Monitoreo inteligente de la calidad del agua mediante  
tecnologías web e Internet de las Cosas en contextos  
municipales  
Smart water quality monitoring using Web Technologies and the Internet  
of Things in municipal settings  
José Antonio Contreras Flores  
Instituto Tecnológico Superior de Perote  
Perote, Veracruz México  
José Alfonso Lopez Gonzalez  
Instituto Tecnológico Superior de Perote  
Perote, Veracruz México  
José Manuel Díaz Rivera  
Instituto Tecnológico Superior de Perote  
Perote, Veracruz México  
Samuel Martínez Ramos  
Instituto Tecnológico Superior de Perote  
Perote, Veracruz México  
Artículo recibido: 21 de enero de 2026. Aceptado para publicación: 02 de junio de 2026.  
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.  
Resumen  
El monitoreo de la calidad del agua en contextos municipales ha presentado limitaciones estructurales  
derivadas del uso predominante de metodologías tradicionales basadas en muestreo manual por  
pobladores o bien por organismos no gubernamentales. Dentro del presente artículo se realiza una  
revisión crítica de la literatura existente sobre sistemas inteligentes de monitoreo hídrico cuya base  
de funcionamiento es el Internet de las Cosas (IoT) y tecnologías web. La metodología se fundamenta  
en un análisis sistemático de publicaciones indexadas entre 2010 y 2024 en apoyo con bases de datos  
científicas. Los resultados muestran que la integración de sensores fisicoquímicos con arquitecturas  
IoT permite mejorar significativamente la adquisición de datos en tiempo real. Sin embargo, persisten  
limitaciones relacionadas con la escalabilidad, interoperabilidad y adopción en contextos municipales.  
De esta forma es posible concluir que estos sistemas constituyen una alternativa viable, de bajo costo,  
operable por la propia comunidad en donde se encuentre el muestreo y con un gran potencial, aunque  
su implementación final requiere enfoques interdisciplinarios, dentro entorno de TecNM es posible  
conjuntar dicha fuerza profesional.  
Palabras clave: calidad del agua, internet de las cosas, monitoreo de agua, sensores, sistemas  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 681.  
inteligentes  
Abstract  
Water quality monitoring in municipal settings has faced structural limitations stemming from the  
predominant use of traditional methodologies based on manual sampling by residents or non-  
governmental organizations. This article provides a critical review of the existing literature on smart  
water monitoring systems that rely on the Internet of Things (IoT) and web technologies. The  
methodology is based on a systematic analysis of publications indexed between 2010 and 2024,  
supported by scientific databases. The results show that the integration of physicochemical sensors  
with IoT architectures significantly improves real-time data acquisition. However, limitations persist  
regarding scalability, interoperability, and adoption in municipal contexts. Thus, it can be concluded  
that these systems constitute a viable, low-cost alternative that can be operated by the community  
where the sampling takes place and holds great potential; however, their final implementation requires  
interdisciplinary approaches, and within the TecNM environment, it is possible to bring together such  
professional expertise.  
Keywords: water quality, internet of things, sensors, smart systems, water monitoring  
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Cómo citar: Contreras Flores, J. A., Lopez Gonzalez, J. A., Díaz Rivera, J. M., & Martínez Ramos, S.  
(2026). Monitoreo inteligente de la calidad del agua mediante tecnologías web e Internet de las Cosas  
en contextos municipales. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 7 (3),  
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.  
ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 682.  
INTRODUCCIÓN  
La calidad del agua es un componente esencial para la salud pública y la sostenibilidad ambiental. De  
acuerdo con la World Health Organization (2017), el acceso a agua potable segura constituye un  
derecho fundamental y un elemento clave para el desarrollo de la sociedad. Sin embargo, en muchos  
municipios de países en vías de desarrollo, incluyendo México, los sistemas de monitoreo continúan  
basándose en metodologías tradicionales que limitan la frecuencia y oportunidad de los datos  
obtenidos, en función de retraso y almacenamiento.  
En este sentido, la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA, 2020) señala que los procesos  
convencionales de análisis presentan restricciones en cobertura y costos operativos, lo que dificulta  
una correcta y eficiente administración del recurso hídrico.  
Ante tal escenario, el Internet de las Cosas (IoT) se presenta como una tecnología disruptiva, de bajo  
costo y alta disponibilidad tecnológica, adaptada a medios hostiles y de complejidad básica. Según  
Gubbi et al. (2013), el IoT permite la interconexión de dispositivos físicos mediante redes digitales,  
facilitando la adquisición y transmisión de datos en tiempo real. Adicionalmente, Al-Fuqaha et al. (2015)  
destacan que estas arquitecturas permiten integrar sensores, redes de comunicación y aplicaciones,  
generando sistemas inteligentes capaces de automatizar procesos de monitoreo ambiental.  
El objetivo central de este artículo es analizar críticamente el estado del arte sobre el uso de tecnologías  
IoT y plataformas web en el monitoreo de la calidad del agua, identificando sus principales  
aportaciones, limitaciones y oportunidades de implementación en contextos municipales.  
