🧱 El desafío de medir lo que no se ve En muchas organizaciones, los recursos como agua, gas o electricidad se consumen a diario sin una visión clara de dónde, cuándo ni por qué se disparan los costos. Se pagan facturas, se revisan promedios, se hacen estimaciones… pero todo desde procesos manuales.📉 ¿Cómo tomar decisiones efectivas si no puedes ver el panorama completo?

Cada día, tus medidores registran consumos. Cada litro de agua, cada kWh de electricidad, cada m³ de gas. Pero lo que pocas organizaciones se preguntan es: ¿Estamos escuchando lo que esos datos intentan decirnos? 🌐 El problema no es la falta de información, sino la falta de acción Medir no es gestionar. En muchas empresas, los datos existen, pero no se aprovechan. Llegan tarde, dispersos o en formatos poco útiles. Lo que termina ocurriendo es que esos datos quedan inactivos, dormidos en una planilla, sin generar ningún cambio real.

Reducir impacto empieza por saber cuánto consumes. Hoy más que nunca la sostenibilidad no es una opción, es un compromiso que las organizaciones deben asumir de manera concreta y medible. Pero antes de poder reducir el impacto, hay algo fundamental: medir el consumo. No puedes optimizar lo que no conoces, no puedes reducir lo que no cuantificas. Aquí es donde la tecnología IoT y el Smart Metering abren nuevas posibilidades.

En un entorno donde cada decisión puede marcar la diferencia entre liderar o quedarse atrás, los retails, utilities, edificios y empresas ya no pueden permitirse reaccionar tarde. La forma tradicional de operar, donde se actúa solo cuando aparece un problema, está quedando obsoleta. Gracias al Internet de las Cosas (IoT) ahora es posible anticiparse, prever y tomar decisiones en tiempo real. Pero el verdadero salto ocurre cuando ese flujo constante de datos se combina con Inteligencia Artificial (IA), dando paso a un modelo donde el IoT se convierte en el combustible que alimenta los algoritmos predictivos de la IA.

La gestión del consumo de agua en centros comerciales y retail ha sido tradicionalmente un proceso manual y con varios puntos de fricción. Entre los principales desafíos se encuentran el prorrateo ineficiente, la falta de datos precisos y la lentitud en los procesos de recobro, los cuales impactan directamente la eficiencia operativa y la administración de recursos. Con el avance de las tecnologías de smart metering, todo esto está cambiando.

En un mundo cada vez más conectado, el Internet de las Cosas (IoT) está transformando industrias enteras y el sector energético no es la excepción. A medida que las ciudades y empresas avanzan hacia una mayor digitalización, los dispositivos IoT están revolucionando la manera en que gestionamos, medimos y optimizamos el uso de la energía. En particular, los medidores inteligentes están desempeñando un papel fundamental en la recolección de datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones más informadas y eficientes sobre su consumo energético.

La inteligencia artificial (IA) ha transformado la manera en que recopilamos, analizamos y utilizamos datos, especialmente en el ámbito del Internet de las Cosas (IoT). Los sensores IoT, combinados con algoritmos de aprendizaje automático, permiten un monitoreo inteligente, detección de anomalías y decisiones automatizadas en tiempo real. A continuación, vamos a explorar cómo la IA potencia la gestión de datos en sistemas basados en IoT.

La tecnología LoRaWAN (Long Range Wide Area Network) ha revolucionado la forma en que recopilamos y transmitimos datos en diversos sectores, desde la agricultura hasta las ciudades inteligentes. En este artículo exploraremos qué es LoRaWAN, cómo funciona y cómo facilita la captura de datos de manera eficiente.

El Internet de las Cosas, más conocido como IoT (Internet of Things), está transformando la manera en que interactuamos con el mundo que nos rodea. Esta tecnología se refiere a la interconexión de dispositivos y objetos a través de internet, permitiéndoles enviar y recibir datos. El IoT está cambiando nuestra forma de vivir, trabajar y comunicarnos.