El mantenimiento predictivo ha evolucionado significativamente con la incorporación de tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) e Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, la implementación exitosa de estas tecnologías en entornos industriales presenta desafíos únicos que van más allá de la simple instalación de sensores, algoritmos y plataformas de monitoreo. En el contexto del mantenimiento predictivo (PdM), el análisis de vibraciones se ha consolidado como la técnica más utilizada y establecida. Esta tecnología ha demostrado su efectividad durante décadas y, en la actualidad, está experimentando un crecimiento exponencial en su adopción, impulsada por los avances en sensorización remota, análisis de datos automatizado y la integración con plataformas digitales. El panorama actual del monitoreo predictivo revela una realidad compleja donde una proporción significativa de activos críticos en una planta (entre 50% y 70%) presenta dificultades para ser monitoreados mediante técnicas estándar. Cargas de trabajo variables, bajas RPM, entornos hostiles, zonas sin conectividad, activos móviles, activos con accionamiento intermitente, son algunos ejemplos de lo encontrado en cualquier ambiente industrial. Esta situación se agrava cuando se suman también la diversidad de tecnologías disponibles para su monitoreo, sus distintas formas de comercialización, las normativas que nos regulan y distintos interlocutores más allá de confiabilidad y mantenimiento. La multiplicidad de stakeholders involucrados en la toma de decisiones técnicas incluye desde gerencias de mantenimiento hasta departamentos de IT, compras, seguridad industrial y operaciones, cada uno con criterios y prioridades diferentes. La combinación de un sinnúmero de aplicaciones tecnológicas disponibles con activos complejos de monitorear crean un escenario que suelen derivar en parálisis a la hora de decidir o tomar decisiones equivocadas que generan no solo pérdida de dinero y tiempo sino también la confianza en las tecnologías. Lo que se vuelve una barrera adicional para futuras implementaciones, creando un ciclo negativo que puede comprometer la adopción de tecnologías a largo plazo. Por tanto, resulta fundamental establecer un marco metodológico que permita navegar esta complejidad de manera estructurada, minimizando riesgos y maximizando las probabilidades de éxito en la implementación de sistemas de mantenimiento predictivo. Este enfoque debe considerar no sólo los aspectos técnicos del monitoreo de vibraciones y otras tecnologías PdM, sino también los factores organizacionales, económicos y operativos específicos del entorno industrial.