METODOLOGÍA  
El presente estudio se desarrolló con base en un enfoque de revisión sistemática de la literatura, con  
el objetivo central de identificar, analizar y sintetizar la evidencia científica relacionada con la  
implementación de sistemas de monitoreo de la calidad del agua basados en tecnologías web y de  
Internet de las Cosas (IoT). Este tipo de aproximación metodológica permite dar forma al conocimiento  
existente de manera crítica y reproducible, facilitando la identificación de tendencias, limitaciones y  
oportunidades de investigación (Kitchenham & Charters, 2007).  
La recopilación de información se realizó a través de la consulta de bases de datos académicas de alto  
impacto, como por ejemplo Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect y Google Scholar. Estas fuentes fueron  
seleccionadas debido a su cobertura en áreas de ingeniería, tecnologías de la información y ciencias  
ambientales. Para la búsqueda de literatura se emplearon combinaciones de palabras clave en inglés  
y español, tales como “IoT water quality monitoring”, “smart water systems”, “sensor networks water  
quality” y “monitoreo inteligente del agua”, utilizando operadores booleanos como and (&) y or (|) para  
optimizar la recuperación de documentos relevantes.  
Con el propósito de garantizar la actualidad y pertinencia de los estudios analizados, se establecieron  
criterios de delimitación que consideraron publicaciones en el periodo comprendido entre 2010 y 2024,  
priorizando artículos científicos indexados y trabajos con respaldo académico riguroso. A partir de los  
resultados obtenidos, se llevó a cabo un proceso de depuración progresiva donde se ha incluido la  
revisión de títulos, resúmenes y posteriormente, en caso de no haber desestimado, textos completos.  
La selección de los estudios se basó en criterios de inclusión orientados a identificar investigaciones  
que abordaron el monitoreo de la calidad del agua mediante sensores y tecnologías IoT, que  
presentaran validación experimental o implementación práctica, y que fueran publicados en revistas  
indexadas o conferencias científicas en su mayoría. Por otro lado, se excluyeron aquellos trabajos que  
carecían evidencia sustancial de aplicación en contextos similares, ya que no es lo mismo en contextos  
urbanos o rurales.  
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Como resultado de este proceso, se identificaron inicialmente más de cien documentos, los cuales  
fueron reducidos mediante filtros sucesivos hasta obtener un conjunto final de estudios relevantes  
para el análisis. Este procedimiento permitió asegurar la calidad y consistencia de la información  
utilizada.  
Para la evaluación de la calidad de los estudios seleccionados, se consideraron aspectos como la  
claridad de los objetivos de investigación, la solidez metodológica, la presencia de validación  
experimental y la relevancia de los resultados. Este análisis permitió no solo describir los sistemas  
propuestos, sino también evaluar críticamente sus alcances y limitaciones.  
La información recopilada fue organizada mediante un análisis temático, agrupando los estudios en  
categorías relacionadas con arquitecturas IoT, sensores utilizados, plataformas web y aplicaciones en  
contextos reales. Esta estrategia permitió identificar patrones comunes, tendencias emergentes y  
vacíos en la literatura.  
Finalmente, con el objetivo de proporcionar una visión sintética y comparativa de los trabajos  
analizados, se elaboró una tabla de comparación de estudios, en la cual se resumen las principales  
características de los sistemas propuestos en la literatura, incluyendo el tipo de tecnología utilizada,  
los parámetros monitoreados y sus principales aportaciones.  
Tabla 1  
Comparativa de aportaciones en estudios sobre monitoreo de calidad del agua basado en IoT  
Autor(es)  
Año  
2018  
2021  
2017  
2014  
2019  
2019  
2014  
Tecnología  
Parámetros  
monitoreados  
pH, temperatura  
Aportación principal  
Olivo et al.  
Sensores +  
microcontrolador  
IoT + red 3G  
Prototipo funcional para  
acuicultura  
Monitoreo en tiempo real  
en zonas rurales  
Alta precisión en  
medición  
Arquitectura para  
ciudades inteligentes  
Integración con cloud  
computing  
Análisis de limitaciones  
en zonas rurales  
Gestión inteligente  
basada en contexto  
Conejeros et  
al.  
Li et al.  
pH, turbidez  
Sensores inteligentes  
Redes IoT  
Conductividad, pH  
Zanella et al.  
Kumar et al.  
Ndzi et al.  
Variables  
ambientales  
Múltiples  
parámetros  
Variables básicas  
IoT + nube  
IoT inalámbrico  
IoT + contexto  
Perera et al.  
Datos ambientales  
Fuente: elaboración propia.  
Estrategia de búsqueda de información  
Con el propósito de garantizar la calidad científica, pertinencia temática y confiabilidad de la  
información analizada, se establecieron criterios de inclusión y exclusión orientados a seleccionar  
estudios directamente relacionados con el monitoreo inteligente de la calidad del agua mediante  
tecnologías IoT y plataformas digitales.  
