Forma Descripción generada automáticamente
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Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias
Volumen 3, Número 3, 2026, julio-septiembre
DOI: https://doi.org/10.71112/2axppb55
GESTIÓN Y PLANIFICACIÓN DE UN PROYECTO IOT PARA MONITOREO DE
MASCOTAS BASADO EN TECNOLOGÍA LORAWAN
MANAGEMENT AND PLANNING OF AN IOT PROJECT FOR PET MONITORING
BASED ON LORAWAN TECHNOLOGY
Telmo Santiago Durazno Silva
Wilson Adrián Guillermo León
Galo Patricio Hurtado Crespo
Ecuador
DOI: https://doi.org/10.71112/2axppb55
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Gestión y planificación de un proyecto IoT para monitoreo de mascotas basado
en tecnología LoRaWAN
Management and planning of an IoT project for pet monitoring based on
LoRaWAN technology
Telmo Santiago Durazno Silva
a,*
tsdurazno@sudamericano.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-3047-5296
Wilson Adrián Guillermo León
a
waguillermo@sudamericano.edu.ec
https://orcid.org/0009-0004-9447-6815
Galo Patricio Hurtado Crespo
a
gphurtado@sudamericano.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-7190-140X
*
Autor de correspondencia: tsdurazno@sudamericano.edu.ec,
a
Instituto Tecnológico Superior
Sudamericano, Ecuador
RESUMEN
El desarrollo de soluciones basadas en Internet de las cosas (IoT), exige que se deba tener una
adecuada relación entre los dispositivos físicos, telecomunicaciones, plataformas digitales y los
procesos de gestión, para garantizar la viabilidad operativa y técnica del sistema. En
aplicaciones en donde se realiza monitoreo y rastreo, existe un agregado a las necesidades
debido a otros requerimientos que están relacionados con la cobertura, el consumo de energía,
la disponibilidad de la información y la sincronización con componentes electrónicos.
El objetivo del presente estudio se ha planteado para indicar cómo se debe estructurar y
gestionar el desarrollo de una solución IoT que tiene aplicación en el monitoreo de mascotas
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mediante el uso de dispositivos colocados en collares que se comunican por medio de
tecnología LoRaWAN. Se han integrado dispositivos y tecnologías que permiten seguir la
trazabilidad de todo el flujo de datos; estos son: dispositivos finales para realizar la captura de
ubicación, la transmisión de datos desde los dispositivos son capturados mediante un Gateway
con tecnología LoRaWAN, la administración de mensajes en The Things Network (TTN), el
procesamiento de datos/eventos mediante Uplink y Webhook, el almacenamiento en Firebase y
la visualización de información a través de plataformas web y móvil.
La investigación tuvo un enfoque cuantitativo aplicado con alcance descriptivo; en cuanto a la
metodología de trabajo se utilizó Scrum adaptado para organizar las actividades en iteraciones,
establecer un diseño, poder generar integraciones, y gestionar pruebas para la validación del
sistema. Para el proceso de despliegue, fue necesario definir un camino claro, esto implicó
establecer metas y alcance, listar requerimientos, calcular presupuestos y anticipar posibles
riesgos.
Finalmente, los resultados permitieron armar una estructura clara para el proyecto, lo que
facilitó la integración de los diferentes componentes hardware, conexiones LoRaWAN y
plataformas finales. Al final, se demuestra que bajo una buena gestión de proyectos se puede
tener una solución IoT escalable, sostenible y realmente útil.
Palabras clave: Internet de las Cosas; LoRaWAN; Gestión de Proyectos; Firebase; Monitoreo
de mascotas.
ABSTRACT
The development of solutions based on the Internet of Things (IoT) requires an appropriate
integration between physical devices, telecommunications, digital platforms, and management
processes to ensure the operational and technical feasibility of the system. In applications
involving monitoring and tracking, additional demands arise due to requirements related to
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coverage, energy consumption, information availability, and synchronization with electronic
components.
