AIoT: el mercado de US$32.700M que se triplicará a 2031

De sensores a decisiones: lo que cambia con el AIoT

Durante la última década, IoT fue sinónimo de sensores conectados que reportan datos a un dashboard. Ese ciclo termina, según Felipe Espejo, CEO de Zamper.io, en una columna reciente para trendTIC. Lo que llega es el AIoT (Artificial Intelligence of Things): la convergencia entre inteligencia artificial y dispositivos conectados que transforma medidores pasivos en sistemas que interpretan, deciden y actúan.

Hasta ahora, el valor del IoT estaba en capturar datos. El valor del AIoT está en lo que ocurre después: analítica en tiempo real, mantenimiento predictivo, decisiones autónomas y eficiencia que se traduce directamente en el resultado financiero. Un reporte de ResearchAndMarkets citado por Yahoo Finance coincide con esa lectura: la convergencia entre IA y dispositivos conectados está llevando a las operaciones industriales desde la automatización basada en reglas hacia operaciones autónomas, dirigidas por objetivos.

Las cifras que importan: del chipset al ROI

La conversación dejó de ser teórica cuando los números la alcanzaron. ABI Research publicó el 15 de septiembre de 2026 que el mercado global de chipsets edge AIoT movió US$32.700 millones en 2025 y se triplicará antes de 2031. El dato importa por lo que implica: el hardware necesario para correr IA en el borde —cerca del dato, no en la nube— ya es un mercado maduro, no una promesa.

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Los motores de ese crecimiento, según Will Wong, analista principal de ABI Research, son tres:

Optimización de OPEX: edge AIoT reduce costos de almacenamiento, ingreso de datos y red en la nube, justo cuando las restricciones de oferta de memoria están empujando esos precios al alza.
Soberanía de datos: regulaciones como el EU AI Act, GDPR y HIPAA empujan a procesar información sensible localmente.
Latencia baja para Physical AI: vehículos autónomos, robótica y entornos safety-critical requieren decisiones en milisegundos que la nube no puede garantizar.

A nivel de adopción empresarial, TechRepublic reportó que casi 9 de cada 10 empresas ya usan IA en al menos una función de negocio y que más del 80% planea aumentar su inversión. Sin embargo, solo el 8,6% tiene agentes de IA desplegados en producción según la encuesta de Recon Analytics sobre 120.000+ respondientes entre marzo de 2025 y enero de 2026. El resto sigue en fase de piloto.

Por qué este mercado se acelera ahora

Cuatro tecnologías hicieron posible lo que la columna de Espejo describe como "decisiones accionables sin depender de alguien mirando un panel 24/7":

Edge AI: modelos que corren en el dispositivo o en un gateway cercano, sin viaje de ida y vuelta a la nube.
5G: conectividad masiva, baja latencia y alta densidad de dispositivos.
Gemelos digitales: réplicas virtuales de activos físicos para simular escenarios.
Plataformas de IA nativas en la nube: entrenamiento centralizado y despliegue distribuido.

Lo que cambió no es la disponibilidad de estas piezas (existían), sino su costo de combinación. Una empresa mediana puede hoy ensamblar edge AI + 5G + un modelo de mantenimiento predictivo sin construir la infraestructura desde cero. Esa es la ventana que describe Espejo: la barrera de entrada cayó.

Chile y LATAM: ¿consumidores o constructores?

Espejo hace una pregunta incómoda para el ecosistema regional: si Chile y LATAM van a seguir siendo consumidores tardíos de AIoT o si construirán capacidades propias para industrias intensivas en activos — minería, agua, energía, agricultura y logística — donde cada punto porcentual de eficiencia se traduce en millones de dólares de ahorro.

El dato comparativo de ResearchAndMarkets ayuda a dimensionar la oportunidad: Asia-Pacífico es la región de mayor crecimiento en AIoT, no por tener el mercado más grande sino por industrialización acelerada, despliegue de 5G e inversión pública decidida. Norteamérica lidera por adopción temprana de IA e infraestructura de nube. LATAM no aparece en los rankings globales como región líder, pero sí como región con sectores verticales maduros (minería, agro, energía) donde la optimización de cada punto porcentual tiene impacto macro.

Qué significa esto para tu startup

La pregunta operativa para un founder no es si el AIoT "es el futuro", sino dónde hay un negocio construible hoy. Tres señales para mirar:

Verticales con datos ya capturados: si tu cliente ya tiene sensores en campo (minera, transportista, retailer con flota), el cuello de botella no es instalar más hardware, es convertir esos datos en decisiones automáticas. Ahí hay margen para SaaS vertical con modelos predictivos o prescriptivos, no para vender más sensores.
El shift "buy over build" está documentado: TechRepublic reporta que en 2024 las empresas construían el 47% de sus soluciones de IA internamente; en 2025 compraron el 76%. Para una startup esto significa que el cliente corporativo ya no te pide que le hagas todo: quiere comprarte una pieza e integrarla. Diseña tu go-to-market para ser la pieza, no la plataforma completa.
El edge como ventaja competitiva: la reducción de costos cloud y las exigencias de soberanía de datos que reporta ABI Research implican que corren en el borde los workloads de cumplimiento obligatorio (salud, finanzas, datos personales en Europa). Si tu solución toca datos regulados, diseña desde el día uno con arquitectura edge-first; en 24 meses será tabla rasa, no diferenciador.

Dos acciones concretas para esta semana:

Audita los datos de IoT de tu cliente actual. No cuántos sensores tiene, sino cuántos están generando decisiones vs. cuántos están generando dashboards que nadie mira. Esa brecha es tu propuesta de valor.
Mapea una regulación que te empuje hacia el edge. EU AI Act, GDPR, HIPAA o las normas locales de protección de datos en salud. Si tu vertical tiene una, vendes edge-first con argumento regulatorio, no técnico.

Conclusión

El AIoT no es una categoría nueva de producto: es la integración de capacidades que ya existían por separado (sensores, modelos, conectividad, edge compute) en sistemas que deciden sin esperar a un humano. La columna de Espejo lo enmarca como una carrera, y las cifras de ABI Research y ResearchAndMarkets muestran que el mercado de hardware ya se triplicó en seis años. La pregunta para founders en LATAM no es si sumarse, sino en qué capa del stack quieren jugar: integración, vertical SaaS, edge silicon o plataformas de decisiones autónomas. Las cuatro tienen espacio, pero requieren datos, regulación o distribución que no se improvisan.