Los criterios de inclusión contemplaron artículos científicos, revisiones académicas y publicaciones  
indexadas que abordaran el uso de sensores, redes de comunicación, sistemas embebidos o  
plataformas web aplicadas al monitoreo de variables fisicoquímicas del agua. Asimismo, se  
consideraron investigaciones que presentaran evidencia experimental, validación práctica o  
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implementación funcional de prototipos, debido a que estos elementos permiten evaluar la viabilidad  
real de las soluciones tecnológicas propuestas. También se priorizaron estudios publicados en revistas  
científicas arbitradas y memorias de congresos internacionales reconocidos en las áreas de ingeniería,  
tecnologías de la información y ciencias ambientales.  
De igual manera, se incluyeron investigaciones enfocadas en parámetros relevantes para la evaluación  
de la calidad del agua, tales como pH, turbidez, temperatura, conductividad y niveles de contaminación,  
así como estudios relacionados con arquitecturas IoT, plataformas de almacenamiento en la nube y  
sistemas de visualización de datos en tiempo real.  
Por otro lado, los criterios de exclusión consideraron aquellos documentos que presentaban  
únicamente enfoques conceptuales o teóricos sin evidencia de implementación práctica, debido a que  
limitaban el análisis comparativo de resultados reales. También se descartaron publicaciones  
duplicadas, documentos incompletos, trabajos sin revisión por pares y estudios cuya información  
metodológica resultaba insuficiente para evaluar la calidad de sus resultados.  
Asimismo, se excluyeron investigaciones alejadas del contexto del monitoreo ambiental o aquellas  
centradas exclusivamente en otras áreas de aplicación del IoT, como domótica, salud o automatización  
industrial, cuando no existía relación directa con la gestión hídrica. Finalmente, se omitieron  
publicaciones anteriores al periodo de análisis establecido, con el fin de asegurar que la revisión refleja  
el estado actual del conocimiento y las tendencias tecnológicas más recientes.  
La aplicación de estos criterios permitió conformar un conjunto de estudios con suficiente rigor  
metodológico y relevancia científica, facilitando un análisis crítico más consistente y alineado con los  
objetivos de la investigación.  
Criterios de inclusión y exclusión  
Con el propósito de garantizar la calidad científica y la pertinencia temática de la información  
recopilada, se establecieron criterios de inclusión y exclusión orientados a seleccionar investigaciones  
directamente relacionadas con la implementación de sistemas de monitoreo de calidad del agua  
basados en tecnologías IoT y plataformas web. La definición de estos criterios permitió delimitar el  
alcance de la revisión y asegurar la consistencia metodológica del estudio, tal como recomiendan  
Kitchenham y Charters (2007) en investigaciones de revisión sistemática.  
Los criterios de inclusión contemplaron artículos científicos, revisiones académicas y publicaciones  
indexadas que abordaran el uso de sensores, microcontroladores, redes inalámbricas y aplicaciones  
web aplicadas al monitoreo de variables fisicoquímicas del agua. Asimismo, se consideraron estudios  
que presentaran evidencia experimental, validación práctica o implementación funcional de prototipos  
tecnológicos, debido a que estos elementos permiten evaluar la viabilidad operativa de las soluciones  
propuestas.  
De igual forma, se incluyeron investigaciones enfocadas en parámetros relevantes para la evaluación  
de la calidad del agua, tales como pH, turbidez, temperatura y conductividad, debido a que son  
indicadores ampliamente utilizados en sistemas de monitoreo ambiental (World Health Organization  
[WHO], 2017). También se priorizaron publicaciones relacionadas con arquitecturas IoT,  
almacenamiento en la nube y plataformas de visualización de datos en tiempo real.  
Por otro lado, se excluyeron aquellos documentos que presentaban únicamente enfoques  
conceptuales sin evidencia empírica, trabajos duplicados, publicaciones sin revisión por pares y  
estudios cuya metodología no permitía evaluar la confiabilidad de los resultados obtenidos. Asimismo,  
fueron descartadas investigaciones orientadas exclusivamente a otras áreas de aplicación del IoT,  
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como automatización industrial o domótica, cuando no existía relación directa con el monitoreo  
hídrico.  
La aplicación de estos criterios permitió conformar un conjunto de estudios con suficiente rigor  
metodológico y relevancia científica, facilitando un análisis crítico más sólido y alineado con los  
objetivos de la investigación.  
Proceso de selección de estudios  
El proceso de selección de estudios se desarrolló de manera progresiva y sistemática, con la finalidad  
de depurar la información recopilada y garantizar la inclusión de investigaciones relevantes para el  
análisis. Inicialmente, se realizó una búsqueda general en las bases de datos seleccionadas utilizando  
combinaciones de palabras clave relacionadas con Internet de las Cosas, monitoreo inteligente y  
calidad del agua.  
