Iot4All: Los desafíos que debe enfrentar la IoT

Internet de las cosas, IoT, está presente en numerosos escenarios y casos de uso. No sólo está en la base de la transformación digital de la industria, y otros sectores como la sanidad, la seguridad o la educación. También es clave en el desarrollo de las Smart cities. Pero, como toda tecnología en proceso de maduración, debe de hacer frente a distintos retos o desafíos con orígenes diversos. Veamos cuáles son.

Desafíos técnicos

Empecemos por los aspectos técnicos, que, como veremos, son muy relevantes, pero no los únicos. Vienen determinados, en gran medida, por dos características intrínsecas a internet de las cosas: la escalabilidad y la heterogeneidad. Para abordarlos, habrá que desarrollar o actualizar normas y tecnologías adecuadas, incluidos los protocolos de red y las normas de agregación de datos.

Uno de los objetivos principales, debe ser garantizar la interoperabilidad. En todas las etapas. Desde la recopilación de los datos, hasta su transmisión, almacenamiento y análisis. La falta de estandarización de los servicios en la nube, o la variedad en cuanto a protocolos máquina a máquina (M2M), sistemas operativos o firmware, son ejemplos de problemas en la interoperabilidad. Sus efectos son una menor flexibilidad, al quedar «atados» a proveedores o tecnologías muy concretas, y mayores costes.

En resumen, los principales desafíos técnicos son los siguientes:

• Escala: La conexión de miles de millones de dispositivos IoT activos es un gran reto. En este contexto, las tecnologías emergentes de IoT, como la red descentralizada de IoT (la computación en el borde o edge computing, por ejemplo), las comunicaciones entre pares y el blockchain facilitan en gran medida a escalabilidad.
• Grandes volúmenes de datos: Los dispositivos conectados generan de forma continua y simultánea grandes volúmenes de datos de todo tipo y formato. Por ello, las interfases IO deben ser capaces de gestionarlos y procesarlos a velocidades adecuadas, buscando muchas veces la mayor aproximación a la respuesta en «tiempo real».
• Heterogeneidad: La variedad de los datos no es más que un reflejo de la variedad de los dispositivos, interfases y protocolos de comunicación que son la esencia de IoT. Para poder gestionarlos adecuadamente, es necesario crear una forma común de abstraer toda la heterogeneidad subyacente.
• Sensores: Técnicamente, los sensores deben ser baratos, precisos y eficientes energéticamente.
• Redes: A pesar de funcionar en entornos muchas veces hostiles (ruidos, expuestos a inclemencias meteorológicas, peligrosos…), la transferencia de datos y comandos debe ser segura, fiable y robusta.

Desafíos organizativos y de liderazgo

Las dificultades tecnológicas son siempre las primeras que nos vienen a la cabeza, pero, como ya hemos adelantado en el punto anterior, no son las únicas importantes. Para afrontar los retos de la implantación de Internet de las Cosas en una organización es preciso poder dar respuesta a preguntas clave. Preguntas sobre asunción de costes, por ejemplo, en la adquisición de hardware IoT, o el software necesario. O sobre responsabilidad del servicio, como la solución de problemas de hardware o software, la monitorización y realización de informes. También, hay que abordar cuestiones como qué hacer con los sistemas heredados (legacy) o soluciones especializadas.

Todo ello, sin olvidad que la organización sigue adaptándose y creciendo. Por tanto, las soluciones propuestas deben adaptarse a las necesidades actuales, pero teniendo en cuenta las necesidades futuras, y manteniendo en todo momento un nivel adecuado de calidad de la producción.

Veamos cuáles son las principales:

• Privacidad: Todos los datos recogidos deben mantenerse seguros y anónimos, garantizando el cumplimiento de la normativa al respecto (GDPR).
• Propiedad de los datos: ¿Quién es el propietario de los datos generados por las máquinas? La entidad propietaria del dispositivo IoT o el fabricante del mismo. Para entenderlo mejor, pensemos en un ejemplo concreto: un coche conectado. ¿de quién son los datos?¿del propietario del coche, o del fabricante?
• Responsabilidad legal: ¿Quién es responsable cuando algo va mal con un algoritmo o una decisión automatizada?. Otro ejemplo interesante, si un coche autónomo atropella a un peatón ¿Quién es el responsable?
• Análisis: Los datos deben ser interpretados y analizados adecuadamente con fidelidad a su significado, especialmente si se toman acciones automatizadas basadas en los resultados de los datos.
• Interoperabilidad: la gran competencia en este sector lleva a algunos actores a intentar imponer soluciones propietarias que «atan» a sus clientes. Es importante optar por modelos que garanticen la interoperabilidad para poder escoger en todo momento la solución más adecuada a las necesidades de la empresa.

Desafíos de seguridad

El último obstáculo, y quizás el más importante, será resolver los problemas asociados a la seguridad. Son conocidos hackeos o accesos no autorizados a varios dispositivos del Internet de las Cosas, tanto de particulares, como de entidades públicas y privadas de distintos países. El control del acceso a los dispositivos es una preocupación creciente que ya se está abordando.

Los mayores desafíos que podemos encontrar en cuanto a seguridad son:

• La mayor exposición de dispositivos finales o «endpoints» y, por tanto, de la infraestructura en general, por acceso remoto.
• La integración con entornos legados, que deberán coexistir con los actuales.

Entre las soluciones de ciberseguridad que permiten superar estos desafíos, podemos hablar de protecciones perimetrales para una correcta segregación de infraestructuras (IT – OT –  IoT), operación no presencial de equipos finales (por ejemplo brazos robóticos o AGVs), monitorización de ciberseguridad partir del análisis del tráfico de red y/o otras fuentes, protección del «endpoint» para evitar la suplantación de identidad o manipulación con intenciones maliciosas etc.

Si te perdiste los post anteriores de la serie IoT4All, los puedes encontrar aquí.

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