Aproximadamente 15% de las fallas en ensambles de PCB se atribuyen a contaminación iónica, y sin embargo la industria sigue apoyándose, en buena parte, en pruebas que dan una sola respuesta binaria: pasa o no pasa. En SMTA Chihuahua se habló de algo distinto con Adam Klett, Director of Science en Kyzen: una técnica que lleva décadas usándose en el desarrollo de baterías y recubrimientos químicos, y que apenas está llegando en serio al mundo de la limpieza de tarjetas electrónicas —la espectroscopía de impedancia electroquímica, o EIS por sus siglas en inglés.
Una técnica vieja en un problema nuevo
Lo primero que aclaró Adam es que la EIS no es una tecnología nueva —es más vieja, de hecho, que muchas de las pruebas que hoy se consideran estándar en electrónica. Su origen está en la caracterización de procesos químicos, típicamente en laboratorios dedicados al desarrollo de baterías y recubrimientos. Lo que sí es reciente es su adopción como herramienta para medir limpieza en circuitos impresos, un terreno donde tradicionalmente ha dominado el SIR (Surface Insulation Resistance).
La diferencia entre ambas pruebas está en el tipo de corriente que usan. El SIR mide resistencia con corriente directa a lo largo de varios días, y al final del proceso arroja un resultado binario: pasa o no pasa, sin más contexto. La EIS, en cambio, usa corriente alterna, lo que permite generar un espectro de frecuencias en lugar de un solo número. Esa es, en el fondo, la ventaja: con datos a distintas frecuencias es posible modelar la tarjeta como lo que en electroquímica se conoce como un “circuito equivalente” —no en el sentido físico de resistores y capacitores reales, sino como una representación de cómo se comportan químicamente los residuos y contaminantes entre las trazas del circuito.
Por qué importa saber, no solo limpiar
Uno de los puntos que se dejó más claro en la conversación fue la distinción entre limpiar una tarjeta y demostrar que está limpia. Son dos cosas distintas, y en aplicaciones de alta confiabilidad —aeroespacial, médica, militar, defensa— esa distinción no es un tecnicismo: es el requisito. Un cliente en esas industrias no solo necesita que su circuito esté limpio, necesita evidencia medible de que lo está, sobre todo cuando el dispositivo tiene que operar de forma confiable durante 20 o 30 años sin margen de falla.
Esto conecta directamente con el papel que Kyzen ha construido: trasciende la venta de químicos de limpieza. La compañía no se limita a fabricar la solución de limpieza y a dejar el resultado en manos del cliente: también acompaña el desarrollo del proceso completo, considerando los materiales del ensamble, la geometría de los componentes y, finalmente, la medición que confirma que el resultado fue el esperado. Es un enfoque que responde a una realidad cada vez más presente en la industria: la miniaturización y la llegada de componentes BGA y semiconductores de alta densidad están haciendo que limpiar —y comprobar que se limpió— sea, en la práctica, mucho más difícil que hace una década.
La infraestructura de inteligencia artificial
Hacia el cierre, la charla tomó un giro que conecta directamente con el momento actual de la industria de cómputo. Empresas como NVIDIA o Micron encabezan hoy algunas de las valuaciones más altas del mercado bursátil, sostenidas en gran medida por la infraestructura que soporta el entrenamiento y la operación de modelos de inteligencia artificial. Esa infraestructura corre sobre servidores extremadamente densos, y un residuo mal detectado entre dos pads —algo tan simple como una rebaba de material— puede traducirse en un corto circuito con consecuencias financieras muy por encima del costo del defecto en sí.
Ahí es donde entra un cambio de entorno físico que también se tocó en la conversación: buena parte del procesamiento de datos tradicional se hace en racks dentro de cuartos con temperatura y humedad controladas, donde la limpieza importa, pero no es crítica al extremo. Los centros de datos diseñados para cargas de inteligencia artificial están migrando hacia sistemas de enfriamiento por inmersión y arquitecturas de mayor densidad térmica —un entorno mucho más exigente, donde la limpieza deja de ser deseable y se vuelve una condición para que el sistema simplemente funcione. Esa migración, de hecho, es una tendencia que firmas de análisis financiero como Goldman Sachs han documentado con cifras concretas: la proporción de servidores de IA que ya usan enfriamiento líquido pasó de apenas 15% en 2024 a un estimado de 54% en 2025, con proyección de llegar a 76% en 2026.
En ese contexto, técnicas como la espectroscopía de impedancia electroquímica dejan de ser un tema exclusivamente académico. Se convierten en parte de la respuesta a una pregunta cada vez más costosa de responder mal: cómo garantizar, con datos y no solo con inspección visual, que la infraestructura física detrás de la inteligencia artificial es tan confiable como promete ser el software que corre sobre ella.