Procesar datos cerca de la operación reduce dependencia de conexiones remotas y habilita analítica, automatización e IA en entornos industriales donde cada milisegundo puede importar. ¿Por qué el Edge Computing es importante para minería y manufactura?. El Edge Computing permite procesar determinados datos cerca de máquinas, sensores y procesos industriales, reduciendo la dependencia de enviar toda la información hacia una nube o centro de datos remoto. Esto puede mejorar los tiempos de respuesta, mantener funciones locales durante interrupciones de conectividad y habilitar analítica, automatización e inferencia de IA en operaciones críticas.

Aspectos clave

• IDC estimó para 2025 un gasto mundial cercano a USD 261.000 millones en soluciones Edge, con una tasa compuesta de crecimiento de 13,8% y aproximadamente USD 380.000 millones hacia 2028.
• Manufactura y recursos representan conjuntamente alrededor de una cuarta parte del gasto mundial en Edge, según esa previsión de IDC.
• IA, IoT, robótica, realidad aumentada y drones forman parte de los dominios que IDC incorpora dentro de los casos de uso Edge.
• La infraestructura Edge busca colocar procesamiento cerca del origen de los datos para disminuir latencia y reducir la dependencia de una conexión permanente con la nube.
• Schneider Electric desarrolla soluciones Edge que combinan microcentros de datos, alimentación eléctrica, refrigeración, monitoreo remoto y gestión energética.
• Edge Computing no sustituye necesariamente al cloud: ambos suelen operar como arquitectura híbrida, colocando cada workload donde resulte más apropiado.
• La inferencia de IA es uno de los workloads que pueden beneficiarse especialmente del procesamiento local cuando la latencia o el ancho de banda resultan críticos.
• El procesamiento local puede conservar ciertas funciones durante interrupciones de conectividad, aunque dependerá del diseño y de qué servicios necesiten sincronización con sistemas centrales.
• Más Edge significa también más infraestructura distribuida que proteger, alimentar, refrigerar y administrar.
• El crecimiento de Edge no garantiza automáticamente menor consumo energético: la eficiencia depende del diseño, workload, hardware, refrigeración y utilización del sistema.

La nube no desaparece: el cómputo se distribuye

Lima, Perú, 26 de agosto de 2026.— Durante buena parte del proceso de la transformación digital empresarial, el movimiento dominante fue: datos → centro de datos → nube. Sensores y aplicaciones enviaban información hacia grandes infraestructuras centrales capaces de almacenarla, procesarla y analizarla. Ese modelo continúa siendo esencial. Pero no todas las decisiones pueden esperar el viaje completo hacia un centro remoto y de regreso. En una planta, una mina o una instalación energética pueden existir procesos donde: milisegundos, conectividad y disponibilidad operacional importan. Aquí aparece el Edge Computing. La arquitectura desplaza determinadas capacidades de cómputo, almacenamiento y analítica hacia un punto físicamente más cercano al lugar donde los datos se generan. El concepto puede resumirse así: sensor → Edge → decisión local → nube cuando corresponde. No: Edge versus Cloud. Sino más bien: Edge + Cloud.

¿Por qué enviar todo a la nube si no todo necesita viajar?

Una cámara industrial puede generar video continuamente. Un sensor puede producir cientos o miles de lecturas. Una línea automatizada puede crear eventos cada segundo. Enviar permanentemente toda esa información hacia una región cloud puede generar:

• tráfico;
• consumo de ancho de banda;
• latencia;
• costos;
• dependencia de conectividad.

Procesar localmente permite, por ejemplo: analizar primero → identificar una anomalía → enviar solamente el evento relevante. En lugar de transmitir horas completas de video, un sistema de visión artificial podría enviar: “Se detectó un defecto en la pieza número 7.413”. La nube sigue siendo útil para: históricos, entrenamiento de modelos, analítica agregada, backup, gestión centralizada. El Edge responde a otra pregunta: ¿Qué información necesito procesar aquí y ahora?

