquirir plataformas analíticas. Su incidencia en el desempeño surge de
una cadena de transformación mediante la cual los datos del entorno físico son
capturados, transmitidos, depurados, analizados y convertidos en decisiones
operativas. En este proceso, el IoT proporciona la infraestructura de observación y
conectividad, mientras que la automatización inteligente incorpora algoritmos, reglas
y capacidades predictivas para intervenir sobre los procesos. Por consiguiente, la
tecnología solo produce valor cuando la información obtenida modifica decisiones,
reduce incertidumbre o mejora la coordinación organizacional; de lo contrario, puede
limitarse a generar mayores volúmenes de datos sin utilidad estratégica verificable
(Brous et al., 2020; Lee & Lee, 2015).
Desde esta perspectiva, conviene distinguir entre adopción, integración y asimilación
tecnológica. La adopción representa la decisión de incorporar el IoT; la integración
supone conectarlo con sistemas empresariales, equipos industriales y procesos de
trabajo; y la asimilación implica convertir su uso en una práctica institucional capaz de
mejorar sistemáticamente el desempeño. Esta diferenciación explica por qué
organizaciones con inversiones tecnológicas semejantes pueden obtener resultados
divergentes. La evidencia recopilada en 239 empresas manufactureras
estadounidenses muestra que la adopción efectiva está condicionada por la
convergencia entre tecnologías de información y tecnologías operacionales, la
interoperabilidad, la infraestructura y la gobernanza tecnológica, lo que confirma que
el desempeño no depende del dispositivo aislado, sino del entramado organizacional
en el que se incorpora (Ehie & Chilton, 2020).
Asimismo, el desempeño organizacional constituye una categoría multidimensional y
no debe reducirse exclusivamente a la disminución de costos. Comprende resultados
operativos, como productividad, calidad, utilización de activos y tiempos de respuesta;
resultados estratégicos, como innovación, flexibilidad y diferenciación; y resultados
organizacionales, como aprendizaje, coordinación y capacidad de adaptación. La
revisión de 221 artículos sobre 11 tecnologías centrales de la Industria 4.0 confirma
que los efectos sobre las cadenas de suministro son heterogéneos y dependen tanto
de la tecnología utilizada como de los factores críticos que favorecen o restringen su
implementación. En consecuencia, afirmar que el IoT “mejora el desempeño” sin
precisar la dimensión evaluada, el mecanismo causal y el contexto de aplicación
conduce a generalizaciones conceptualmente insuficientes (Rad et al., 2022).
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Artículo Científico
3.1.1. Beneficios operativos y estratégicos
En el plano operativo, el primer beneficio atribuible al IoT consiste en ampliar la
visibilidad de procesos que anteriormente eran observados mediante inspecciones
periódicas, registros manuales o informes retrospectivos. Los sensores conectados
permiten recopilar continuamente datos sobre ubicación, velocidad, temperatura,
vibración, presión, humedad, consumo energético, estado de inventarios y
funcionamiento de equipos. Esta observabilidad reduce los intervalos entre la
ocurrencia de un evento y su detección, lo que facilita responder a desviaciones antes
de que se conviertan en fallas críticas. Sin embargo, la visibilidad no constituye por sí
misma un resultado de desempeño: adquiere valor cuando se combina con
procedimientos de alerta, asignación de responsabilidades y capacidad efectiva de
intervención organizacional (Ahmetoglu et al., 2022; Lee & Lee, 2015).
En este sentido, el mantenimiento predictivo representa una de las aplicaciones más
relevantes. A diferencia del mantenimiento correctivo, que interviene después de la
falla, y del preventivo, que opera según calendarios preestablecidos, el mantenimiento
sustentado en IoT utiliza información sobre la condición real de los activos para
estimar anomalías y programar acciones. Su importancia organizacional radica en que
transforma el mantenimiento desde una función reactiva hacia una capacidad de
anticipación. No obstante, para que este beneficio se materialice, la organización debe
disponer de datos históricos confiables, umbrales técnicamente validados, personal
capacitado y mecanismos que traduzcan las predicciones en órdenes de trabajo; por
ello, el rendimiento no proviene únicamente del algoritmo, sino de la coordinación
entre datos, tecnología y gestión de activos (Brous et al., 2020; Rad et al., 2022).
La automatización inteligente también puede mejorar la productividad al disminuir
tareas repetitivas, reducir errores de registro y acelerar actividades de inspección,
clasificación o control. Cuando los datos capturados por sensores se conectan con
sistemas de ejecución, la organización puede ajustar automáticamente parámetros de
producción, activar reposiciones, modificar rutas logísticas o suspender procesos ante
condiciones anómalas. Esta capacidad reduce la dependencia de decisiones
exclusivamente manuales y libera tiempo para actividades de mayor complejidad. Sin
embargo, el beneficio no debe confundirse con la eliminación indiscriminada de la
intervención humana, pues los sistemas automáticos requieren supervisión,
mantenimiento y criterios de escalamiento para responder a eventos que no fueron
contemplados durante su configuración (Ahmetoglu et al., 2022; Brous et al., 2020).
Otro efecto operativo se relaciona con la calidad. El monitoreo continuo permite
identificar variaciones de proceso que podrían afectar las características del producto
o del servicio antes de que las unidades defectuosas lleguen al cliente. En industrias
manufactureras, alimentarias, farmacéuticas o logísticas, la integración de sensores
con mecanismos de trazabilidad facilita reconstruir el recorrido de materiales y
determinar en qué etapa se originó una desviación. De este modo, el IoT puede reducir
la dependencia de inspecciones finales y favorecer un control preventivo de la calidad.