The objective of this study was to indicate how the development of an IoT solution applied to pet
monitoring should be structured and managed through the use of devices attached to collars
that communicate using LoRaWAN technology. Devices and technologies were integrated to
enable traceability throughout the entire data flow; these include end devices for location
capture, data transmission from the devices collected through a LoRaWAN Gateway, message
management in The Things Network (TTN), data/event processing through Uplink and
Webhook, data storage in Firebase, and information visualization through web and mobile
platforms.
The research adopted an applied quantitative approach with a descriptive scope. Regarding the
working methodology, an adapted Scrum framework was used to organize activities into
iterations, establish the design, enable integrations, and manage testing for system validation.
For the deployment process, it was necessary to define a clear roadmap, which involved
establishing goals and scope, listing requirements, estimating budgets, and anticipating
potential risks.
Finally, the results made it possible to build a clear structure for the project, facilitating the
integration of different hardware components, LoRaWAN connections, and end-user platforms.
Ultimately, the study demonstrates that, under proper project management, it is possible to
develop an IoT solution that is scalable, sustainable, and genuinely useful.
Keywords: Internet of Things; LoRaWAN; Project Management; Firebase; Pet monitoring.
Recibido: 4 julio 2026 | Aceptado: 21 julio 2026 | Publicado: 22 julio 2026
DOI: https://doi.org/10.71112/2axppb55
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INTRODUCCIÓN
Con el crecimiento del Internet de las Cosas (IoT), nuevas y múltiples oportunidades
han surgido para el desarrollo de soluciones capaces de conectar dispositivos físicos con
infraestructuras digitales, permitiendo de esta manera la captura, transmisión y procesamiento
de información de manera continua y en varios entornos de aplicación. El IoT hoy en día se ha
vuelto pionero dentro de la tecnología, pasando por ser el motor principal en el ámbito del
monitoreo hasta ciudades inteligentes, sin embargo, su verdadero valor está en lo que hace,
esto es: sincronizar en un solo sistema sensores, redes y plataformas de análisis. (Atzori et al.,
2010; Gubbi et al., 2013; Al-Fuqaha et al., 2015).
Dentro de la arquitectura de un sistema, la fase de diseño es crucial para trazar un
camino, y cuando hablamos de una solución IoT, se puede relacionar con un rompecabezas
donde interactúan los elementos antes mencionados (Zanella et al., 2014). Pero es de
conocimiento general, que la tecnología por sí sola no tiene éxito, sino lo que más importa es la
capacidad para gestionar el proyecto, marcar límites, gestionar la comunicación correcta entre
componentes y que el sistema sea capaz de sostenerse durante el tiempo.
Las redes de conexión inalámbrica son las más utilizadas en ambientes abiertos y por
tanto tienden a saturarse cuando aumenta el número de dispositivos, si se desea implementar
una solución IoT en estos espacios y que la transmisión de datos sea de lo mejor, entonces es
necesario pensar en otra tecnología inalámbrica, que además permita otros beneficios que las
redes de uso común no lo tienen. Existe una tecnología que ha tenido impulso con la IoT, son
las redes Low Power Wide Area Network (LPWAN)gracias a que ofrecen un gran alcance y con
un consumo bajo de batería. En este campo, LoRaWAN es la red que mayor acogida ha tenido
cuando se necesita enviar datos de manera periódica desde dispositivos ubicados por
diferentes espacios hacia un Gateway (Adelantado et al., 2017; Augustin et al., 2016; Raza et
al., 2017). La arquitectura que utiliza es sencilla, pero a la vez muy potente, permite conectar
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mediante Gateways a los dispositivos (nodos) IoT con las plataformas de datos (incluidos
servidores), esto a su vez facilita el monitoreo continuo y además la escalabilidad. Aunque
pareciera que un sistema con IoT y tecnologías LoRaWAN fuesen las mejores opciones para el
rastreo y monitorización; con el desarrollo se presentan varios retos, con menor dificultad la
programación y diseño arquitectónico, no así, encontrar información sobre cómo estructurar y
gestionar estos proyectos para que funcionen y tengan un éxito esperado.
