/ Cuarto trimestre 2025 40 ARTÍCULO TÉCNICO SMART Buildings & Cities En los últimos años, la digitalización ha transformado profundamente la forma en que se gestionan las infraestructuras y los servicios en el ámbito del FM. Tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Big Data y los Gemelos Digitales ya no son conceptos futuristas, sino herramientas reales que permiten a las organizaciones operar con más eficiencia, sostenibilidad y seguridad. En este contexto, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una de las aplicaciones más directas y de mayor impacto de la Inteligencia Artificial. No se trata únicamente de anticipar averías, sino de construir entornos más inteligentes, donde los activos se gestionan de forma proactiva, optimizando costes, recursos y tiempo. De la reacción a la predicción Históricamente, el mantenimiento industrial y de edificios ha sido reactivo: los equipos se reparaban solo cuando fallaban. Posteriormente, el mantenimiento preventivo introdujo rutinas programadas, pero estas no siempre respondían a la condición real del activo. La IA ha permitido superar ese paradigma. Hoy, gracias a la combinación de sensores IoT, análisis masivo de datos y algoritmos predictivos, los equipos pueden monitorizar su propio estado, detectar patrones anómalos y anticipar fallos antes de que se produzcan. Esto representa un salto cualitativo hacia una nueva cultura operativa, en la que las decisiones se basan en datos y no en suposiciones. El resultado es claro: menos interrupciones, mayor vida útil de los activos y una planificación más eficiente de los recursos. Pero el verdadero cambio no está solo en la tecnología, sino en la manera de pensar y gestionar el mantenimiento. IA y Big Data La IA aplicada al mantenimiento predictivo se apoya en tres pilares fundamentales: datos, algoritmos y contexto. 1. Datos: Los sensores IoT recogen información continua sobre variables como temperatura, vibración, consumo energético, presión o humedad. Cada activo genera miles de datos por segundo, que deben ser capturados, almacenados y procesados. 2. Algoritmos: Aquí entra la IA, capaz de identificar correlaciones y tendencias que serían imposibles de detectar de La Inteligencia Artificial como motor del mantenimiento predictivo Edwin Montoya Technical Director de Fracttal
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