Datos como activos en la nube, la carretera y la industria

El dato ha dejado de ser un recurso invisible para convertirse en la columna ver tebral de una nueva economía industrial. Lejos de limitarse al uso interno, cada vez más empresas lo elevan a la categoría de activo estratégico capaz de generar valor compartido, abrir nuevos modelos de negocio y transformar relaciones con proveedores, clientes y socios. En el ecosistema de Atlas Tecnológico, múltiples organizaciones están transformando productos en servicios, mediante la creación plataformas de intercambio seguro de in formación y monetizando datos que antes permanecían infrautilizados.

A pesar de la diversidad de sectores, todas convergen en una visión común: aprovechar el potencial del dato para mejorar procesos, tomar decisiones más inteligentes y construir redes colaborativas donde el conocimiento compartido multiplica su valor.

En el área de transformación de producto a servicio, destaca el caso de Michelin, que ha sabido reinventarse en el marco de la digitalización para ofrecer soluciones inteligentes más allá del producto físico. A través de la plataforma Michelin Connected Fleet, la compañía ha apostado por los servicios conectados para flotas, con los cuales ha logrado monitorizar más de 1,2 millones de vehículos en todo el mundo. Ahora, recopila y analiza datos de más de 300 millones de trayectos anuales. Esta infraestructura de datos le permite ofrecer a sus clientes un conjunto de servicios de alto valor añadido, ya sea la optimización de rutas, el aumento de la seguridad vial o la reducción de emisiones CO₂.

Del mismo modo, el fabricante de rodamientos industriales SKF ha complementado su negocio tradicional con una oferta digital centrada en el mantenimiento predictivo como servicio. Aprovechando su experiencia en ingeniería mecánica, SKF ha incorporado sensores inteligentes a sus productos y ha desarrollado soluciones que permiten capturar, transmitir y analizar datos en tiempo real desde equipos y máquinas críticas en todo el mundo. A través de es tos sensores y de su infraestructura en la nube, la compañía monitoriza variables como la vibración, la temperatura, el desalineamiento o la lubricación de componentes, lo que le permite anticiparse a posibles fallos antes de que sucedan.

Esta capacidad predictiva reduce los costes derivados de paradas inesperadas y optimiza la gestión del mantenimiento en industrias como la automoción, la energía, la alimentación o la minería. Fersa Bearings es el líder en fabricación de rodamientos en nuestro país y trabaja en una línea similar en sectores como el transporte y los aerogeneradores.

En la misma línea, Datakorum ha desarrollado una solución IoT uni versal para infraestructuras críticas, como redes de agua, que digitaliza por completo el sistema sin necesidad de sustituir equipos existentes. Su propuesta destaca por su capacidad de modernizar sistemas heredados sin necesidad de sustituir los equipos existentes, lo que elimina barreras de entrada y facilita una transición digital accesible para operadores públicos y privados. Su plataforma BALTORO captura y transmite datos en tiempo real desde cualquier medidor o sensor del agua, lo cual hace posible “sentir” la red y gestionarla de forma más eficiente.

Esta innovación ha permitido los operadores de agua obtener visibilidad completa y centralizada sobre parámetros clave como el consumo en tiempo real, la detección temprana de fugas, la presión en la red, la calidad del agua, o el estado operativo de válvulas y depósitos.

Por su parte, el internet de las cosas (IoT) y el mantenimiento predictivo están transformando la gestión operativa en tiempo real. Empresas emergentes como Power-MI ofrecen plataformas cloud donde convergen datos de distintos sistemas y proveedores para anticipar averías. Su solución pionera de mantenimiento predictivo permite integrar informes de varios equipos de inspección, tanto contratistas externos como personal interno, en una única plataforma en la nube. De esta forma, todos comparten un mismo formato de datos y un histórico común de estado de máquinas, lo cual facilita la existencia de una colaboración ágil y una visión integral de la salud de los activos industriales.

Otras startups del ecosistema, como Nespra, también apuestan por modelos “IoT as a Service”, modelo que facilita a empresas la conexión segura de sus sensores a la nube y la supervisión centralizada de múltiples procesos. Sus propuestas convierten en sencillo lo que antes era complejo, puesto que recolectan datos dispersos de fábricas, flotas o entornos y los transforman en dash boards comprensibles, alertas y acciones automáticas

IIoT en la nube

En el ámbito industrial, Siemens ha dado un paso más allá con MindSphere, un sistema operativo IIoT abierto en la nube diseñado para explotar el flujo masivo de datos que generan las fábricas modernas. Esta plataforma es capaz de recibir información en tiempo real de una amplia gama de activos industriales, desde líneas de producción hasta flotas de vehículos, independientemente del fabricante. Acto seguido, la suben a la nube para su monitorización y análisis inteligente.