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Artículo Científico
No obstante, esta capacidad requiere calibración de dispositivos, validación de
mediciones y reglas claras para diferenciar una variación normal de una anomalía
relevante, porque los datos inexactos pueden generar decisiones automáticas
igualmente erróneas (Aamer et al., 2021; Ahmetoglu et al., 2022).
En la gestión de inventarios y cadenas de suministro, la conectividad permite conocer
con mayor precisión la ubicación y el estado de insumos, productos y activos móviles.
Esta trazabilidad contribuye a reducir discrepancias entre los inventarios físicos y los
registros informáticos, anticipar faltantes, controlar condiciones de almacenamiento y
coordinar la reposición. El beneficio estratégico aparece cuando dicha información es
compartida entre proveedores, distribuidores y unidades internas, dado que la
visibilidad común puede disminuir la incertidumbre y mejorar la sincronización de
decisiones. Por el contrario, si cada actor conserva sistemas aislados o utiliza
estándares incompatibles, el IoT puede aumentar la cantidad de información
disponible sin resolver la fragmentación de la cadena (Birkel & Hartmann, 2019; Rad
et al., 2022).
La evidencia empírica respalda este carácter mediado del impacto tecnológico.
Argyropoulou et al. (2024) analizaron información proporcionada por ejecutivos de 66
empresas minoristas grandes, medianas y pequeñas del Reino Unido mediante
modelación de ecuaciones estructurales. Los resultados mostraron que la capacidad
de IoT influía positivamente en el desempeño empresarial a través de la integración y
de las capacidades de la cadena de suministro. En términos interpretativos, este
hallazgo indica que la conectividad no genera ventajas competitivas de manera
directa: primero debe mejorar el intercambio de información, la articulación de
procesos y la capacidad de responder a las condiciones del mercado. Por tanto, la
integración opera como el mecanismo que convierte la información tecnológica en un
resultado organizacional mensurable (Argyropoulou et al., 2024).
De manera convergente, el estudio de Ehie y Chilton (2020) muestra que la
infraestructura tecnológica, la gobernanza y la interoperabilidad favorecen la
convergencia entre las tecnologías de información y las tecnologías operacionales, la
cual influye sobre la adopción del IoT en manufactura. Este resultado es
particularmente significativo porque evidencia que el valor del IoT depende de la
posibilidad de conectar los datos de las máquinas con los sistemas de planificación,
inventarios, mantenimiento y control empresarial. Una organización puede disponer
de sensores técnicamente sofisticados, pero si sus datos no se integran con las
decisiones presupuestarias, logísticas o productivas, la utilidad se mantiene localizada
y no se traduce en desempeño sistémico (Ehie & Chilton, 2020).
A partir de estos hallazgos, puede sostenerse que el principal beneficio inmediato del
IoT no es la automatización total, sino la disminución de la incertidumbre operacional.
La información en tiempo real permite conocer con mayor precisión qué ocurre, dónde
ocurre y en qué condiciones se presenta un evento. Posteriormente, la analítica y la
automatización pueden establecer qué respuesta resulta más conveniente. En
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Artículo Científico
consecuencia, el valor se incrementa conforme la organización avanza desde la
descripción hacia el diagnóstico, la predicción y la intervención automática. Esta
progresión exige niveles crecientes de calidad de datos, capacidad analítica y
gobernanza, por lo que no todas las organizaciones pueden transitar simultáneamente
hacia formas avanzadas de automatización inteligente (Lee & Lee, 2015; Brous et al.,
2020).
En el plano estratégico, el IoT puede contribuir a transformar la propuesta de valor de
las organizaciones. Los datos obtenidos de productos conectados permiten
comprender patrones de utilización, anticipar necesidades y ofrecer servicios
posteriores a la venta. De esta manera, una empresa puede evolucionar desde la
venta de un activo hacia servicios de monitoreo, mantenimiento remoto, disponibilidad
garantizada o cobro según uso. Este desplazamiento hacia la servitización digital
modifica la relación con el cliente porque el valor deja de concentrarse únicamente en
la transacción inicial y se extiende durante el ciclo de vida del producto. Sin embargo,
esta transformación requiere redefinir ingresos, responsabilidades, estructuras
comerciales y capacidades de soporte, por lo que no constituye una simple extensión
tecnológica del modelo tradicional (Lee & Lee, 2015; Brous et al., 2020).
Del mismo modo, la automatización inteligente fortalece la agilidad organizacional
cuando permite interpretar rápidamente cambios en la demanda, el estado de los
activos o las condiciones del entorno. Una organización ágil no es aquella que
acumula más datos, sino la que puede convertirlos en respuestas oportunas sin
comprometer la calidad ni la seguridad. En este sentido, los sistemas conectados
pueden facilitar la reasignación de recursos, la modificación de programas de
producción y la priorización de pedidos. No obstante, cuando la toma de decisiones
permanece centralizada, los procedimientos son rígidos o las áreas no comparten
información, la velocidad tecnológica puede superar la capacidad institucional de
respuesta, reduciendo el beneficio potencial de la automatización (Rad et al., 2022;
Argyropoulou et al., 2024).