USD 261.000 millones: Edge ya es una capa relevante de infraestructura

IDC estimó que el gasto global en Edge Computing alcanzaría aproximadamente USD 261.000 millones en 2025. Su previsión contempla una tasa compuesta anual de crecimiento de 13,8%, llevando el mercado hacia aproximadamente USD 380.000 millones en 2028. El dato resulta todavía más interesante al observar los sectores. Manufactura y recursos constituyen conjuntamente aproximadamente una cuarta parte del gasto mundial, según estimaciones del IDC. Esto muestra que Edge no está creciendo únicamente por: retail, streaming o telecomunicaciones. También está entrando en el corazón de la infraestructura industrial.

La minería es un caso natural para Edge

Una operación minera puede encontrarse: lejos de grandes ciudades, con infraestructura de telecomunicaciones limitada, distribuida sobre extensas áreas, operando maquinaria crítica. Al mismo tiempo genera información mediante: sensores, cámaras, equipos móviles, sistemas eléctricos, procesos productivos, instrumentación. Enviar todos esos datos hacia una plataforma remota antes de tomar cualquier decisión puede no ser viable. Edge permite colocar capacidad local para funciones como: monitoreo, analítica, video, automatización, mantenimiento basado en condición. José Luis Leyva, especialista en Edge Computing y Alianzas para Suramérica de Schneider Electric, destaca:

las industrias necesitan tomar decisiones en tiempo real y operar con mayor autonomía, especialmente en entornos remotos donde la conectividad puede ser limitada. El Edge Computing permite acercar la capacidad de procesamiento al lugar donde ocurren las operaciones, mejorando la capacidad de respuesta y la continuidad operacional”.

El concepto central es autonomía operacional.

“Tiempo real” necesita una precisión

El Edge Computing reduce la latencia. No significa automáticamente: latencia cero ni garantiza técnicamente un sistema real-time determinista. En automatización industrial existen aplicaciones donde “tiempo real” tiene un significado técnico muy específico relacionado con responder dentro de límites temporales garantizados. Por eso la formulación sería: “procesamiento local y respuestas de baja latencia o cercanas al tiempo real, dependiendo de la aplicación”. En comunicaciones periodísticas podemos seguir utilizando “tiempo real” como concepto operativo, pero sin prometer que cualquier micro data center convierte automáticamente una aplicación en sistema determinista.

La IA también empieza a desplazarse hacia el borde

El crecimiento de Edge está conectado con otro fenómeno: Edge AI. Tradicionalmente, un modelo podía entrenarse y ejecutarse en grandes centros de datos. Ahora aparecen procesadores y aceleradores suficientemente potentes para ejecutar inferencia cerca de: una cámara, un robot, una línea de producción, un vehículo, una máquina. La inferencia es precisamente el momento en que un modelo entrenado recibe nuevos datos y produce un resultado. Al procesarla localmente se puede evitar: dato → nube → modelo → respuesta → operación. Y utilizar: dato → modelo local → respuesta. Eso puede ser importante para: visión artificial, detección de anomalías, robótica, mantenimiento predictivo. La evolución del hardware y de modelos más eficientes está haciendo viable ejecutar capacidades de IA cada vez más sofisticadas cerca del punto donde los datos nacen.

IIoT + Edge: sensor no significa inteligencia

Otra distinción importante. El Industrial Internet of Things —IIoT— permite que máquinas, instrumentos y sensores generen y transmitan información. Pero: sensor ≠ análisis. Un sensor puede decir: temperatura = 87 °C. El Edge puede correlacionar: temperatura + vibración + presión + histórico y evaluar: esta combinación se está desviando del comportamiento normal. Entonces aparece una posible cadena: IIoT → Edge Analytics → IA → alerta → intervención. Ese salto cualitativo convierte datos industriales en decisiones operacionales.

Mantenimiento predictivo: anticipar una condición, no adivinar una falla

El comunicado habla correctamente de mantenimiento predictivo. Conviene evitar la idea de que la IA puede saber exactamente cuándo fallará cualquier máquina. Un modelo puede encontrar patrones en variables como: vibración, temperatura, presión, corriente, ciclos de uso. Y estimar que el comportamiento se está alejando de condiciones normales. Eso permite: priorizar inspección, programar mantenimiento, investigar antes de una detención de maquinaria o de operaciones. Pero el resultado depende de: sensores correctos, datos históricos, modelo, calibración, contexto operacional. Edge acelera dónde ocurre el análisis. No convierte la predicción en certeza.

