Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son utilizadas por ingenieros para registrar el comportamiento de las estructuras. Los sensores proporcionan datos que los ingenieros utilizan para tomar decisiones informadas y priorizar decisiones sobre procedimientos de mantenimiento, reparaciones necesarias y posibles reemplazos de infraestructura. Sin embargo, la recolección de datos confiables en el campo sigue siendo un desafío. La información obtenida por los sensores en el campo a menudo necesita un procesamiento adicional, ya sea en la sede de toma de decisiones o en la oficina. Aunque las WSN permiten la recolección y análisis de datos, a menudo existe una brecha entre los resultados del análisis de datos de WSN y la forma en que se toman decisiones en la industria. La industria depende de las decisiones de los inspectores, por lo que es de vital importancia mejorar el acceso de los inspectores en el campo a los datos recolectados de los sensores. Este artículo presenta los resultados de un experimento que muestra cómo la Realidad Aumentada (AR) puede mejorar la disponibilidad de los datos de WSN para los inspectores. La AR es una herramienta que superpone los atributos conocidos de un objeto con la posición correspondiente en la pantalla del visor. De esta manera, permite la integración de la realidad con una representación virtual proporcionada por una computadora en tiempo real. Estas superposiciones sintéticas adicionales suministran datos que de otro modo podrían no estar disponibles, pero también pueden mostrar información contextual adicional. El experimento reportado en este artículo involucra la aplicación de una Plataforma de Galga de Deformación inteligente, que mide automáticamente la deformación para diferentes aplicaciones, utilizando un sensor inalámbrico. En este experimento, se utilizó un visor de AR para mejorar la visualización de datos procesables. Los resultados del experimento reportado indican que, dado que el visor de AR permite visualizar la información recolectada de los sensores en forma gráfica en tiempo real, facilita la comunicación automática, efectiva, confiable e instantánea de una galga de deformación de sensor inteligente de bajo costo a una base de datos. Además, permite a los inspectores observar datos aumentados y compararlos a través del tiempo y el espacio, lo que lleva a una priorización adecuada de las decisiones de gestión de infraestructura basadas en observaciones precisas.