La sostenibilidad representa otra dimensión potencial del desempeño. Los dispositivos
conectados pueden registrar consumos energéticos, pérdidas de materiales,
emisiones o condiciones de transporte, lo que ofrece información para identificar
ineficiencias y orientar medidas correctivas. Sin embargo, la relación entre IoT y
sostenibilidad no es intrínsecamente positiva, porque los sistemas también consumen
energía, requieren infraestructura de almacenamiento y generan residuos
electrónicos. Por consiguiente, las evaluaciones deben considerar tanto los ahorros
derivados de la optimización como los costos ambientales de fabricar, operar,
reemplazar y desechar dispositivos. El beneficio sostenible dependerá del balance del
ciclo de vida y no únicamente de la reducción observada en una actividad específica
(Rad et al., 2022; Ahmetoglu et al., 2022).
En América Latina y el Caribe, la materialización de estos beneficios está
condicionada por una madurez digital todavía desigual. El instrumento Chequeo
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Artículo Científico
Digital había sido aplicado, hasta abril de 2022, a más de 14.800 mipymes chilenas y
a más de 5.000 empresas de otros 12 países de la región. Entre las organizaciones
participantes, el 47 % se ubicó en la categoría principiante; además, el 63 % se
encontraba en una etapa inicial en personas y organización y el 72 % en datos y
analítica. Estas cifras no constituyen una muestra probabilística de todas las empresas
latinoamericanas, pues corresponden a organizaciones que utilizaron voluntariamente
el autodiagnóstico; aun así, muestran que la principal restricción no consiste solo en
acceder a tecnologías, sino en desarrollar las capacidades necesarias para utilizarlas
de forma productiva (Cathles et al., 2022).
Tabla 1
Relación entre capacidades de IoT, mecanismos organizacionales y desempeño
Capacidad
tecnológica u
organizacional
Mecanismo mediante
el cual genera valor
Resultado esperado
Condición o limitación
Sensores y
monitoreo continuo
Incrementan la
visibilidad sobre
activos y procesos
Detección temprana de
anomalías y menor
tiempo de respuesta
Requiere datos confiables y
protocolos de actuación (Brous
et al., 2020).
Analítica y
automatización
Transforman datos en
alertas, predicciones o
acciones
Mantenimiento
predictivo, control de
calidad y optimización
Depende de modelos
validados y supervisión
humana (Ahmetoglu et al.,
2022).
Integración de la
cadena de
suministro
Facilita el intercambio
y la coordinación entre
actores
Mayor sincronización,
trazabilidad y capacidad
de respuesta
El efecto está mediado por
integración y capacidades
organizacionales
(Argyropoulou et al., 2024).
Convergencia
IT/OT
Conecta sistemas
empresariales con
equipos operacionales
Gestión coordinada de
producción, activos e
inventarios
Exige infraestructura,
gobernanza e interoperabilidad
(Ehie & Chilton, 2020).
Productos y
servicios
conectados
Generan información
durante el uso del
producto
Personalización,
servicios posventa y
nuevos modelos de
ingresos
Requiere rediseñar procesos,
responsabilidades y propuesta
de valor (Lee & Lee, 2015).
Gobernanza de
datos
Define calidad,
acceso, seguridad y
responsabilidad
Decisiones más
confiables y
aprovechamiento
institucional
Su ausencia incrementa
errores, riesgos y usos no
autorizados (Brous et al.,
2020).
Nota: La síntesis muestra que los resultados se producen mediante capacidades complementarias; por
ello, la adquisición de dispositivos no equivale a una mejora automática del desempeño organizacional
(Argyropoulou et al., 2024; Brous et al., 2020; Ehie & Chilton, 2020) (Autores, 2026).
En conjunto, la evidencia permite inferir una secuencia de generación de valor
compuesta por cuatro niveles. El primero corresponde a la conectividad y la captura
de datos; el segundo, a la integración de dichos datos con los procesos; el tercero, a
su conversión en decisiones; y el cuarto, a la obtención de resultados operativos o
estratégicos. Una interrupción en cualquiera de estos niveles reduce el beneficio final.
Por ejemplo, datos abundantes sin interoperabilidad permanecen aislados;
información integrada sin capacidad analítica no produce conocimiento; y predicciones
técnicamente precisas sin autoridad para actuar no modifican el desempeño. Esta
secuencia explica por qué los efectos positivos del IoT suelen encontrarse mediados
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Artículo Científico
por capacidades organizacionales y no por la tecnología considerada aisladamente
(Argyropoulou et al., 2024; Ehie & Chilton, 2020).
3.1.2. Barreras y riesgos de implementación
La primera barrera corresponde a la complejidad arquitectónica. Los entornos
organizacionales suelen combinar maquinaria de distintas generaciones, sistemas
heredados, aplicaciones empresariales, plataformas en la nube y dispositivos
desarrollados por múltiples proveedores. La integración de estos componentes exige
protocolos compatibles, interfaces estables y modelos comunes de datos. Cuando
estas condiciones no se cumplen, aparecen silos tecnológicos, duplicación de
registros y dificultades para escalar los proyectos. La revisión sistemática de
Ahmetoglu et al. (2022) identifica entre los desafíos recurrentes la compatibilidad,
complejidad, escalabilidad, costos de implementación y disponibilidad de
conocimientos técnicos, lo que demuestra que el éxito depende de una arquitectura
coherente y no únicamente de la funcionalidad individual de los dispositivos
(Ahmetoglu et al., 2022).
