Edge Computing: el nuevo pilar de la transformación digital y la inteligencia distribuida

Cada vez más empresas adoptan la computación en el borde para procesar datos cerca de su origen, reducir latencias, mejorar la seguridad y habilitar aplicaciones en tiempo real. Según IDC, el gasto mundial en soluciones Edge alcanzará los 261.000 millones de dólares en 2025, con una fuerte adopción en sectores como la industria, los servicios públicos, el retail y la sanidad.

Edge Computing, o computación en el borde, consiste en procesar y almacenar datos lo más cerca posible del punto donde se generan (sensores, dispositivos IoT, maquinaria, dispositivos finales), en lugar de enviarlos todos a centros de datos remotos o a la “nube central”.

Permite disminuir latencias, reducir la congestión de la red, mejorar la confiabilidad del sistema (menos dependencia de conexiones remotas), mejorar la seguridad (al no mover ciertos datos sensibles) y posibilitar aplicaciones en tiempo real (análisis inmediato, control, respuestas automáticas).

Estas son las principales razones por las que el Edge Computing está, cada vez más, adoptándose en las organizaciones:

Según IDC, el gasto mundial en soluciones de Edge Computing alcanzará casi 261.000 millones de dólares en 2025, y se espera que crezca con una tasa anual compuesta (CAGR) del 13,8 % hasta 2028, cuando alcance unos 380.000 millones de dólares.

Los componentes más importantes del gasto son hardware (aproximadamente un 40 %) — servidores, gateways, dispositivos de red, etc. — seguido de software y servicios.

En España, un estudio de Aruba revela que el 74 % de los responsables de TI en España ya utiliza tecnologías Edge de forma activa para generar nuevos resultados, superando la media global. En ese mismo informe, un 60 % de esos responsables considera que tener un sistema integrado en el Edge para procesar datos es “en cierto modo urgente”, y un 14 % lo considera “muy urgente”.

También se destaca como obstáculo la falta de habilidades y experiencia con Edge Computing: el 24 % de las empresas reconoce tener carencias en ese sentido, y altas proporciones señalan como importante conseguir capacidades en seguridad, gestión de riesgo o analítica.

Sectores como el minorista (retail), servicios, manufactura, servicios públicos (utilities), atención sanitaria son los que muestran mayor impulso del gasto en Edge Computing.

También se prevé crecimiento fuerte en aplicaciones vinculadas con IA en el Edge, análisis de vídeo, detección de fraudes, mantenimiento predictivo, IoT masivo.

Aunque las ventajas son muchas, hay factores que ralentizan la adopción generalizada:

•  Infraestructura física y recursos
  • Se necesita desplegar nodos edge: servidores, dispositivos, conectividad robusta, alimentación eléctrica confiable. Esto puede requerir inversiones iniciales elevadas.
  • Hay regiones donde la conectividad, la latencia, y la cobertura de redes fiables (y de 5G, cuando necesaria) no están suficientemente desarrolladas.
• Habilidades y conocimientos técnicos
  • Muchas organizaciones carecen de personal con experiencia en Edge, integración con IoT, gestión distribuida, seguridad específica al borde.
  • Formación y cambio cultural son necesarios: operar sistemas descentralizados, asegurar mantenimiento, monitoreo de muchos nodos, etc.
• Seguridad y privacidad
  • Al procesarse datos localmente en muchos puntos, aumenta la superficie de ataque. Se deben implementar medidas rigurosas de seguridad: cifrado, autenticación, actualizaciones, protección física de nodos, control de acceso, etc.
  • Cumplimiento normativo también puede ser más complejo cuando los datos se generan en múltiples jurisdicciones o regiones (por ejemplo: leyes locales de protección de datos).
• Gestión de datos y latencia
  • Aunque uno de los beneficios es menor latencia, esto requiere que los nodos edge estén bien ubicados y optimizados, con buena conectividad de red.
  • También se debe determinar qué datos procesar en el borde, qué enviar a la nube, qué almacenar local vs centralmente.
• Costes y modelo económico
  • A veces, los ahorros en ancho de banda o latencia pueden tardar en compensar el coste inicial de deployment.
  • Necesidad de modelos de negocio claros: mantenimiento, soporte, escalabilidad, actualizaciones de dispositivos edge.
• Interoperabilidad y estándares
  • Hay muchos proveedores, muchas plataformas distintas, falta de estándares comunes o de madurez en algunos protocolos.
  • Integración con infraestructura cloud existente, APIs, gestión remota, etc., puede ser compleja.