Tomando en cuenta lo anterior, el proyecto que se desarrolló para monitoreas y rastrear
mascotas mediante dispositivos colocados en collares y un Gateway que receptaba los datos
emitidos por estos. El sistema tiene una fluidez en su funcionamiento, inicia con el dispositivo
en el collar que captura las coordenadas geográficas de la mascota, las transmite a través de
un Gateway Milesight y las alertas llegan como eventos Uplink a TTN; luego mediante un
Webhook, los datos se guardan en Firebase, finalmente el dueño de la mascota tiene listo en la
plataforma la opción de consultar rutas y el historial de su mascota. Como plus que diferencia
este proyecto con los otros, es que la mayoría de proyectos similares se centran en mostrar el
rendimiento técnico, en cambio, no enfocamos en la gestión y planeación. Esto significa que,
centramos la relevancia en elementos como la definición del problema, fijar metas, delimitar
alcance y la identificación de requerimientos. Se organizó todo el trabajo con SCRUM y de
manera adaptada a esta metodología se incluye la evaluación de riesgos y la estructuración de
cada paso para realizar el despliegue de sistema IoT que en verdad se convierte en un
ecosistema al incorporar múltiples elementos.
De este planteamiento surge la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo gestionar
un proyecto IoT basado en tecnología LoRaWAN para que se garantice una planificación,
implementación, funcionalidad y escalabilidad orientada al monitoreo de mascotas en espacios
reales?
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En respuesta a esta problemática, el objetivo del presente estudio consiste en
estructurar y gestionar el desarrollo de una solución IoT aplicada al monitoreo de mascotas
mediante dispositivos de rastreo instalados en collares y comunicación basada en tecnología
LoRaWAN, integrando mecanismos de planificación, coordinación tecnológica y validación
operativa del sistema.
Figura 1
Arquitectura de solución IoT LoRaWAN
Nota: El diagrama muestra la arquitectura de la solución IoT desarrollada para el
monitoreo de mascotas utilizando tecnología LoRaWAN. Se presenta el recorrido de los datos
desde el collar inteligente instalado en la mascota, pasando por la red LoRaWAN y el servidor
de red (TTN), hasta llegar a la plataforma en la nube mediante Webhook para su
procesamiento y almacenamiento en Firebase. Finalmente, la información es enviada a las
aplicaciones de usuario para la visualización de ubicación, monitoreo y generación de alertas.
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METODOLOGÍA
Este estudio fue diseñado bajo un enfoque práctico y cuantitativo, con el objetivo de
crear una solución IoT que sea capaz de monitorear y rastrear mascotas en un espacio abierto.
El proyecto tuvo un carácter descriptivo y aplicado, esto más allá del análisis conceptual, la
parte descriptiva nos permitió documentar cada etapa del proceso y la aplicación a validar el
funcionamiento del sistema mediante pruebas reales de operación sobre el terreno y con los
beneficiarios.
Al utilizar una estrategia iterativa, se facilitó hacer ajustes de manera progresiva a
medida que se integraban los dispositivos físicos, la red de comunicación y las plataformas
digitales. Trabajar bajo este marco fue clave para evaluar la viabilidad del ecosistema
planteado y asegurar que todas las piezas encajaran de manera ordenada durante el
despliegue.
Para que el ecosistema IoT funcionara de manera correcta y no presente contratiempos
a futuro, la gestión del proyecto se enfocó en coordinar de manera ordenada cada tarea
(sprints). Como punto de partida, fue entender a cabalidad el problema, la necesidad de
rastrear mascotas. Una vez que se conoció la necesidad, definimos los objetivos del proyecto,
los requerimientos funcionales y técnicos que garanticen que todo el sistema pueda operar
exactamente como se esperaba.
Entre los principales requerimientos funcionales se consideraron:
• Captura automática de coordenadas geográficas.