La interoperabilidad representa una barrera tanto técnica como organizacional. Desde
el punto de vista técnico, implica que los sistemas puedan intercambiar datos y
comprender su significado; desde el punto de vista organizacional, supone que las
áreas acuerden definiciones, responsabilidades y procedimientos comunes. Una
empresa puede integrar tecnológicamente dos plataformas y, aun así, mantener
conflictos sobre quién valida los datos, quién responde ante una alerta o qué unidad
financia el mantenimiento. Por ello, la interoperabilidad real comprende dispositivos,
información, procesos y estructuras de decisión. La evidencia de manufactura
confirma que su presencia favorece la convergencia IT/OT, mientras que su ausencia
limita la adopción efectiva del IoT (Ehie & Chilton, 2020).
La segunda barrera es económica. El costo de adopción no se limita a sensores o
licencias, sino que comprende conectividad, almacenamiento, integración,
mantenimiento, ciberseguridad, capacitación, actualización y sustitución de
dispositivos. También existen costos indirectos asociados con interrupciones durante
la instalación, rediseño de procesos y dependencia de consultores o proveedores
especializados. En consecuencia, evaluar el proyecto únicamente mediante el precio
inicial puede producir una estimación incompleta. Lee y Lee (2015) señalan que la
valoración de inversiones de IoT debe considerar la incertidumbre y la evolución de
los beneficios, debido a que estos proyectos pueden generar opciones estratégicas
cuyo valor no se manifiesta inmediatamente en los flujos financieros convencionales
(Lee & Lee, 2015).
La incertidumbre del retorno de la inversión se intensifica cuando los objetivos se
expresan de forma genérica, como “digitalizar la empresa” o “mejorar la eficiencia”.
Sin una línea base y sin indicadores específicos, resulta difícil atribuir los cambios
observados a la tecnología. Para evaluar el desempeño deberían establecerse
métricas relacionadas con tiempos de ciclo, utilización de activos, frecuencia de fallas,
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desperdicio, exactitud de inventarios, calidad, consumo energético o velocidad de
respuesta. Además, los beneficios deben compararse con el costo total durante el
ciclo de vida. Este razonamiento es particularmente importante para las mipymes,
cuyos recursos limitados reducen su capacidad para absorber proyectos fallidos o
periodos prolongados de aprendizaje tecnológico (Ahmetoglu et al., 2022; Cathles et
al., 2022).
La ciberseguridad constituye uno de los riesgos más críticos porque cada dispositivo
conectado puede convertirse en un punto potencial de acceso. A diferencia de los
sistemas informáticos convencionales, algunos sensores y controladores poseen
capacidades limitadas para ejecutar mecanismos avanzados de cifrado, autenticación
o actualización. En ambientes industriales, además, la aplicación de parches puede
posponerse para evitar interrupciones en equipos esenciales. Esta situación amplía la
superficie de ataque y puede comprometer la confidencialidad, integridad y
disponibilidad de la información. Cuando el IoT controla procesos físicos, un incidente
puede trascender la pérdida de datos y afectar operaciones, activos, trabajadores o
usuarios (Ahmetoglu et al., 2022; Birkel & Hartmann, 2019).
La seguridad debe concebirse, por tanto, como una propiedad del ciclo de vida
completo. Esto implica evaluar proveedores, configurar adecuadamente dispositivos,
gestionar identidades, segmentar redes, actualizar firmware, monitorear eventos y
establecer procedimientos de respuesta. Una organización que concentra su atención
en la fase de instalación, pero omite el mantenimiento de seguridad, acumula
vulnerabilidades conforme los dispositivos envejecen. Asimismo, la responsabilidad
puede diluirse cuando intervienen fabricantes, operadores, integradores y
proveedores de servicios en la nube. La literatura sostiene que los beneficios del IoT
están acompañados por riesgos inesperados y transformaciones institucionales, por
lo que la gobernanza de seguridad debe desarrollarse paralelamente a la expansión
tecnológica (Brous et al., 2020; Birkel & Hartmann, 2019).
La privacidad plantea un riesgo adicional, especialmente cuando los dispositivos
recopilan información sobre comportamiento, ubicación, productividad o patrones de
uso. En el entorno laboral, el monitoreo puede contribuir a la seguridad y optimización
de tareas, pero también puede convertirse en vigilancia excesiva si no existen límites
sobre la finalidad y el tratamiento de los datos. En relación con los clientes, los
productos conectados pueden generar información útil para personalizar servicios,
aunque su utilización secundaria sin transparencia puede deteriorar la confianza. Por
consiguiente, la organización debe definir qué datos son necesarios, quién puede
acceder a ellos, cuánto tiempo serán conservados y con qué propósito podrán
reutilizarse (Brous et al., 2020; Ahmetoglu et al., 2022).
La calidad de los datos constituye otra barrera estructural. La automatización
inteligente reproduce las características de la información que recibe: sensores mal
calibrados, registros incompletos o datos desactualizados pueden generar alertas
incorrectas y decisiones ineficientes. El riesgo se intensifica cuando la organización
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atribuye objetividad absoluta a los resultados algorítmicos y reduce la revisión
humana. En consecuencia, el desempeño depende de procedimientos de validación,
limpieza, trazabilidad y monitoreo de los datos. La ausencia de estas prácticas puede
convertir la rapidez de la automatización en un factor de amplificación del error, porque
una decisión equivocada puede ejecutarse repetidamente y extenderse a múltiples
procesos antes de ser detectada (Brous et al., 2020; Ahmetoglu et al., 2022).