5G privado puede complementar Edge, pero no es requisito

El comunicado menciona también redes privadas 5G. La combinación tiene lógica: 5G privado → conectividad local Edge → procesamiento local, IIoT → generación de datos, IA → interpretación. Pero conviene separar conceptos. Una instalación Edge puede funcionar mediante: Ethernet industrial, fibra, Wi-Fi, LTE, 5G, otros protocolos. 5G privado es una opción arquitectónica, no una condición necesaria para entornos de Edge Computing. Cuando ambos se combinan pueden habilitar aplicaciones móviles y distribuidas de baja latencia, especialmente donde instalar cableado resulta complejo.

La conectividad puede fallar, pero Edge tampoco funciona mágicamente desconectado

Una de las fortalezas del procesamiento local es que determinadas aplicaciones pueden continuar funcionando cuando la conexión hacia cloud es intermitente. Pero esta autonomía depende del diseño. Una aplicación puede mantener: control local, cache, analítica, inferencia. Mientras otros servicios podrían necesitar: autenticación, sincronización, repositorios externos, gestión centralizada. Por eso es importante subrayar: Edge puede reducir la dependencia de conectividad permanente. 

El Edge también necesita su propio pequeño data center

Cuando hablamos de Edge solemos imaginar solamente software. Pero los workloads necesitan infraestructura física. Un microcentro de datos puede incorporar:

• servidores;
• almacenamiento;
• networking;
• racks;
• UPS;
• distribución eléctrica;
• refrigeración;
• monitoreo ambiental;
• seguridad física.

Schneider Electric precisamente aborda esta capa mediante soluciones como EcoStruxure Micro Data Center, infraestructura de energía, refrigeración y gestión remota. Eso introduce un desafío especialmente importante para sitios industriales remotos: ¿quién administra cientos de pequeños puntos de cómputo distribuidos?

El verdadero problema puede ser gestionar mil Edge en lugar de un data center

Un gran centro de datos cuenta normalmente con: especialistas, seguridad física, monitorización, redundancia, procedimientos. Un nodo Edge puede encontrarse en: una mina, una fábrica, un almacén, una estación remota. Sin personal TI permanente. Por eso la operación distribuida necesita: monitoreo remoto, alertas, automatización, gestión centralizada, mantenimiento preventivo. Schneider Electric plantea precisamente monitoreo y gestión energética como elementos centrales de su arquitectura Edge. El reto no es solamente desplegar computación. Es operarla durante años.

Ciberseguridad: más puntos de cómputo también significan más superficie

Mover procesamiento fuera del data center central introduce otra consecuencia. Cada nodo puede convertirse en: servidor, gateway, punto de red, repositorio de información. Eso aumenta la superficie que necesita protección. Una arquitectura Edge industrial debería considerar:

• identidad;
• acceso;
• cifrado;
• actualización;
• firmware;
• segmentación de red;
• protección física;
• logging;
• respuesta ante incidentes.

Además, la convergencia entre: IT + OT obliga a especial cuidado. Una vulnerabilidad ya no amenaza únicamente información. En determinados sistemas industriales puede afectar operaciones físicas.

La ciberseguridad debe diseñarse antes del despliegue

No basta con colocar un micro data center y añadir seguridad posteriormente. Un buen enfoque debería partir desde: security-by-design. Preguntas básicas incluyen: ¿Quién puede conectarse?, ¿Cómo se autentica?,¿Qué ocurre si se pierde conectividad?, ¿Cómo actualizamos el software?, ¿Quién administra credenciales?, ¿Qué datos permanecen localmente?, ¿Qué ocurre si alguien accede físicamente al equipo? En el Edge, la seguridad física y la seguridad digital vuelven a encontrarse.

En el Perú, este tipo de infraestructura puede adquirir especial relevancia en operaciones mineras, energéticas y manufactureras ubicadas lejos de grandes centros urbanos, donde la continuidad tecnológica y la disponibilidad de conectividad pueden condicionar la operación.

