La identificación de sistemas dinámicos es un pilar en ingeniería de control, robótica y simulación, donde se busca construir modelos matemáticos precisos a partir de datos experimentales. Los enfoques tradicionales suelen enfrentar dificultades cuando las señales de excitación son pobres o cuando se requiere garantizar propiedades físicas como estabilidad, pasividad o márgenes de fase. Una dirección emergente combina principios de aprendizaje automático con conocimiento físico, dando lugar a técnicas que representan la respuesta del sistema mediante combinaciones aleatorias de funciones atómicas elementales, como exponenciales complejas amortiguadas. Este enfoque, que generaliza las conocidas características aleatorias de Fourier y Laplace al régimen no estacionario, permite formular la identificación como un problema convexo de mínimos cuadrados regularizados, con restricciones lineales, de cono de segundo orden o de tipo KYP. La ventaja fundamental radica en que cada átomo tiene interpretación modal directa, asociada a un polo de la función de transferencia, lo que facilita imponer condiciones ingenieriles como cotas de ganancia en corriente continua, monotonía, tiempo de estabilización o límites en el dominio temporal y frecuencial. Además, el marco teórico se apoya en una representación integral de núcleos positivos definidos sobre un disco, lo que conecta con resultados clásicos de interpolación de Nevanlinna-Pick y con modelos de incertidumbre tipo LFT. Desde una perspectiva práctica, esta metodología resulta especialmente útil en escenarios de datos limitados o mal condicionados, ya que las restricciones físicas actúan como regularizadores que guían la solución hacia comportamientos realistas. En Q2BSTUDIO desarrollamos soluciones que integran este tipo de modelos avanzados dentro de inteligencia artificial para empresas, combinando algoritmos de aprendizaje con conocimiento del dominio para crear gemelos digitales fiables. Nuestro equipo crea aplicaciones a medida que implementan estos métodos en entornos productivos, utilizando infraestructura cloud como servicios cloud aws y azure para escalar los cálculos asociados a la identificación y simulación de sistemas. La interpretación de los resultados se potencia mediante dashboards interactivos construidos con power bi, permitiendo a los ingenieros visualizar polos, ceros y respuestas temporales en tiempo real. Además, en procesos donde la seguridad de los datos es crítica, ofrecemos soluciones de ciberseguridad para proteger los modelos y las señales de excitación. La tendencia hacia agentes IA que operan sobre plataformas de control requiere que los modelos dinámicos sean a la vez interpretables y computacionalmente eficientes; aquí las representaciones atómicas aleatorizadas ofrecen un camino para combinar velocidad de entrenamiento con garantías de estabilidad. La integración de estas técnicas con servicios inteligencia de negocio permite cerrar el ciclo entre la identificación del sistema y la toma de decisiones operativas, facilitando la optimización de procesos industriales. En definitiva, la identificación informada por la física mediante características atómicas aleatorizadas representa un avance significativo para aplicaciones donde el conocimiento del comportamiento esperado debe complementar la escasez de datos, y donde contar con herramientas de software a medida marca la diferencia entre un modelo puramente estadístico y un modelo que refleja la realidad física del sistema.