Siemens comercializa MindSphere bajo un modelo as-a-service (en trega a través de la nube), y gracias a su naturaleza abierta ha fomentado un rico ecosistema de desarrollado res. De esta forma, terceros pueden crear aplicaciones especializadas que se ejecutan sobre los datos de la plataforma, e incluso las propias empresas usuarias pueden actuar como proveedoras de apps a través del marketplace de MindSphere.

Esto significa que un fabricante, además de optimizar sus operaciones internas con MindSphere, podría desarrollar una aplicación y ofrecérsela a otras empresas usuarias, por lo que monetiza su know how y datos en forma de servicio digital. Este en foque colaborativo multiplica exponencialmente el valor del dato industrial, al permitir que la información viaje y se combine más allá de las fronteras de una sola organización, generando beneficios compartidos en toda la cadena de valor.

Naturalmente, para que ese intercambio fluido de información ocurra, es crucial garantizar la seguridad, privacidad y confianza en los espacios de datos compartidos. En este marco entran en juego iniciativas y soluciones tecnológicas orientadas a crear entornos fiables de colaboración. El Centro Tecnológico ITI, especializado en TIC, lidera el proyecto europeo DATAMITE precisamente para ayudar a las empresas a gestionar, compartir y monetizar sus datos de forma efectiva.

Paralelamente, ITI está desarrollando el proyecto INDDIS, cuyo objetivo es crear un espacio de datos seguro y de confianza que facilite el intercambio de información entre empresas y potencie su monetización. Visto en perspectiva, con esta apuesta están sentando las bases de mercados de datos donde distintas organizaciones puedan comercializar o intercambiar datasets bajo reglas claras de gobernanza, calidad y seguridad.

Otro ejemplo lo aporta GMV, compañía tecnológica española que ha lanzado soluciones innovadoras de Privacy Enhancing Technologies (PET). Su plataforma uTile PET, por ejemplo, permite explotar datos confidenciales de varias entidades de forma conjunta sin vulnerar la privacidad. Para conseguirlo, aplica métodos criptográficos avanzados para mantener los datos cifrados incluso mientras se realizan los cálculos analíticos.

uTile habilita un “intercambio de información 2.0” donde varias empresas pueden aportar sus datos sensibles a un análisis común sin que esos datos salgan realmente a la luz ni dejen su ubicación original. Tecnologías así resuelven el dilema entre aprovechar el valor colectivo del dato y proteger al mismo tiempo los derechos sobre la información.

Más allá de la tecnología, existe también una creciente cultura del dato que invita a ubicar los intangibles en el centro. Como señala Javi Creus, fundador de Ideas for Change, “los datos son la energía del siglo XXI”. Su método Pentagrowth propone cinco palancas de crecimiento, entre ellas el dato como activo estratégico. La consultora anima a compartir conocimiento, reutilizar recursos y rediseñar sus modelos a partir de intangibles. La clave está en concebir los datos no como residuos operativos, sino como un impulso a la innovación, colaboración y crecimiento económico.

LIS Data Solutions ha demostrado cómo transformar datos en decisiones estratégicas en logística. La consultora desarrolló para ID Logistics un sistema a medida, basado en técnicas de inteligencia artificial generativa, que analiza la rentabilidad de cada transporte mediante la combinación de todos los datos operativos del cliente. Esta aplicación permite preguntar al sistema inteligente, utilizando el lenguaje natural como medio de interlocución, para conocer el beneficio de un envío, por lo que se obtiene en segundos información estratégica de alto valor que antes requería horas de cálculo.

En el ámbito de las telecomunicaciones, Telefónica ha transformado los datos anonimizados de geolocalización móvil en insights para sectores como el retail, turismo o transpor te. A través de su suite Smart Steps monetiza su infraestructura digital, sin vulnerar la privacidad, y ofrece herramientas para el análisis inteligente de mercado a terceros. Estos recursos permiten llevar a cabo tareas que antes estaban reservadas a grandes plataformas tecnológicas. En todos estos casos, el valor intangible del dato se materializa en nuevas fuentes de ingresos y mayor fidelización de clientes.