• Transmisión de información mediante LoRaWAN.
• Registro de eventos recibidos desde TTN.
• Integración mediante Webhook.
• Almacenamiento centralizado en Firebase.
• Visualización mediante plataforma web y aplicación móvil.
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Por otra parte, los requerimientos no funcionales contemplaron:
• Disponibilidad del sistema.
• Bajo consumo energético.
• Escalabilidad.
• Seguridad de acceso.
• Integridad de la información.
El despliegue del sistema se realizó de manera progresiva, ya que la planificación del
proyecto permitió organizar las actividades como tal.
Tabla 1.
Requerimientos definidos para el proyecto IoT
Categoría
Funcional
Funcional
Funcional
No funcional
No functional
No funcional
Nota. Los requerimientos para el sistema fueron establecidos según los componentes
que este contempla y en referencia a requerimientos software generales de una aplicación
similar.
Figura 2
Proceso metodológico aplicado al desarrollo del proyecto.
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Nota: La figura muestra la secuencia de las etapas metodológicas para el desarrollo de
la solución propuesta. El proceso inicia con la definición del problema e identificación de
requerimientos, posteriormente en la arquitectura se realiza el diseño, a continuación, se
procede al desarrollo e integración de los distintos elementos tecnológicos. Finalmente se
realizaron las pruebas con las que se verificaron la funcionalidad, completando con la etapa
final de validación para comprobar que se cumplieron los objetivos y requerimientos.
Al desarrollar un ecosistema IoT, existe una serie de dificultades y barreras por el hecho
de ser un sistema distribuido en componentes: el sensor en el collar, la antena de red y los
servidores en la nube; siendo el principal riesgo la sincronización entre estos, pues cualquier
fallo en uno de estos eslabones puede derribar todo el sistema. Por eso, antes de mover una
sola pieza, realizamos un análisis preliminar de riesgos técnicos y operativos.
Entre los principales riesgos se incluyeron:
• Pérdida de conectividad.
• Consumo elevado de energía.
• Inconsistencia en los datos debido a la sincronización.
• Errores de integración entre componentes.
• Problemas de cobertura.
Mitigar el impacto de estos riesgos requirió un planteamiento basado en la prevención.
Por eso, se diseñó una estrategia apoyada en revisiones continuas y pruebas de
funcionamiento por etapas durante todo el desarrollo; de esta manera se pudo validar cada
avance en tiempo real y garantizar la estabilidad de todo el sistema.
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Tabla 2.
Resumen de riesgos del proyecto.
Riesgo
Impacto
Acción
Cobertura ineficiente o con intermitencias prolongadas
Alto
Ajuste de ubicación
Consumo elevado de energía
Alto
Optimización
Fallas en la integración
Medio
Validaciónes iterativas
Pérdida de datos
Alto
Control y verificación de
datos
Nota. Los riesgos fueron identificados siguiendo la trazabilidad de la data. Las acciones
de contingencia en base a mejores prácticas en cada uno de los ámbitos.
Procedimiento
La ejecución del proyecto tuvo inicio con el diseño de una ruta de trabajo que nos
permitió armar paso a paso la solución IoT, manteniendo una coordinación desde la captura de
datos en el collar hasta el procesamiento de la información y su posterior visualización en las
aplicaciones. Dado que se estaba utilizando SCRUM como metodología base, organizamos el
proceso en fases secuenciales pero flexibles (cambios aceptados en metodologías ágiles); así
se pudo revisar y validar que cada uno de los componentes funcionaran correctamente antes
de dar el siguiente paso.
1. Identificación del problema y definición del alcance
Considerando que las tecnologías IoT han tenido una tendencia de crecimiento en
cuanto a monitoreo se refiere, también ha permitido que se pueda ampliarlas posibilidades de
recopilación de estos datos en tiempo real. Además, hay que considerar que existen aún varias
limitaciones asociadas a cobertura y sobre todo al consumo energético y una disponibilidad
permanente de los datos.