Posteriormente, se llevó a cabo una revisión preliminar de títulos y resúmenes para identificar estudios  
potencialmente relevantes. En esta etapa se eliminaron publicaciones duplicadas y trabajos que no  
guardaban relación con el objeto de estudio. Los artículos restantes fueron sometidos a una revisión  
de texto completo, permitiendo verificar el cumplimiento de los criterios de inclusión y exclusión  
previamente establecidos.  
Este procedimiento metodológico coincide con las recomendaciones de Moher et al. (2009) respecto  
a la necesidad de documentar y transparentar los procesos de selección en revisiones sistemáticas,  
favoreciendo la trazabilidad y reproducibilidad de la investigación.  
Como resultado de este proceso, se identificaron inicialmente más de cien documentos científicos, los  
cuales fueron reducidos gradualmente hasta obtener un conjunto final de estudios considerados  
adecuados para el análisis comparativo y crítico.  
Tabla 2  
Proceso de selección de artículos científicos  
Etapa  
Identificación  
Filtrado  
Evaluación  
Selección final  
Descripción  
Búsqueda en bases de datos científicas  
Revisión de títulos y resúmenes  
Lectura y análisis de texto completo  
Estudios incluidos en la revisión  
Resultados  
120 artículos  
65 artículos  
35 artículos  
25 artículos  
Fuente: elaboración propia.  
Evaluación de la calidad de los estudios  
La evaluación de la calidad metodológica de los estudios seleccionados se realizó mediante un análisis  
crítico orientado a identificar la consistencia científica y la validez de los resultados reportados. Para  
ello, se consideraron criterios relacionados con la claridad de los objetivos de investigación, la  
descripción metodológica, la implementación experimental de los sistemas y la relevancia de los  
resultados obtenidos.  
De acuerdo con Kitchenham y Charters (2007), la evaluación crítica de la literatura permite reducir  
sesgos y fortalecer la confiabilidad de las revisiones sistemáticas. En este sentido, se analizaron  
aspectos como el tipo de sensores utilizados, la arquitectura tecnológica implementada, la precisión  
de las mediciones y las condiciones de validación experimental.  
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Asimismo, se consideró la actualidad de las publicaciones y el impacto académico de las fuentes  
consultadas, priorizando investigaciones publicadas en revistas indexadas  
internacionales reconocidas en áreas de ingeniería y tecnologías emergentes.  
y
conferencias  
Este análisis permitió identificar fortalezas y limitaciones en los estudios revisados, así como  
tendencias comunes relacionadas con el uso de plataformas IoT para monitoreo ambiental.  
Síntesis y análisis de la información  
La información recopilada fue organizada mediante un proceso de síntesis temática, agrupando los  
estudios seleccionados en categorías relacionadas con las principales áreas de aplicación de las  
tecnologías IoT en el monitoreo de calidad del agua.  
Las categorías identificadas incluyeron arquitecturas IoT, sensores fisicoquímicos, plataformas web,  
sistemas de almacenamiento en la nube y aplicaciones en contextos reales. Este procedimiento  
permitió comparar metodologías, tecnologías implementadas y resultados obtenidos en diferentes  
investigaciones.  
De acuerdo con Perera et al. (2014), la síntesis temática facilita la identificación de patrones y  
tendencias dentro de un conjunto amplio de estudios, contribuyendo a la construcción de una visión  
integral del estado del arte.  
Como resultado del análisis, se observó que la mayoría de las investigaciones coinciden en señalar que  
la integración de sensores inteligentes y plataformas digitales mejora significativamente la capacidad  
de monitoreo en tiempo real. No obstante, también se identificaron limitaciones recurrentes  
relacionadas con conectividad, escalabilidad e interoperabilidad tecnológica.  
Finalmente, la síntesis de la información permitió identificar vacíos de investigación, particularmente  
en contextos municipales y rurales, donde la implementación de este tipo de soluciones aún es  
limitada.  
Representación gráfica del proceso metodológico  
Con el propósito de facilitar la comprensión del procedimiento metodológico seguido durante la  
investigación, se incorporó una representación gráfica del proceso de revisión sistemática. Esta  
representación permite visualizar de manera estructurada las etapas de identificación, filtrado,  
evaluación y selección de estudios científicos.  
La utilización de diagramas metodológicos es ampliamente recomendada en investigaciones de  
revisión debido a que mejora la claridad del proceso de selección y fortalece la transparencia  
metodológica (Moher et al., 2009).  
DESARROLLO  
Evolución del monitoreo de agua  
El monitoreo de la calidad del agua ha evolucionado significativamente en las últimas décadas como  
resultado del avance tecnológico y de la creciente necesidad de fortalecer la gestión de los recursos  
hídricos. Tradicionalmente, los procesos de evaluación de calidad del agua se realizaban mediante  
técnicas manuales basadas en muestreos periódicos y análisis de laboratorio, los cuales permitían  
obtener resultados precisos, aunque limitados en frecuencia y cobertura espacial. Según la World  
Health Organization (2017), este tipo de metodologías continúan siendo ampliamente utilizadas en  
numerosos contextos debido a su confiabilidad analítica; sin embargo, presentan restricciones  
importantes relacionadas con el tiempo de respuesta y los costos operativos.  