¿Edge Computing consume menos energía? Depende

José Luis Leyva introduce correctamente el desafío energético:

El crecimiento exponencial de los datos también incrementa la demanda energética de las operaciones digitales. Por eso, hoy las industrias requieren soluciones más eficientes, escalables y resilientes que permitan sostener la transformación digital de forma sustentable”

Este punto merece una capa de análisis. Mover cargas al Edge puede reducir: transmisión de determinados datos, round trips hacia la nube, procesamiento central innecesario. Pero también implica desplegar: más servidores, UPS, networking, refrigeración. Por lo tanto: Edge ≠ automáticamente sostenible. Su eficiencia dependerá de: workload, hardware, grado de utilización, PUE local cuando corresponda,
refrigeración, mix energético, ciclo de vida.

La arquitectura correcta es colocar cada workload donde aporta más valor

Este probablemente sea el principio estratégico más útil. No todo debería procesarse: en cloud. Pero tampoco: en Edge. Una organización debería preguntarse: ¿Dónde obtiene este workload el mejor equilibrio entre latencia, costo, resiliencia, seguridad y energía? Ejemplo: control inmediato → Edge, histórico corporativo → Cloud, entrenamiento pesado de IA → Data Center/Cloud, inferencia industrial → Edge, analítica transversal de múltiples plantas → Cloud/Core La arquitectura moderna no selecciona un solo lugar. Distribuye inteligencia.

Más contexto

IDC de USD 378.000 millones a “cerca de USD 380.000 millones”

Es la formulación del pronóstico IDC publicado en marzo de 2025: USD 261.000 millones en 2025, CAGR 13,8% y cerca de USD 380.000 millones en 2028.

Edge no sustituye necesariamente a Cloud

En la mayoría de arquitecturas empresariales ambas capas son complementarias.

Procesamiento local no equivale a desconexión total

Determinadas funciones pueden seguir operando localmente, mientras otras dependen de servicios centrales.

“Tiempo real” no significa latencia cero

Edge reduce la distancia computacional y puede disminuir latencia, pero el desempeño final depende de red, hardware, software y aplicación.

Mantenimiento predictivo no garantiza anticipar todas las fallas

Depende de datos, sensores y modelos capaces de identificar señales precursoras.

5G privado no es requisito de Edge

Puede complementarlo, especialmente en operaciones industriales móviles, pero Edge también funciona con otras tecnologías de conectividad.

Edge no es inherentemente más sostenible

Descentralizar cómputo crea también demanda de energía, refrigeración y equipos distribuidos.

Ciberseguridad necesita especial atención

Más nodos distribuidos implican mayor cantidad de activos y superficies que administrar y proteger.

Datos citables

• USD 261.000 millones: gasto mundial estimado en Edge Computing durante 2025.
• 13,8% CAGR: crecimiento previsto por IDC.
• ~USD 380.000 millones: gasto mundial proyectado para 2028.
• ~25%: participación conjunta aproximada de manufactura y recursos en el gasto Edge de 2025.
• Retail y servicios representaron cerca de 28% del gasto Edge mundial en la proyección de IDC.
• IDC identifica IA y realidad aumentada entre los segmentos de mayor crecimiento asociados al Edge.
• Schneider Electric plantea micro data centers, UPS, racks, refrigeración y gestión como parte de su infraestructura Edge.
• La proximidad del procesamiento puede reducir latencia y ancho de banda necesario frente al envío permanente de datos a sistemas remotos.

Preguntas y respuestas sobre Edge Computing industrial

¿Qué es Edge Computing?

Es una arquitectura que coloca capacidad de procesamiento, almacenamiento o analítica cerca del lugar donde se generan los datos.

¿Edge reemplaza al cloud?

Generalmente no. Edge procesa workloads donde latencia, autonomía o localidad del dato importan; cloud continúa aportando escalabilidad y capacidades centrales.

¿Por qué resulta útil en minería?

Porque puede procesar información localmente en operaciones remotas donde conectividad, latencia y continuidad son factores críticos.

¿Qué relación existe entre Edge e IA?