Por lo general, las soluciones tradicionales de localización se apoyan en redes de
telefonía celular, Wireless o equipos que tienden a consumir en alto porcentaje el recurso
energético (batería), con este último, se vuelve casi imposible pensar en un monitoreo
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prolongado. Adicional a esto, en lugares abiertos y muy concurridos, la conectividad se vuelve
deficiente y en ciertos momentos presenta intermitencias. El verdadero reto es lograr que todas
las piezas encajen.
Con esta problemática, es necesario entonces idear una estructura tecnológica que sea
capaz de ejecutar los procedimientos de monitoreo y rastreo de mascotas mediante
dispositivos instalados en los collares de estos, pero que no presenten problemas de
conectividad ni consumo energético.
El alcance del proyecto considera el armado de un ecosistema de extremo a extremo:
desde el dispositivo que toma la ubicación y la red LoRaWAN (gestionada con TTN), hasta el
almacenamiento en Firebase y las aplicaciones web y móviles donde el usuario puede ver los
recorridos en tiempo real.
2. Diseño del ecosistema tecnológico
La siguiente fase permite establecer el diseño conceptual de la solución, para esto se
deben considerar todos los componentes necesarios para el quel el flujo de información sea
correcto de inicio a fin.
La arquitectura propuesta integró:
• En collares se instaló dispositivos LilyGO
• La comunicación mediante LoRaWAN
• Equipo que recepta información, Gateway Milesight
• Administración de eventos mediante TTN
• Uso de Webhook para integración de mensajes
• Almacenamiento en Firebase
• Plataformas web y móvil
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Adicional a estos componentes, era necesario considerar tres elementos implícitos
como: escalabilidad, consumo energético, y modularidad, de los cuales se menciona lo
siguiente.
Un proyecto, sin importar el tamaño que tenga, ni el beneficio que ofrece, debe
contemplar la escalabilidad, este proyecto en si es un ecosistema por integrar varios
componentes de diferente índole, esto a su vez ya es parte de una escalabilidad, pero , dentro
de cada componente también es necesario tomar en cuenta el crecimiento, entonces esto
significaba pensar en que el proyecto permita a futuro aumentar collares, ampliar cobertura,
añadir almacenamiento y que se sumen más usuarios, todo esto sin necesidad de cambiar la
infraestructura.
La arquitectura elegida no solo debe contemplar un crecimiento, sino también su
actualización y mantenimiento, el modularidad fue clave en el diseño para mantener las
diferentes tecnologías, y que sean independientes unas de otras. Con esto, si uno de ellos
tiene fallas, la solución será más rápida porque no se deberá analizar por completo el
ecosistema, sino el componente puntual, además de mantener una continuidad del negocio.
Dado que los dispositivos van instalados en los collares de las mascotas, la autonomía
energética es prioridad, la elección de LoRaWAN no fue al azar; esta tecnología nos permitió
transmitir información a grandes distancias con un consumo mínimo. Así logramos reducir las
recargas constantes y asegurar que el rastreo sea continuo.
3. Integración e implementación
Con el uso de la metodología SCRUM, se ejecutó la unificación progresiva de los
componentes tecnológicos.
El punto de inicio fue que los dispositivos en collares transmitieran las coordenadas
geográficas hacia el gateway, desde donde TTN administró cada evento mediante mensajes
Uplink; con este paso se pudo asegurar que los datos del collar no se perdieran y realicen la
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traza de red de forma segura. Posteriormente, la transferencia de información a Firebase
mediante un Webhook para así almacenarla y dejarla accesible para consultas, con esto, se
garantiza que las aplicaciones finales tuvieran acceso con tiempo inmediato a los datos y estos
estén siempre actualizados.
Como se indicó al inicio de este punto, la integración fue de forma incremental; esta
estrategia por etapas fue indispensable para validar: conectividad, tiempos de sincronización,
comprobación de transmisión de datos sin errores y aseguramiento de operatividad continua
del sistema.