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En el contexto latinoamericano, organismos como la Comisión Nacional del Agua (CONAGUA, 2020)  
han señalado que gran parte de los sistemas de monitoreo tradicionales dependen de procesos  
centralizados que dificultan la detección temprana de eventos de contaminación. Esta problemática  
resulta particularmente relevante en municipios rurales o semiurbanos, donde la infraestructura  
tecnológica y los recursos disponibles suelen ser limitados.  
Con el desarrollo de las tecnologías digitales y de comunicación, comenzaron a surgir sistemas  
automatizados capaces de mejorar la adquisición y transmisión de información ambiental. De acuerdo  
con Gubbi et al. (2013), la incorporación de redes de sensores y plataformas digitales transformó el  
monitoreo hídrico en un proceso continuo y en tiempo real, permitiendo reducir la dependencia de los  
análisis manuales.  
Posteriormente, la integración del Internet de las Cosas (IoT) impulsó una nueva etapa en la evolución  
del monitoreo ambiental. Según Ashton (2009), el IoT permite la interconexión de objetos físicos  
capaces de recopilar y compartir información mediante redes digitales. Esta capacidad ha favorecido  
el desarrollo de sistemas inteligentes aplicados al monitoreo de variables fisicoquímicas del agua,  
incrementando la precisión, frecuencia y disponibilidad de los datos.  
Actualmente, los sistemas de monitoreo inteligente no solo permiten medir variables ambientales, sino  
también generar modelos predictivos y sistemas de apoyo para la toma de decisiones, consolidándose  
como una tendencia estratégica en la gestión sostenible del recurso hídrico.  
Arquitecturas IoT aplicadas al agua  
Las arquitecturas IoT constituyen la base estructural de los sistemas inteligentes de monitoreo  
ambiental, debido a que permiten integrar dispositivos físicos, redes de comunicación y plataformas  
digitales en un ecosistema tecnológico unificado. De acuerdo con Al-Fuqaha et al. (2015), las  
arquitecturas IoT se organizan generalmente en tres capas funcionales: percepción, red y aplicación.  
La capa de percepción está conformada por sensores y dispositivos encargados de capturar  
información del entorno físico, tales como pH, turbidez, temperatura y conductividad. Estos  
dispositivos representan el componente fundamental de adquisición de datos en sistemas de  
monitoreo hídrico.  
La capa de red tiene como objetivo transmitir la información recopilada hacia servidores locales o  
plataformas en la nube mediante protocolos de comunicación inalámbrica como Wi-Fi, ZigBee, LoRa o  
redes móviles. Según Ray (2018), esta capa desempeña un papel crítico en la eficiencia y escalabilidad  
de los sistemas IoT, especialmente en contextos donde existen limitaciones de conectividad.  
Finalmente, la capa de aplicación se encarga del procesamiento, almacenamiento y visualización de la  
información mediante plataformas web o sistemas de análisis de datos. Esta capa permite a los  
usuarios monitorear el estado del agua en tiempo real y generar reportes para apoyar la toma de  
decisiones.  
En aplicaciones relacionadas con calidad del agua, las arquitecturas IoT han demostrado ventajas  
significativas en automatización, disponibilidad de datos y reducción de tiempos de respuesta. No  
obstante, investigaciones como las de Da Xu et al. (2014) advierten que la interoperabilidad entre  
dispositivos y plataformas continúa siendo uno de los principales desafíos tecnológicos.  
Asimismo, Vermesan y Friess (2013) sostienen que el éxito de estas arquitecturas depende no solo de  
factores técnicos, sino también de la integración con políticas públicas y modelos de gestión  
sustentable.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 688.  
Sensores y parámetros clave  
El monitoreo de la calidad del agua se fundamenta en la medición de variables fisicoquímicas que  
permiten evaluar su estado y determinar su aptitud para diferentes usos. La World Health Organization  
(2017) establece que parámetros como el pH, la turbidez, la temperatura y la conductividad eléctrica  
representan indicadores esenciales para identificar alteraciones en la calidad del agua y posibles  
fuentes de contaminación.  
El pH permite determinar el nivel de acidez o alcalinidad del agua, siendo un parámetro relevante para  
evaluar procesos químicos y biológicos. La turbidez, por su parte, mide la presencia de partículas  
suspendidas, las cuales pueden estar asociadas con contaminación microbiológica o sedimentos.  
La temperatura constituye otro indicador importante debido a su influencia en reacciones químicas,  
niveles de oxígeno disuelto y desarrollo de microorganismos. Finalmente, la conductividad eléctrica  
permite estimar la concentración de sales y minerales disueltos en el agua, siendo útil para detectar  
cambios relacionados con contaminación química.  
El desarrollo de sensores inteligentes ha permitido automatizar la medición de estas variables en  
tiempo real. Según Li et al. (2017), los sensores modernos presentan ventajas relacionadas con  
precisión, bajo consumo energético y facilidad de integración con plataformas IoT.  
