La localización de anomalías en sistemas basados en sensores es un desafío técnico recurrente en entornos industriales, financieros y de infraestructura crítica. Tradicionalmente, el valor de Shapley, originado en teoría de juegos cooperativos, se ha empleado para distribuir contribuciones entre variables o agentes. En el contexto de la detección de fallos, este enfoque permite identificar qué sensores o variables son los más responsables de una desviación observada en los datos. Sin embargo, su cálculo completo puede ser costoso desde el punto de vista computacional, especialmente en sistemas con muchas dimensiones. Investigaciones recientes han explorado si es necesario utilizar el valor de Shapley en su forma completa o si es posible simplificarlo sin perder capacidad de detección. Los resultados sugieren que, bajo ciertas condiciones de independencia entre observaciones, una versión reducida que emplea un único término fijo ofrece la misma tasa de error que el cálculo completo, pero con una complejidad significativamente menor. Esto tiene implicaciones prácticas importantes: permite implementar sistemas de monitoreo en tiempo real sin sacrificar precisión, utilizando menos recursos de cómputo. Para entornos donde las observaciones son dependientes, el problema sigue abierto y requiere estrategias adicionales. En este marco, las soluciones de ia para empresas como las que desarrolla Q2BSTUDIO pueden integrar estos hallazgos en motores de análisis que operan sobre arquitecturas escalables. Por ejemplo, la combinación de agentes IA entrenados para reconocer patrones normales y anómalos, junto con servicios inteligencia de negocio como Power BI, permite visualizar en tiempo real las desviaciones y sus causas probables. El uso de servicios cloud AWS y Azure facilita el despliegue de estos algoritmos en entornos distribuidos, donde el volumen de datos de sensores puede ser masivo. Además, las aplicaciones a medida desarrolladas por nuestro equipo permiten adaptar la lógica de atribución a las necesidades específicas de cada cliente, ya sea en ciberseguridad para detectar intrusiones o en mantenimiento predictivo para localizar componentes defectuosos. La tendencia actual apunta a que la eficiencia computacional no debe comprometer la precisión, y estos avances en la teoría de juegos aplicada ofrecen un camino concreto. Q2BSTUDIO colabora con organizaciones que buscan implementar software a medida para el análisis de anomalías, aprovechando tanto la estadística clásica como técnicas modernas de inteligencia artificial. La integración de estos métodos en plataformas de monitorización representa un salto cualitativo en la capacidad de respuesta ante fallos, reduciendo falsos positivos y acelerando la identificación de las causas raíz.