En el ámbito humano, la resistencia al cambio no debe entenderse como una
oposición irracional a la tecnología, sino como una respuesta ante transformaciones
que alteran funciones, autonomía, conocimientos requeridos y seguridad laboral. Los
trabajadores pueden percibir el monitoreo como un mecanismo de control o interpretar
la automatización como una amenaza de sustitución. Estas percepciones se
intensifican cuando la implementación se comunica exclusivamente en términos de
reducción de costos y no se explica cómo cambiarán las tareas. Por ello, la
participación de los empleados, la capacitación y la redefinición transparente de
responsabilidades constituyen condiciones para la apropiación tecnológica y no
actividades accesorias posteriores a la instalación (Ahmetoglu et al., 2022; Brous et
al., 2020).
La escasez de competencias digitales también limita la capacidad de obtener
beneficios. Operar ecosistemas de IoT requiere conocimientos sobre redes, análisis
de datos, ciberseguridad, mantenimiento, integración y gestión del cambio. No
obstante, disponer de especialistas técnicos tampoco garantiza la transformación si
los directivos carecen de criterios para relacionar la tecnología con los objetivos
estratégicos. Se necesita, por tanto, una combinación de competencias técnicas,
analíticas y gerenciales. Los resultados de Chequeo Digital, según los cuales el 63 %
de las mipymes participantes se encontraba en una etapa inicial en personas y
organización y el 72 % en datos y analítica, muestran que estas capacidades
representan una restricción particularmente relevante en América Latina y el Caribe
(Cathles et al., 2022).
La dependencia de proveedores constituye igualmente un riesgo estratégico. Las
organizaciones pueden adoptar plataformas que utilizan formatos propietarios,
arquitecturas cerradas o servicios difíciles de sustituir. Esta situación eleva los costos
de migración, reduce el poder de negociación y puede condicionar futuras decisiones
tecnológicas. Además, la discontinuidad de un producto, la desaparición del proveedor
o el cierre de una plataforma puede dejar dispositivos sin soporte. Por consiguiente,
las decisiones de adquisición deben considerar portabilidad de datos, compatibilidad,
condiciones contractuales, disponibilidad de actualizaciones y posibilidad de
integración con soluciones alternativas. La literatura ubica las relaciones con
proveedores y colaboradores entre los factores que influyen sobre la adopción
organizacional del IoT (Ahmetoglu et al., 2022; Birkel & Hartmann, 2019).
Los riesgos tampoco se distribuyen de manera uniforme entre organizaciones. Las
grandes empresas poseen mayores probabilidades de financiar infraestructura,
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Artículo Científico
contratar especialistas y absorber procesos prolongados de experimentación,
mientras que las pequeñas empresas enfrentan restricciones de capital, personal y
capacidad de negociación. Esta asimetría puede ampliar las brechas de productividad
entre organizaciones digitalmente maduras y aquellas que permanecen en fases
iniciales. El diagnóstico regional resulta significativo: el 47 % de las mipymes que
utilizaron Chequeo Digital fue clasificado en el nivel principiante, frente a solo el 5 %
ubicado en la categoría experta. Aunque estos resultados no son representativos de
todas las empresas latinoamericanas, reflejan una marcada heterogeneidad en las
condiciones de preparación tecnológica (Cathles et al., 2022).
La distancia entre expectativas y resultados también aparece en la evidencia empírica.
Kisanjara (2023) estudió el desempeño de bancos tanzanos mediante un cuestionario
aplicado a 342 participantes, con una tasa de respuesta del 82,16 %. Aunque la
mayoría de las relaciones evaluadas resultó estadísticamente significativa, no se
encontró un efecto significativo de la expectativa de desempeño sobre la reducción de
los costos operativos ni de la disponibilidad del IoT sobre la mejora de la calidad del
servicio. Estos resultados cuestionan una interpretación determinista: disponer de
tecnología o esperar beneficios no garantiza que estos se materialicen, porque
intervienen factores como integración, calidad de implementación, competencias y
rediseño de procesos (Kisanjara, 2023).
La brecha regional también se manifiesta en los niveles avanzados de producción
inteligente. La evidencia recopilada por el Banco Interamericano de Desarrollo a partir
de datos de la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial
señala que poco más del 1 % de las empresas manufactureras latinoamericanas
incluidas en la encuesta utilizaba tecnologías clasificadas como producción inteligente
de cuarta generación. En contraste, cerca del 30 % empleaba conjuntamente
tecnologías de producción ajustada e integración digital. Los tamaños muestrales por
país eran reducidos, por lo que estos porcentajes deben interpretarse con cautela; aun
así, evidencian que el tránsito desde la digitalización básica hacia sistemas
inteligentes plenamente integrados continúa siendo limitado (Cathles et al., 2022).
En consecuencia, el riesgo principal no consiste únicamente en que un proyecto
tecnológico falle, sino en que funcione técnicamente sin generar valor organizacional.
Un sistema puede transmitir datos correctamente y, pese a ello, no mejorar el
desempeño si carece de indicadores, responsables, integración o capacidad
decisoria. Esta forma de fracaso resulta menos visible que una avería, porque la
infraestructura permanece operativa mientras los beneficios esperados no se
materializan. Por consiguiente, la evaluación debe distinguir entre éxito técnico —
conectividad, disponibilidad y funcionamiento—, éxito de utilización —uso regular por
las áreas— y éxito organizacional —mejora comprobable de resultados— (Brous et
al., 2020; Argyropoulou et al., 2024).