En investigaciones recientes, los sistemas de monitoreo suelen incorporar sensores conectados a  
microcontroladores como Arduino o Raspberry Pi, permitiendo la transmisión automática de datos  
hacia servidores remotos. Este enfoque ha favorecido el desarrollo de soluciones de bajo costo y alta  
accesibilidad para contextos municipales y rurales.  
Tabla 3  
Principales parámetros monitoreados en sistemas IoT de calidad del agua  
Parámetro  
pH  
Turbidez  
Temperatura  
Conductividad  
Función  
Importancia  
Determina potabilidad  
Identifica contaminación  
Influye en procesos químicos  
Relacionada con contaminación química  
Medición de acidez o alcalinidad  
Detección de partículas suspendidas  
Medición térmica del agua  
Concentración de sales disueltas  
Fuente: elaboración propia.  
Plataformas web y análisis de datos  
Las plataformas web representan un componente esencial dentro de los sistemas inteligentes de  
monitoreo hídrico, debido a que permiten gestionar, almacenar y visualizar la información obtenida por  
los sensores en tiempo real. De acuerdo con Pressman y Maxim (2020), las aplicaciones web basadas  
en arquitecturas cliente-servidor facilitan el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos y mejoran  
la accesibilidad de la información desde diferentes dispositivos.  
La integración de bases de datos relacionales y tecnologías web ha permitido desarrollar dashboards  
interactivos orientados a la supervisión ambiental. Según Perera et al. (2014), estas plataformas  
facilitan el análisis contextual de los datos y permiten generar alertas automáticas ante anomalías  
detectadas en las variables monitoreadas.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 689.  
En el ámbito del monitoreo del agua, las plataformas web no solo cumplen funciones de visualización,  
sino también de almacenamiento histórico y análisis estadístico. Esto posibilita identificar patrones de  
comportamiento y tendencias relacionadas con la calidad del recurso hídrico.  
Asimismo, el uso de frameworks responsivos como Bootstrap ha contribuido a mejorar la accesibilidad  
y usabilidad de las plataformas, permitiendo su consulta desde computadoras, tabletas y dispositivos  
móviles. Este aspecto resulta especialmente importante en sistemas orientados a instituciones  
gubernamentales y organismos de gestión ambiental.  
Por otro lado, investigaciones recientes destacan la incorporación de tecnologías de computación en  
la nube para optimizar el almacenamiento y procesamiento de información. Según Ray (2018), los  
sistemas basados en la nube mejoran la escalabilidad y disponibilidad de los servicios de monitoreo  
ambiental.  
Aplicaciones en contextos reales  
La implementación de sistemas IoT para monitoreo de calidad del agua ha sido reportada en diversos  
contextos internacionales y regionales, evidenciando su potencial para mejorar la gestión hídrica y  
optimizar la toma de decisiones.  
Uno de los casos relevantes es el estudio desarrollado por Conejeros et al. (2021) en zonas rurales de  
Chile, donde se implementó un sistema de monitoreo de agua potable basado en sensores y redes  
móviles 3G. Los resultados mostraron mejoras significativas en la disponibilidad de información en  
tiempo real y en la detección temprana de variaciones en la calidad del agua.  
De igual manera, Olivo et al. (2018) desarrollaron un prototipo automatizado para monitoreo de  
parámetros de calidad del agua en sistemas acuícolas, utilizando sensores conectados a  
microcontroladores y plataformas de análisis digital. Este estudio demostró la viabilidad de  
implementar soluciones de bajo costo para aplicaciones ambientales.  
En el ámbito de las ciudades inteligentes, investigaciones como las de Zanella et al. (2014) han  
evidenciado que las arquitecturas IoT pueden integrarse con sistemas urbanos de gestión ambiental,  
permitiendo monitorear múltiples variables en tiempo real mediante redes distribuidas de sensores.  
No obstante, la implementación en contextos municipales continúa enfrentando desafíos relacionados  
con infraestructura tecnológica, conectividad y sostenibilidad económica. Según Ndzi et al. (2019), las  
limitaciones de acceso a redes de comunicación y recursos financieros representan barreras  
importantes para la adopción de estas tecnologías en regiones rurales y semiurbanas.  
A pesar de estas limitaciones, la literatura coincide en señalar que los sistemas de monitoreo  
inteligente representan una herramienta estratégica para fortalecer la gestión sostenible del agua,  
particularmente en escenarios donde la disponibilidad de información oportuna resulta crítica para la  
protección de la salud pública y del medio ambiente.  
DISCUSIÓN  
El análisis de la literatura científica evidencia que las tecnologías basadas en Internet de las Cosas  
(IoT) han transformado significativamente los modelos tradicionales de monitoreo de calidad del agua,  
permitiendo la automatización de procesos, la adquisición de información en tiempo real y una mayor  
capacidad de respuesta ante eventos de contaminación. Sin embargo, más allá de los avances  
tecnológicos reportados en diversos estudios, persisten desafíos estructurales que limitan la adopción  
masiva y sostenible de estas soluciones en contextos municipales y rurales.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 690.  