4. Validación operativa
En esta última fase se ejecutaron pruebas funcionales para verificar cómo el sistema se
comportaba, todo esto en un entorno real, utilizando collares instalados en mascotas.
La validación evaluó cada componente del ecosistema, primero, la captura de
coordenadas para asegurar la precisión del GPS en movimiento; segundo la transmisión y
recepción de eventos para constatar que los paquetes de datos fluyeran por los medios físicos
y llegaran completos a la red; y finalmente, el almacenamiento y la visualización de recorridos
Figura 3
Procedimiento aplicado para el desarrollo del proyecto.
Nota: La figura muestra la secuencia de las fases para el desarrollo de la solución IoT
propuesta. El proceso inicia con la identificación del problema y la definición del alcance para
establecer las necesidades y límites del proyecto. Posteriormente, se realizó el diseño del
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ecosistema considerando la interacción entre dispositivos, comunicaciones y plataforma
tecnológica. A continuación, se llevó a cabo la integración e implementación de los distintos
componentes del sistema para lograr su funcionamiento conjunto. Finalmente, se ejecutó la
validación operativa con el fin de comprobar el desempeño de la solución y verificar el
cumplimiento de los objetivos definidos para el proyecto.
RESULTADOS
Gracias al correcto uso de las metodologías y el compromiso del equipo, se pudo
organizar y planificar el proyecto para diseñar e implementar una arquitectura IoT sólida,
distribuida y sincronizada de extremo a extremo. El ecosistema logrado funciona de manera
fluida en las siguientes etapas: primero, los collares inteligentes con tecnología LilyGO son los
encargados de capturar las coordenadas geográficas de las mascotas, luego estos datos
recolectados son transmitidos por LoRaWAN hacia el gateway Milesight, el cual se encarga de
gestionar (recibir y redirigir) los paquetes de datos. A continuación de Milesight, la
administración de los datos pasa a TTN mediante eventos Uplink; en este punto se implementó
un mecanismo Webhook para para la transferencia de información hacia Firebase(plataforma
central y segura de almacenamiento).
Para finalizar y que el usuario final pueda interactuar con el sistema, los datos son
consumidos en dos plataformas, una en panel web Tago.IO (plataforma idonea para monitoreo
geográfico), y una app móvil pensada para los dueños de mascotas.
Este diseño con enfoque modular dejó abierta la posibilidad de escalabilidad y facilidades para
desarrollar mantenimiento y actualizaciones sin interrumpir la continuidad del funcionamiento.
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Figura 4
Arquitectura funcional del proceso de estructuración del proyecto.
Nota: Esta figura muestra la arquitectura funcional hecha para la solución IoT de
monitoreo de mascotas y el fujo de la información. En el collar IoT (basado en LilyGO y GPS)
es donde se inicia la data, los captura y envía mediante LoRaWAN hacia el Gateway Milesight,
posteriormente enviada a TTN utilizando comunicación uplink; luego los datos son integrados
mediante Webhook y almacenados en Firebase. Finalmente, la información es mostrada a
través de una plataforma web (Tago.io) y una aplicación móvil desarrollada en Xamarin.Forms,
permitiendo el monitoreo y acceso a los datos generados.
El modelo de gestión utilizado fue clave, organizar el proyecto en etapas progresivas
permitió reducir los riesgos y que los dispositivos se integren con los digitales sin mayores
problemas. Desde el inicio era necesario conectar objetivos, requerimientos y entregables para
trazar una ruta clara y ordenada.
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Como resultado de lo anterior se obtuvo:
• Conexión exitosa de etapas: captura, transmisión y visualización.
• Pruebas ejecutadas con eficiencia, reduciendo retrasos.
• El despliegue fue sincronizado entre procesos y pruebas de funcionalidad.
Scrum como metodología iterativa fue fundamental para mantener el avance controlado
y ágil para implementar cambios, esto unido a una documentación que ayudó a tener un
respaldo de las actividades y datos generados en todo el desarrollo.