En síntesis, el IoT y la automatización inteligente presentan una dualidad estructural:
las mismas capacidades que incrementan visibilidad, velocidad y control también
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pueden ampliar vulnerabilidades, dependencia y vigilancia. Cuanto mayor sea la
conectividad, mayor será la información disponible, pero también aumentarán los
puntos de exposición y la complejidad de gobernanza. Por ello, el desempeño positivo
debe entenderse como un resultado contingente de la alineación entre estrategia,
arquitectura, procesos, personas y seguridad. La evidencia examinada permite
concluir que las organizaciones obtienen mayores beneficios cuando conciben el IoT
como una capacidad sociotécnica y no como una colección de dispositivos; es decir,
cuando vinculan la inversión con necesidades verificables, indicadores de
desempeño, gobernanza de datos, interoperabilidad y aprendizaje organizacional
(Ahmetoglu et al., 2022; Brous et al., 2020; Rad et al., 2022).
4. Discusión
Los hallazgos examinados permiten sostener que el impacto del Internet de las cosas
y de la automatización inteligente sobre el desempeño organizacional es favorable,
aunque no lineal ni tecnológicamente determinista. La disponibilidad de sensores,
conectividad y algoritmos no produce por sí sola mejoras sostenidas, pues el valor
emerge cuando los datos capturados se integran con los procesos, las decisiones y
los objetivos estratégicos. En consecuencia, el IoT debe comprenderse como una
capacidad sociotécnica mediante la cual la infraestructura digital interactúa con las
competencias humanas, la estructura organizacional y los mecanismos de
gobernanza. Esta interpretación coincide con Brous et al. (2020), quienes advierten
que la adopción organizacional del IoT genera simultáneamente beneficios y riesgos,
y con Ahmetoglu et al. (2022), cuya revisión identifica factores tecnológicos,
organizacionales y ambientales que condicionan sus resultados.
En términos operativos, la revisión evidenció que la principal contribución del IoT
radica en reducir la incertidumbre acerca del estado de los activos, los inventarios y
los procesos. El monitoreo continuo permite sustituir parcialmente la supervisión
episódica por una observación sistemática y, cuando se combina con automatización
inteligente, facilita detectar anomalías, anticipar fallas y ejecutar respuestas
oportunas. Sin embargo, la mejora no proviene exclusivamente de recopilar
información, sino de disminuir el intervalo entre la identificación de una desviación y
la intervención correctiva. En esta lógica, el mantenimiento predictivo, el control
preventivo de la calidad y la trazabilidad constituyen expresiones de una misma
capacidad: transformar datos físicos en decisiones operativas. Esta interpretación
concuerda con Lee y Lee (2015), quienes señalan que el valor empresarial del IoT
depende de la comunicación entre dispositivos y de su articulación con aplicaciones
capaces de mejorar procesos y servicios.
No obstante, los resultados también revelan que una mayor visibilidad no equivale
automáticamente a un mejor desempeño. Una organización puede disponer de
información en tiempo real y, aun así, mantener respuestas tardías cuando las
responsabilidades no están delimitadas, los procedimientos son rígidos o los datos
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permanecen fragmentados entre departamentos. Por esta razón, la interoperabilidad
debe analizarse más allá de su dimensión técnica: supone que los sistemas
intercambien información, pero también que las unidades organizacionales compartan
definiciones, criterios y protocolos de actuación. El estudio de Ehie y Chilton (2020),
realizado con datos de 239 empresas manufactureras estadounidenses, respalda esta
interpretación al demostrar que la infraestructura tecnológica, la gobernanza y la
interoperabilidad favorecen la convergencia entre las tecnologías de información y las
tecnologías operacionales, condición relevante para una adopción efectiva del IoT.
En el ámbito de las cadenas de suministro, el impacto positivo parece estar mediado
por capacidades organizacionales complementarias. La conectividad facilita conocer
la ubicación y las condiciones de materiales, productos y activos, pero la mejora del
desempeño se produce cuando esa información incrementa la integración con
proveedores, distribuidores y unidades internas. Argyropoulou et al. (2024)
encontraron que la capacidad de IoT influye en el desempeño empresarial mediante
la integración y las capacidades de la cadena de suministro, lo que refuerza la idea de
que la tecnología opera como un habilitador y no como una causa autosuficiente. De
manera convergente, Rad et al. (2022), tras sintetizar 221 artículos sobre 11
tecnologías de la Industria 4.0, concluyeron que sus beneficios dependen de factores
críticos de éxito y de las interacciones existentes entre tecnologías, procesos y actores
organizacionales.
Desde una perspectiva estratégica, los hallazgos sugieren que el IoT puede
trascender la optimización incremental y favorecer transformaciones en la propuesta
de valor. Los productos conectados generan información durante su utilización, lo que
permite ofrecer mantenimiento remoto, personalización, monitoreo posventa o
servicios basados en disponibilidad y consumo. No obstante, convertir estos datos en
nuevos modelos de ingresos exige modificar estructuras comerciales,
responsabilidades contractuales y mecanismos de relación con los clientes. Por
consiguiente, la servitización digital no constituye una consecuencia automática de
conectar productos, sino una reconfiguración organizacional sustentada en
información. Lee y Lee (2015) ya advertían que las inversiones en IoT debían
evaluarse considerando tanto sus beneficios operativos como las opciones
estratégicas que generan, mientras que Rad et al. (2022) subrayan que las
tecnologías de la Industria 4.0 pueden modificar simultáneamente eficiencia,
flexibilidad, innovación y capacidad de respuesta.