Un nodo Edge puede ejecutar inferencia de modelos de IA directamente sobre datos generados por cámaras, sensores o maquinaria.

¿Qué es Edge AI?

Es la ejecución de determinadas capacidades de inteligencia artificial cerca del dispositivo o sistema que produce los datos, en lugar de depender exclusivamente de procesamiento remoto.

¿Qué papel cumple IIoT?

IIoT conecta máquinas y sensores industriales. Edge puede procesar la información que esos dispositivos generan.

¿Se necesita 5G?

No. 5G privado puede complementar Edge, pero pueden utilizarse Ethernet, fibra, Wi-Fi, LTE u otras redes según el escenario.

¿Puede Edge funcionar sin Internet?

Determinadas aplicaciones sí pueden mantener operaciones locales durante interrupciones, pero la autonomía depende de la arquitectura y de los servicios externos requeridos.

¿Qué es un micro data center?

Es una infraestructura compacta que integra recursos de TI y elementos de soporte —energía, racks, refrigeración y monitoreo— cerca del punto de uso.

Knowledge Layer | Glosario

• Edge Computing: procesamiento de datos cerca del lugar donde se generan.
• Industrial Edge: aplicación del Edge Computing dentro de fábricas, minería, energía y otros entornos operacionales.
• IIoT —Industrial Internet of Things—: dispositivos, sensores y máquinas conectados dentro de procesos industriales.
• Edge AI: ejecución de inferencia o determinadas funciones de IA cerca del origen de los datos.
• Inferencia: proceso mediante el cual un modelo entrenado analiza nuevos datos y genera una salida.
• Micro Data Center: infraestructura compacta de TI desplegada cerca del punto donde se necesita capacidad de cómputo.
• Latencia: tiempo transcurrido entre una solicitud o evento y su respuesta.
• OT —Operational Technology—: sistemas utilizados para monitorear y controlar procesos y equipos físicos.
• IT/OT Convergence: integración creciente entre sistemas informáticos empresariales y sistemas de control operacional.
• Private 5G: red 5G desplegada para el uso exclusivo de una organización o instalación.
• Mantenimiento predictivo: uso de datos para identificar señales que pueden anticipar necesidades de mantenimiento.

¿Por qué es importante?

Una mina o fábrica puede generar enormes cantidades de información, pero un dato que llega demasiado tarde puede perder buena parte de su valor operacional. Edge Computing permite acercar análisis e IA al lugar donde ocurren los procesos. Su verdadero desafío será hacerlo sin crear una nueva capa distribuida difícil de administrar, proteger o alimentar.

Visión Estratégica

La próxima infraestructura industrial probablemente no estará organizada alrededor de una decisión binaria entre nube y centros de datos locales. Será una jerarquía de cómputo distribuido: sensores y dispositivos generando información, Edge resolviendo aquello que necesita respuesta inmediata y plataformas centrales integrando una visión más amplia. La llegada de inferencia de IA intensificará esta arquitectura. Pero cuanto más cómputo llevemos hacia minas y fábricas, más importantes serán energía, refrigeración, seguridad y gestión remota. El Edge no elimina la infraestructura: la acerca a la operación y multiplica los lugares donde debe funcionar correctamente.

Acerca de Schneider Electric

Schneider Electric desarrolla tecnologías de gestión energética, automatización e infraestructura digital para industrias, edificios y centros de datos. Su portafolio Edge incluye infraestructura física, microcentros de datos, energía, refrigeración y gestión digital distribuida. La compañía cotiza en Euronext Paris bajo el símbolo SU, con ISIN FR0000121972.

Enlaces relacionados

Schneider Electric y el Edge Computing.

IDC Worldwide Edge Spending Guide

Tu Opinión Importa

A medida que fábricas, minas y sistemas energéticos generan más datos, una pregunta comienza a adquirir tanta importancia como qué procesamos:

¿dónde debemos procesarlo?

¿Crees que las industrias deberían trasladar progresivamente más inferencia de IA hacia el Edge para reducir su dependencia de la nube?

¿Cuál será el desafío más difícil de una infraestructura industrial distribuida: ciberseguridad, conectividad, energía o administrar cientos de pequeños puntos de cómputo?

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