La computación en el borde, o Edge Computing, no opera de forma aislada, sino que se fortalece y amplifica al integrarse con diversas tecnologías emergentes. Su sinergia con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permite ejecutar modelos directamente en el borde, lo que facilita inferencias rápidas, detección de anomalías y respuestas ágiles ante eventos críticos. Esta capacidad se complementa con el Internet de las Cosas (IoT), donde los dispositivos generan grandes volúmenes de datos que pueden ser procesados localmente en nodos edge, reduciendo la dependencia de la nube y mejorando la eficiencia operativa.

Además, el despliegue de redes 5G y el enfoque MEC (Multi-access Edge Computing) proporcionan una infraestructura de baja latencia que habilita implementaciones edge más efectivas. Gracias a 5G, las capacidades de red y procesamiento se acercan al usuario final, lo que mejora la experiencia y permite aplicaciones más exigentes en tiempo real. En este ecosistema también cobra relevancia el modelo de nube híbrida, que combina el procesamiento centralizado en la nube con el procesamiento distribuido en el borde, optimizando costes, reduciendo la latencia y facilitando el cumplimiento normativo.

Por último, la analítica en tiempo real y el procesamiento de datos en streaming se benefician enormemente del Edge Computing, ya que permite gestionar de forma inmediata flujos de información provenientes de sensores, cámaras y otros dispositivos, habilitando decisiones instantáneas y más inteligentes en entornos dinámicos.

Aunque los datos concretos de gasto en Edge Computing en España son todavía escasos públicamente detallados, estos son los puntos clave a considerar:

• Gran adopción inicial: como mencionaba el estudio de Aruba, una proporción alta de responsables de TI ya usa Edge de forma activa. Esto indica que muchas empresas están viendo valor, aunque tal vez no siempre con un modelo completo de nodos edge propios.
• Necesidad de conectividad avanzada (5G, fibra): para que el Edge sea efectivo, la latencia de red, la estabilidad y la capacidad son cruciales. España ha avanzado bastante en cobertura y redes, pero hay variaciones regionales.
• Capacidad de centros de datos y recursos energéticos: la expansión reciente de centros de datos es relevante, aunque hay señales de saturación (por ejemplo en Madrid) y retos relacionados con la infraestructura eléctrica.
• Regulación, soberanía digital, privacidad: factores importantes en España y Europa. Mantener los datos localizados o procesarlos localmente ayuda con cumplimiento del RGPD, leyes de protección de datos, leyes que regulan facturación electrónica, etc.
• Talento y habilidades: como en otros países, la falta de personal capacitado para despliegues edge (seguridad, IoT, redes distribuidas, mantenimiento) es un freno.

Algunos de los escenarios donde Edge Computing brinda un valor especial:

• IoT industrial/ fabricación: sensores, máquinas inteligentes que requieren respuestas locales rápidas (por ejemplo, detectar anomalías, parar máquinas, ajustar parámetros).
• Retail: análisis de vídeo en tiendas, reconocimiento de clientes, personalización en tiempo real, gestión del stock en tienda física, TPV local.
• Atención sanitaria y telemedicina: dispositivos médicos que monitorizan pacientes, con necesidad de acciones inmediatas locales para cuestiones críticas.
• Servicios públicos / utilities: gestión de redes eléctricas, agua, gas, con sensores repartidos que requieren monitorización y control con baja latencia.
• Vehículos autónomos, automoción, movilidad: procesamiento a bordo o cercano para funciones de seguridad, navegación, decisiones en tiempo real.
• Entretenimiento / realidad aumentada / virtual: aplicaciones que demandan latencias bajísimas para buena experiencia de usuario.

