En redes de Internet de las Cosas (IoT) de 5G y más allá (B5G), la integración de superficies reflectantes inteligentes (IRS) con técnicas de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) de ondas milimétricas (mmWave) puede mejorar significativamente la calidad de la señal y aumentar la capacidad de la red. Sin embargo, un IRS fijo carece de la capacidad de ajuste dinámico para adaptarse de manera flexible a cambios ambientales complejos y diversas demandas de los usuarios, mientras que el MIMO mmWave está limitado por una cobertura reducida. Motivados por estos desafíos, investigamos la aplicación de comunicaciones MIMO asistidas por IRS montados en drones en redes IoT B5G, donde se despliegan múltiples drones equipados con IRS para proporcionar soporte de comunicación en tiempo real. Para aprovechar al máximo las ventajas del marco de transmisión de información integrada aire-tierra habilitado para MIMO propuesto, formulamos un problema de optimización conjunta que involucra formación de haces, diseño de desplazamiento de fase y despliegue de drones, con el objetivo de maximizar la suma de las tasas de datos ponderadas alcanzables (AWDR). Dada la naturaleza NP-dura del problema, desarrollamos un algoritmo de optimización iterativa para resolverlo, donde las variables de optimización se abordan por turnos. Al emplear la técnica de transformación cuadrática y el método del multiplicador de Lagrange, derivamos soluciones en forma cerrada para las estrategias óptimas de formación de haces y diseño de desplazamiento de fase. Además, optimizamos el despliegue de drones utilizando un enfoque de optimización convexa discreta distribuida. Finalmente, los resultados de la simulación muestran que el esquema propuesto puede mejorar la suma de las AWDR en comparación con los esquemas más avanzados.