En este sentido, la revisión crítica realizada permite identificar tres problemáticas recurrentes dentro  
de la literatura: la brecha tecnológica, las dificultades de interoperabilidad y los desafíos relacionados  
con la escalabilidad de los sistemas IoT aplicados al monitoreo hídrico.  
Brecha tecnológica  
Uno de los principales desafíos identificados en la literatura corresponde a la brecha tecnológica  
existente entre regiones con alta infraestructura digital y aquellos contextos con recursos limitados.  
Aunque diversos estudios reportan resultados favorables en la implementación de sistemas IoT para  
monitoreo ambiental, la mayoría de estas investigaciones se desarrollan en entornos urbanos,  
laboratorios experimentales o instituciones con acceso a infraestructura tecnológica avanzada.  
De acuerdo con Ndzi et al. (2019), las regiones rurales y semiurbanas continúan enfrentando  
limitaciones relacionadas con conectividad, disponibilidad energética y acceso a tecnologías digitales,  
lo que dificulta la implementación permanente de sistemas de monitoreo inteligente. Esta situación  
resulta particularmente relevante en municipios donde el monitoreo de calidad del agua depende aún  
de procesos manuales y análisis esporádicos.  
Asimismo, Vermesan y Friess (2013) señalan que la transformación digital asociada al IoT requiere no  
solo infraestructura tecnológica, sino también capacidades institucionales y formación técnica  
especializada. En muchos casos, los organismos responsables de la gestión hídrica carecen del  
personal capacitado para operar, mantener e interpretar los sistemas inteligentes de monitoreo.  
Desde una perspectiva crítica, esta problemática demuestra que la adopción de tecnologías IoT no  
depende exclusivamente de la disponibilidad de dispositivos y sensores, sino también de factores  
sociales, económicos y organizacionales. En consecuencia, el desarrollo de soluciones tecnológicas  
para monitoreo hídrico debe considerar estrategias orientadas a reducir las desigualdades digitales y  
fortalecer las capacidades locales.  
Interoperabilidad  
Otro de los desafíos recurrentes identificados en la literatura corresponde a la interoperabilidad entre  
dispositivos, plataformas y protocolos de comunicación. La diversidad de tecnologías utilizadas en los  
sistemas IoT genera dificultades para integrar componentes desarrollados por distintos fabricantes o  
implementados bajo arquitecturas heterogéneas.  
Según Da Xu, He y Li (2014), uno de los principales problemas del ecosistema IoT radica en la ausencia  
de estándares universales que permitan una comunicación eficiente entre dispositivos y plataformas.  
Esta situación provoca incompatibilidades técnicas que afectan el intercambio de información y  
reducen la eficiencia operativa de los sistemas de monitoreo.  
En aplicaciones relacionadas con calidad del agua, la interoperabilidad resulta especialmente  
importante debido a que los sistemas suelen integrar sensores fisicoquímicos, microcontroladores,  
redes inalámbricas y plataformas web de visualización. La falta de compatibilidad entre estos  
componentes puede generar pérdidas de información, retrasos en la transmisión de datos y  
dificultades en la gestión centralizada del sistema.  
De igual manera, Al-Fuqaha et al. (2015) sostienen que las arquitecturas IoT actuales presentan una  
alta fragmentación tecnológica, lo que limita la consolidación de ecosistemas inteligentes  
completamente integrados. Este problema se intensifica cuando las plataformas utilizadas dependen  
de servicios propietarios o tecnologías cerradas.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 691.  
Desde una perspectiva analítica, la interoperabilidad no debe entenderse únicamente como un  
problema técnico, sino como una limitación estratégica que afecta la sostenibilidad y evolución de los  
sistemas inteligentes. En este sentido, futuras investigaciones deben enfocarse en el desarrollo de  
arquitecturas abiertas y modelos de integración basados en estándares interoperables que favorezcan  
la conectividad entre dispositivos y plataformas heterogéneas.  
Escalabilidad  
La escalabilidad representa otro de los principales retos para la implementación de sistemas IoT  
orientados al monitoreo de calidad del agua. Aunque numerosos estudios presentan prototipos  
funcionales y resultados experimentales satisfactorios, pocos demuestran la viabilidad de estas  
soluciones en escenarios de gran escala o en redes distribuidas de monitoreo ambiental.  
De acuerdo con Kumar et al. (2019), muchos sistemas IoT permanecen en fases piloto debido a  
limitaciones relacionadas con capacidad de procesamiento, consumo energético y administración de  
grandes volúmenes de datos. A medida que aumenta el número de sensores conectados, también  
incrementan las exigencias sobre las redes de comunicación y las plataformas de almacenamiento.  
Asimismo, Ray (2018) señala que la escalabilidad de los sistemas IoT depende en gran medida de la  
integración con tecnologías de computación en la nube y análisis de datos, las cuales permiten  
distribuir cargas de procesamiento y optimizar el manejo de información en tiempo real.  