Esta capacidad transformadora convive, sin embargo, con una estructura de riesgos
que se expande conforme aumenta la conectividad. Cada dispositivo incorporado
amplía potencialmente la superficie de ataque, mientras que la heterogeneidad de
equipos y la coexistencia con sistemas heredados dificultan aplicar estándares
uniformes de autenticación, cifrado y actualización. En entornos industriales, una
vulnerabilidad puede trascender la exposición de información y afectar la continuidad
de procesos físicos, la disponibilidad de activos o la seguridad operacional. Por ello,
la ciberseguridad no debe considerarse una fase posterior a la implementación, sino
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un atributo transversal del ciclo de vida tecnológico. La dualidad descrita por Brous et
al. (2020) resulta especialmente pertinente: los mismos mecanismos que incrementan
visibilidad, automatización y control también pueden intensificar vulnerabilidades,
dependencia tecnológica y complejidad institucional.
La privacidad y la gobernanza de los datos introducen una segunda tensión. El
monitoreo continuo puede fortalecer la trazabilidad y la prevención de riesgos, pero
también posibilitar formas desproporcionadas de vigilancia sobre trabajadores y
clientes. Esta ambivalencia obliga a delimitar finalidades, permisos de acceso,
periodos de conservación y responsabilidades frente a decisiones automatizadas.
Además, los algoritmos no neutralizan las deficiencias de los datos: una medición
inexacta, incompleta o sesgada puede convertirse en una decisión automática
reiterada, amplificando el error con mayor rapidez que un procedimiento manual. En
consecuencia, la calidad de los datos debe considerarse una dimensión del
desempeño y no únicamente un problema técnico. Birkel y Hartmann (2019)
identifican precisamente la seguridad, la privacidad, la integración y la incertidumbre
como riesgos interrelacionados en las cadenas de suministro habilitadas por IoT.
Las barreras humanas y organizacionales adquieren una relevancia particular en esta
discusión, porque la automatización inteligente modifica tareas, jerarquías y criterios
de evaluación. La resistencia del personal no debe interpretarse exclusivamente como
falta de disposición tecnológica, sino como una respuesta comprensible ante cambios
que pueden alterar autonomía, identidad profesional y estabilidad laboral. En este
sentido, la capacitación es necesaria, pero insuficiente cuando no se acompaña de
participación, comunicación y rediseño transparente de las funciones. Ahmetoglu et
al. (2022) incluyen el conocimiento técnico, el apoyo directivo, la cultura organizacional
y la resistencia al cambio entre los factores críticos de adopción, lo que confirma que
la apropiación del IoT requiere una política de transformación organizacional y no una
intervención exclusivamente informática.
La realidad latinoamericana profundiza estas restricciones debido a la heterogeneidad
de la madurez digital empresarial. El estudio de Cathles et al. (2022), basado en
información regional sobre adopción tecnológica, muestra que una proporción
considerable de las empresas evaluadas permanece en fases iniciales, especialmente
en las dimensiones de personas, organización, datos y analítica. Este resultado
permite inferir que la principal brecha regional no consiste únicamente en adquirir
sensores o servicios en la nube, sino en construir capacidades para gobernar,
interpretar y utilizar la información. Por tanto, la transferencia directa de modelos
desarrollados en economías con infraestructura consolidada puede generar
resultados limitados cuando no se consideran las restricciones de conectividad,
financiamiento, talento especializado y articulación institucional presentes en América
Latina y el Caribe.
A partir de esta evidencia, la adopción debería orientarse mediante una lógica gradual
y basada en problemas organizacionales verificables. Antes de escalar una iniciativa,
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resulta necesario identificar el proceso crítico, establecer una línea base, definir
indicadores y determinar cómo los datos producirán una decisión distinta. Esta
secuencia evita que el éxito se mida por el número de dispositivos instalados y permite
evaluarlo mediante cambios en tiempos de ciclo, frecuencia de fallas, calidad,
utilización de activos, desperdicio o capacidad de respuesta. Asimismo, la
implementación gradual facilita comprobar interoperabilidad, calidad de datos,
aceptación del personal y viabilidad económica antes de extender el sistema. Tal
planteamiento coincide con Lee y Lee (2015), quienes destacan la complejidad de
justificar las inversiones en IoT, y con Ehie y Chilton (2020), quienes sitúan la
convergencia y la preparación organizacional como antecedentes de una adopción
eficaz.
En el plano teórico, la revisión respalda una explicación basada en
complementariedades: la inversión tecnológica produce resultados cuando se
combina con gobernanza, capacidades analíticas, integración de procesos y
aprendizaje organizacional. Este razonamiento permite superar la concepción
instrumental según la cual el rendimiento depende de las prestaciones técnicas del
dispositivo. En cambio, propone comprender el IoT como una capacidad de segundo
orden que reorganiza recursos existentes y amplía la posibilidad de observar, decidir
y actuar. La evidencia de Argyropoulou et al. (2024) sobre la mediación ejercida por
la integración de la cadena, junto con los resultados de Ehie y Chilton (2020) acerca
de la convergencia IT/OT, refuerza la necesidad de incorporar variables mediadoras
y moderadoras en futuras investigaciones sobre desempeño organizacional.
A pesar de la consistencia general de los resultados, las conclusiones deben
interpretarse con cautela. La literatura reúne sectores, países, tecnologías y medidas
de desempeño heterogéneas; por ello, no resulta metodológicamente válido asumir
que los efectos observados en manufactura o comercio minorista se reproducirán con
igual magnitud en servicios públicos, salud o pequeñas empresas latinoamericanas.