Para las empresas que están considerando adoptar Edge Computing o ampliar su implementación, es fundamental seguir una serie de recomendaciones estratégicas que aseguren una transición eficaz y sostenible. El primer paso consiste en definir casos de uso concretos, identificando aquellas aplicaciones que realmente requieren baja latencia, procesamiento en tiempo real o una arquitectura descentralizada. Es importante evitar adoptar esta tecnología únicamente por seguir una tendencia, y hacerlo solo cuando aporte una ventaja competitiva tangible.

Una vez establecidos los casos de uso, es esencial mapear cuidadosamente dónde deben desplegarse los nodos edge. La localización estratégica cerca de los puntos donde se generan los datos permite maximizar la eficiencia, teniendo en cuenta factores como la conectividad, el suministro energético, las condiciones físicas del entorno y las necesidades de mantenimiento.

La integración con la nube también juega un papel clave. Las empresas deben decidir qué tareas o datos se procesarán localmente y cuáles se enviarán al cloud central. Las arquitecturas híbridas permiten distribuir el procesamiento: las operaciones críticas, sensibles o en tiempo real se gestionan en el borde, mientras que los datos masivos, históricos, de respaldo o los modelos de inteligencia artificial más complejos se alojan en la nube.

Desde el inicio, la seguridad debe ser una prioridad. Esto implica establecer políticas robustas de cifrado, autenticación, actualización de software y monitoreo remoto, así como garantizar la protección física de los nodos edge, realizar auditorías periódicas y cumplir con las normativas vigentes.

La interoperabilidad y el uso de estándares abiertos son otro aspecto crucial. Elegir plataformas que utilicen APIs abiertas y protocolos estándar facilita la integración con sistemas existentes como la nube, el IoT o las redes de distribución, asegurando una mayor compatibilidad y escalabilidad.

Además, el éxito de una estrategia edge depende en gran medida del talento humano. Es necesario formar al personal en redes distribuidas, IoT y despliegue de soluciones edge, y crear equipos multidisciplinares capaces de gestionar la infraestructura, la seguridad, el análisis de datos y las operaciones.

Por último, conviene evaluar cuidadosamente los costes frente a los beneficios a corto y medio plazo. Aunque la inversión inicial puede ser significativa, los ahorros en latencia, ancho de banda y la mejora en la experiencia de clientes y empleados, junto con una mayor resiliencia, justifican el esfuerzo. Para ello, es recomendable comenzar con pilotos o pruebas de pequeña escala antes de proceder a un despliegue masivo.

Todo esto debe hacerse bajo una supervisión constante de las regulaciones y la legislación local. Normativas como el RGPD, las leyes de protección de datos específicas de cada país y las reglas sobre almacenamiento y procesamiento de información deben ser consideradas, especialmente en sectores como el sanitario o el financiero, donde se exige un tratamiento seguro y local de los datos.

El Edge Computing está impulsado por necesidades crecientes de procesamiento en tiempo real, por la explosión del IoT, por los avances en redes (5G) y por exigencias normativas de privacidad y soberanía de los datos.

Aunque España aún no tiene (o al menos no hay informes públicos recientes) cifras públicas muy detalladas de gasto específico en Edge Computing comparadas con otras regiones, los estudios globales y los datos de adopción local muestran que muchas empresas ya lo están usando, sienten urgencia por integrarlo y ven en él beneficios reales.

Para esas empresas, adoptar Edge Computing con éxito no será simplemente cuestión técnica, sino organizativa: elegir bien los casos de uso, asegurar la infraestructura, formar al equipo, velar por la seguridad y los estándares, y equilibrar el borde con la nube.

La analítica en tiempo real y el procesamiento de datos en streaming se benefician enormemente del Edge Computing, ya que permite gestionar de forma inmediata flujos de información provenientes de sensores, cámaras y otros dispositivos, habilitando decisiones instantáneas y más inteligentes en entornos dinámicos

La integración con la nube también juega un papel clave. Las empresas deben decidir qué tareas o datos se procesarán localmente y cuáles se enviarán al cloud central. Las arquitecturas híbridas permiten distribuir el procesamiento: las operaciones críticas, sensibles o en tiempo real se gestionan en el borde, mientras que los datos masivos, históricos, de respaldo o los modelos de inteligencia artificial más complejos se alojan en la nube