# Blog - Page 2 | TagoIO

> Artículos, tutoriales y novedades del equipo de TagoIO.

Artículos, tutoriales y novedades del equipo de TagoIO.

- [Cómo escalar de un piloto IoT de 10 dispositivos a 1.000](https://tago.io/es/blog/scale-iot-pilot-to-1000-devices.md): Escalar de un piloto IoT de 10 dispositivos a 1.000 rompe el alta manual, la vigilancia a ojo y los dashboards hechos a mano. Los cuatro sistemas que los sustituyen: aprovisionamiento, plantillas, inteligencia automatizada y salud de la flota.
- [Network server LoRaWAN vs plataforma de aplicaciones IoT: qué hace cada uno en realidad](https://tago.io/es/blog/lorawan-network-server-vs-application-platform.md): Un network server LoRaWAN mueve paquetes; una plataforma de aplicaciones IoT los convierte en dashboards, alertas, predicciones y aplicaciones. Qué hace cada capa, por qué necesitas las dos y cómo se conectan.
- [En qué se diferencian los modelos de precio de plataformas IoT, y cuál es más previsible](https://tago.io/es/blog/iot-platform-pricing-models-compared.md): Modelos de precio de plataformas IoT por dispositivo, por consumo, por tramos y fijo comparados en un solo eje: cuán previsible es la factura con 10 veces más dispositivos. Qué modelo encaja en cada despliegue y las preguntas que descubren sorpresas.
- [Los mayores errores de los integradores de sistemas al construir sobre plataformas IoT](https://tago.io/es/blog/biggest-mistakes-system-integrators-iot-platforms.md): Los errores más costosos de los integradores de sistemas en plataformas IoT: reconstruir lo que la plataforma ya trae, cobrar de menos por el soporte, entregar dashboards sin inteligencia y saltarse la multi-tenencia.
- [¿Qué es el análisis predictivo para IoT y cómo empezar?](https://tago.io/es/blog/what-is-predictive-analytics-for-iot.md): Una guía clara sobre el análisis predictivo para IoT: qué significa, dónde rinde frutos, los requisitos reales y un primer proyecto que puedes lanzar en TagoIO.
- [Cómo convertir los datos de IoT en un pronóstico de demanda](https://tago.io/es/blog/turn-iot-data-into-demand-forecast.md): Los datos de IoT miden el consumo real, lo que los convierte en una base sólida para pronosticar la demanda. Cómo crear uno y actuar sobre él con TagoIO.
- [Cómo pronosticar los niveles de tanques y silos antes de que se vacíen](https://tago.io/es/blog/forecast-tank-silo-levels-before-they-run-out.md): Los sensores de nivel te dicen cuánto queda. El pronóstico te dice cuándo se acaba. Cómo predecir el agotamiento de tanques y silos y activar recargas con tiempo de anticipación en TagoIO.
- [De reactivo a predictivo: cómo crear alertas basadas en pronósticos para IoT](https://tago.io/es/blog/forecast-based-alerts-iot.md): Las alertas por umbral se activan después de que empieza el problema. Las alertas basadas en pronósticos se activan antes. Cómo crear alertas predictivas sobre datos de IoT con TagoIO.
- [Cómo pronosticar el consumo de energía con datos de IoT](https://tago.io/es/blog/how-to-forecast-energy-consumption-iot.md): Un enfoque práctico para pronosticar el consumo de energía a partir de datos de medidores IoT: la estacionalidad que domina la carga, los factores que hay que sumar y cómo ejecutarlo en TagoIO.
- [Detección de anomalías vs pronóstico: ¿cuál necesita tu proyecto de IoT?](https://tago.io/es/blog/anomaly-detection-vs-forecasting-iot.md): La detección de anomalías y el pronóstico resuelven problemas distintos de IoT. Cómo diferenciarlos, cuándo necesitas cada uno y cómo trabajan juntos en TagoIO.
- [¿Cuántos datos históricos necesitas para pronosticar métricas de IoT?](https://tago.io/es/blog/how-much-historical-data-forecast-iot.md): Cuántos datos históricos de IoT necesita realmente un pronóstico: la regla ligada a tu ciclo estacional, por qué más no siempre es mejor y cómo empezar antes de tener años acumulados.
- [Cómo ejecutar modelos de Machine Learning con tus datos IoT usando TagoIO Analysis](https://tago.io/es/blog/run-machine-learning-iot-data-tagoio-analysis.md): Una ruta práctica para ejecutar machine learning con datos IoT dentro de TagoIO Analysis: dónde entrenar, cómo servir predicciones y cómo mantener los modelos actualizados.

[llms.txt](https://tago.io/llms.txt)