En contextos municipales, la escalabilidad adquiere una relevancia particular debido a que los sistemas  
de monitoreo deben adaptarse a múltiples puntos de medición, condiciones ambientales variables y  
necesidades institucionales específicas. Sin embargo, la mayoría de investigaciones revisadas se  
enfocan en implementaciones localizadas, sin abordar estrategias de expansión a nivel regional o  
institucional.  
Desde una perspectiva crítica, esto evidencia que el desafío de la escalabilidad no se limita al  
crecimiento tecnológico del sistema, sino también a su sostenibilidad económica y operativa. La  
implementación de redes de monitoreo inteligentes requiere inversiones continuas en mantenimiento,  
conectividad y actualización tecnológica, aspectos que frecuentemente no son considerados en los  
estudios experimentales.  
Por lo tanto, el desarrollo de soluciones escalables para monitoreo hídrico deberá orientarse hacia  
arquitecturas flexibles, modelos de bajo costo y estrategias de gestión sustentable que permitan su  
adopción en contextos reales y de largo plazo.  
CONCLUSIONES  
La presente revisión de literatura permitió analizar de manera crítica el estado actual de las tecnologías  
basadas en Internet de las Cosas (IoT) y plataformas web aplicadas al monitoreo inteligente de la  
calidad del agua. A partir del análisis de investigaciones desarrolladas entre 2010 y 2024, se identificó  
que la integración de sensores fisicoquímicos, microcontroladores y sistemas de visualización en  
tiempo real representa una tendencia creciente dentro de los modelos de gestión hídrica inteligente.  
Uno de los principales hallazgos de la investigación radica en que los sistemas IoT permiten superar  
varias de las limitaciones asociadas al monitoreo tradicional del agua, particularmente en aspectos  
relacionados con frecuencia de medición, automatización y disponibilidad inmediata de información.  
Diversos estudios coinciden en que la captura continua de datos favorece la detección temprana de  
alteraciones en parámetros críticos como pH, turbidez, temperatura y conductividad, contribuyendo a  
una gestión más eficiente del recurso hídrico (Gubbi et al., 2013; Li et al., 2017).  
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Asimismo, la revisión evidenció que las plataformas web desempeñan un papel fundamental dentro de  
los sistemas de monitoreo inteligente, debido a que facilitan el almacenamiento, análisis y  
visualización de información ambiental en tiempo real. Estas herramientas permiten transformar  
grandes volúmenes de datos en información útil para la toma de decisiones, fortaleciendo tanto la  
gestión institucional como la capacidad de respuesta ante eventos de contaminación.  
Desde una perspectiva científica, el estudio contribuye al conocimiento existente al integrar y comparar  
investigaciones relacionadas con arquitecturas IoT, sensores inteligentes y plataformas digitales  
orientadas al monitoreo ambiental. De igual forma, se identificaron tendencias tecnológicas relevantes,  
como el uso de computación en la nube, redes inalámbricas y sistemas de análisis de datos aplicados  
a la gestión hídrica.  
No obstante, la revisión también permitió identificar importantes vacíos y limitaciones dentro de la  
literatura analizada. Entre los principales desafíos destacan la brecha tecnológica en contextos rurales  
y municipales, las dificultades de interoperabilidad entre dispositivos y plataformas, así como los  
problemas de escalabilidad asociados a la implementación de redes de monitoreo a gran escala. Estos  
aspectos evidencian que, aunque las tecnologías IoT presentan un alto potencial, su adopción  
sostenible requiere no solo avances técnicos, sino también estrategias de integración institucional,  
capacitación y fortalecimiento de infraestructura digital.  
En relación con futuras líneas de investigación, resulta necesario profundizar en el desarrollo de  
arquitecturas interoperables que permitan la integración eficiente entre dispositivos heterogéneos y  
plataformas de análisis de datos. Asimismo, se recomienda explorar modelos basados en inteligencia  
artificial y aprendizaje automático orientados a la predicción de eventos de contaminación y análisis  
preventivo de riesgos ambientales.  
De igual manera, futuras investigaciones deberían enfocarse en la implementación de sistemas  
inteligentes de monitoreo en contextos municipales y rurales, considerando factores sociales,  
económicos y ambientales que influyen en la sostenibilidad de estas tecnologías. La evaluación de  
modelos de bajo costo y alta accesibilidad podría representar una alternativa estratégica para ampliar  
el alcance de estas soluciones en regiones con recursos limitados.  
Finalmente, las implicaciones prácticas de los hallazgos analizados sugieren que los sistemas de  
monitoreo inteligente pueden convertirse en herramientas estratégicas para fortalecer la gestión  
sostenible del agua y mejorar la toma de decisiones en organismos gubernamentales, instituciones  
académicas y comunidades locales. La implementación de este tipo de tecnologías no solo contribuiría  
a optimizar los procesos de monitoreo ambiental, sino también a promover la protección de la salud  
pública y el desarrollo sostenible de los recursos hídricos.  
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ISSN en línea: 2789-3855, junio, 2026, Volumen VII, Número 3 p 693.  
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