Tabla 3.
Resultados alcanzados durante la gestión del proyecto.
Etapa/Ámbito
Resultado obtenido
Planificación
Comprensión clara de
requerimientos y alcance.
Integración
Sincronización de tecnologías.
Comunicación
Fases y eventos claros y fluidos.
Despliegue y accesibilidad
Experiencia de usuario óptima.
Validación
Funcionalidad exitosa.
Nota. Los resultados de cada ámbito fueron obtenidos considerando el cumplimiento de
objetivos y la interacción entre los componentes tecnológicos del sistema.
Para la etapa de validación se puso a prueba todos los componentes del ecosistema IoT
bajo condiciones reales, usando dispositivos en collares para registrar los desplazamientos de
las mascotas y comprobar que la información fluyera sin interrupciones. En esta se verificó con
éxito el recorrido completo de los datos, desde la captura de ubicación con los LiLyGO hasta el
respectivo almacenamiento en Firebase y la consulta final en las plataformas web y móvil. Con
esto, se podría confirmar que la arquitectura elegida mantiene una sincronización correcta entre
todas sus capas (Adelantado et al., 2017; Gubbi et al., 2013). Hay que tener presente que este
estudio pretende demostrar cómo una correcta gestión, planeación y estructuración, puede
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garantizar un desarrollo y despliegue de un ecosistema de manera exitosa, ya que los
proyectos bajo esta misma gestión que incluyen métricas, seguimiento y control pueden
basarse en lo establecido por el PMI (Project Management Institute, 2021).
DISCUSIÓN
El proyecto desarrollado ha demostrado en sus resultados que para tener éxito en el
desarrollo de soluciones IoT va más allá de saber elegir correctamente tecnologías o medir el
rendimiento de los componentes; el "punto" clave está en cómo se establece la estructura de
los procesos de gestión para que coordinen con exactitud y precisión cada capa del
ecosistema. En nuestro caso, el haber definido el alcance de una forma progresiva, el organizar
el trabajo por etapas y apostar por una integración procesual y modular, fueron las claves para
tener un despliegue sencillo y además que la complejidad técnica de la implementación haya
sido mínima. Todos estos hallazgos y experiencias, coinciden con lo planteado por Gubbi et al.
(2013), quienes señalan que los ecosistemas IoT necesitan mecanismos de coordinación entre
dispositivos, redes y plataformas de procesamiento para garantizar que todo funcione de
manera integral. De igual forma, Atzori et al. (2010) destacan que el valor real de una solución
IoT no está solo en conectar cosas, sino en la capacidad de integrar eficientemente los
recursos físicos y digitales dentro de una arquitectura que sea verdaderamente funcional.
Desde el ámbito de las comunicaciones, haber elegido LoRaWAN fue una decisión muy
acertada para la necesidad de monitoreo como este, donde se necesitaba transmitir datos a
distancias largas, con un mínimo de energía, en entornos abiertos/distribuidos y con un
consumo mínimo de energía. Este comportamiento se alinea perfectamente con lo reportado
por Adelantado et al. (2017) y Raza et al. (2017), quienes identifican a las tecnologías LPWAN
como la opción más viable para aplicaciones IoT que operan de forma remota y bajo estrictas
restricciones de batería.
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Por otra parte, adoptar una estrategia iterativa basada en la metodología Scrum fue
clave para organizar al equipo de trabajo y sincronizarlo con el desarrollo a través de ciclos de
integración, evaluación y validación progresiva. Y aunque el propósito en un inicio no fue
evaluar el desempeño de las metodologías ágiles como tal(en este caso SCRUM), durante el
proceso nos dimos cuenta de manera particular que la planificación incremental facilitaba la
coordinación entre los dispositivos (hardware), las conexiones (LoRaWAN) y las pantallas de
visualización(plataformas web y móvil), esto coincide con lo expuesto por Schwaber y
Sutherland (2020), quienes señalan que los enfoques iterativos facilitan la adaptación y el
control en entornos tecnológicos dinámicos. Además, la adopción de una arquitectura modular
que permitirá en un futuro agregar dispositivos, ampliar la cobertura o integrar servicios
adicionales sin tener que rediseñar el ecosistema desde cero.