Además, la presente revisión posee un alcance exploratorio y una síntesis narrativa,
por lo que permite identificar tendencias y relaciones conceptuales, pero no estimar
un efecto agregado ni establecer causalidad. Snyder (2019) señala que la utilidad de
una revisión depende de la correspondencia entre su propósito, su estrategia de
búsqueda y su modalidad de síntesis, mientras que Grant y Booth (2009) advierten
que los distintos tipos de revisión ofrecen niveles diferentes de exhaustividad,
reproducibilidad y análisis.
En definitiva, el IoT y la automatización inteligente pueden fortalecer el desempeño
organizacional mediante mayor visibilidad, anticipación, coordinación y capacidad
adaptativa; sin embargo, estos beneficios son contingentes a la integración entre
tecnología, procesos y personas. La discusión demuestra que el desafío central no
reside en conectar más dispositivos, sino en construir una arquitectura organizacional
capaz de convertir datos confiables en decisiones legítimas, seguras y
económicamente justificables. Cuando esta arquitectura está ausente, la conectividad
puede producir sobrecarga informativa, vulnerabilidades y costos sin retorno; cuando
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Artículo Científico
está consolidada, puede sustentar eficiencia operativa, innovación y diferenciación
estratégica. En consecuencia, la contribución fundamental de esta revisión consiste
en situar el desempeño como resultado de una configuración sociotécnica y
contextual, particularmente relevante para organizaciones latinoamericanas con
niveles disímiles de madurez digital (Ahmetoglu et al., 2022; Brous et al., 2020; Cathles
et al., 2022).
5. Conclusiones
El análisis realizado permite concluir que el Internet de las cosas y la automatización
inteligente poseen un potencial significativo para fortalecer el desempeño
organizacional, siempre que su adopción trascienda la incorporación aislada de
dispositivos y se articule con los procesos, la estrategia y las capacidades
institucionales. La generación de valor no depende exclusivamente de la conectividad,
sino de la posibilidad de convertir datos confiables en decisiones oportunas, acciones
automatizadas y mejoras verificables en productividad, calidad, trazabilidad,
mantenimiento y utilización de recursos.
Los beneficios operativos se manifiestan principalmente en la supervisión continua de
activos, la detección anticipada de anomalías, el mantenimiento predictivo, el control
preventivo de la calidad y la optimización de inventarios y cadenas de suministro. Sin
embargo, estos resultados se consolidan únicamente cuando existe interoperabilidad
entre los sistemas de información y las tecnologías operacionales, además de una
integración efectiva entre las áreas funcionales y los actores externos. Por ello, el IoT
debe concebirse como una capacidad organizacional complementaria y no como una
solución autónoma capaz de producir resultados por sí misma.
En el plano estratégico, la conectividad y la automatización inteligente pueden
favorecer la agilidad, la innovación y la formulación de nuevos servicios basados en
datos, especialmente mediante el monitoreo remoto, la personalización y la
servitización digital. No obstante, la transformación de la propuesta de valor exige
redefinir responsabilidades, modelos de ingresos, relaciones con clientes y
mecanismos de gobernanza. En consecuencia, las organizaciones que limitan la
adopción del IoT a objetivos exclusivamente técnicos corren el riesgo de obtener
beneficios parciales y de no convertir la inversión tecnológica en una ventaja
competitiva sostenible.
Asimismo, las barreras identificadas demuestran que la implementación está
condicionada por costos de ciclo de vida, incompatibilidad tecnológica, sistemas
heredados, escasez de competencias digitales, resistencia al cambio y ausencia de
estructuras de gobernanza. A estas restricciones se añaden riesgos de
ciberseguridad, privacidad, vigilancia, dependencia de proveedores y decisiones
automatizadas sustentadas en datos deficientes. Por consiguiente, una
implementación responsable debe incorporar seguridad desde el diseño, gestión de
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la calidad de los datos, capacitación continua, participación del personal y criterios
transparentes para evaluar el impacto de los sistemas automatizados.
En América Latina y el Caribe, la adopción del IoT enfrenta desafíos adicionales
relacionados con la heterogeneidad de la infraestructura, las restricciones financieras
y la limitada madurez en personas, organización, datos y analítica. Esta situación
evidencia que la prioridad regional no debe concentrarse únicamente en ampliar el
acceso a dispositivos o plataformas, sino en desarrollar capacidades institucionales
para integrar, interpretar y gobernar la información. En este contexto, las estrategias
graduales, orientadas a problemas concretos y acompañadas por indicadores de
desempeño, ofrecen una alternativa más viable que la implementación extensiva sin
preparación organizacional suficiente.
Finalmente, la principal conclusión de esta revisión es que el impacto positivo del IoT
y la automatización inteligente es contingente, multidimensional y dependiente del
contexto. La tecnología genera valor cuando existe correspondencia entre
infraestructura, procesos, talento humano, gobernanza y objetivos estratégicos; en
cambio, su adopción fragmentada puede incrementar los costos, la complejidad y la
exposición a riesgos sin producir mejoras sustantivas. Por tanto, futuras
investigaciones deberían profundizar en estudios comparativos y longitudinales que
permitan determinar cómo las características sectoriales, el tamaño organizacional y
la madurez digital moderan la relación entre adopción tecnológica y desempeño,
particularmente en el contexto latinoamericano.
CONFLICTO DE INTERESES
“Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses”.
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