Para finalizar, podemos mencionar que uno de los principales aportes de este proyecto
fue haberse enfocado en abordar al mismo desde una perspectiva de gestión y estructuración,
esto ayuda a complementar otros trabajos que se centran exclusivamente en el desarrollo e
implementación de este tipo de tecnologías. Para lograr soluciones funcionales, sostenibles y
escalables es importante contemplar el enfoque de gestión y estructuración.
CONCLUSIONES
Se ha logrado demostrar que, para tener éxito al implementar soluciones basadas en
Internet de las Cosas, no depende de la integración técnica solamente, sino que demanda una
gestión sólida, fundamentada y comprometida. Identificar, definir y delimitar el alcance con
claridad, organizar las actividades por etapas y estructurar el ecosistema IoT de forma
progresiva fue lo más acertado para una sincronización de todos los componentes, logrando
así una solución completamente funcional.
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En la parte arquitectónica del proyecto, se demuestra que es totalmente posible integrar
todos los dispositivos hardware, la conectividad elegida LoRaWAN, almacenamiento y
herramientas de visualización, todo esto en un mismo entorno distribuido. Al mismo tiempo nos
dio ventajas en cuanto a modularidad y escalabilidad, dejando construida una base tecnológica
reutilizable para futuros proyectos de monitoreo.
Organizar el trabajo con Scrum facilitó una integración paso a paso(iterativo), revisiones
continuas y un control de cada tarea.
Como próximo paso, se ha planeado ampliar el alcance de esta solución hacia el
monitoreo de animales en zoológicos, sumando nuevas capacidades para capturar y analizar
datos. La idea es integrar sensores que midan signos vitales clave, como el ritmo cardíaco y la
temperatura corporal, y combinarlos con alertas de geolocalización que avisen si un animal se
desplaza fuera de sus zonas permitidas. Con este avance, el ecosistema se convertiría en una
herramienta de apoyo para cuidadores y veterinarios, brindando supervisión remota
permanente y continua, mejorando el seguimiento de especies que requieran un cuidado
especial o condiciones específicas de manejo, y otras ventajas que se derivan de las
mencionadas.
Declaración de conflicto de interés
El autor declara no tener ningún conflicto de interés relacionado con esta investigación.
Declaración de contribución a la autoría
Ing. Telmo Santiago Durazno Silva: Investigación, recopilación y análisis de información,
redacción del borrador original del manuscrito, organización del contenido científico y
elaboración del documento final.
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735 Revista Multidisciplinar Epistemología de las Ciencias | Vol. 3, Núm. 3, 2026, julio-septiembre
Mgs. Wilson Adrián Guillermo León: Conceptualización del proyecto, coordinación y
administración de actividades, desarrollo metodológico, diseño de la arquitectura tecnológica e
integración técnica de la solución.
Mgs. Galo Patricio Hurtado Crespo: Desarrollo técnico, implementación e integración de
componentes tecnológicos y revisión técnica del sistema desarrollado.
Todos los autores: Participaron en el proceso de validación del sistema, realización de pruebas
funcionales, revisión crítica del contenido y aprobación de la versión final del manuscrito.
Declaración de uso de inteligencia artificial
Los autores declaran que utilizaron la inteligencia artificial como apoyo para este
artículo, y también que esta herramienta no sustituye de ninguna manera la tarea o proceso
intelectual. Después de rigurosas revisiones con diferentes herramientas en la que se
comprobó que no existe plagio como constan en las evidencias, los autores manifiestan y
reconocen que este trabajo fue producto de un trabajo intelectual propio, que no ha sido escrito
ni publicado en ninguna plataforma electrónica o de IA.
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