La relación entre la inteligencia artificial (IA) y la transición energética continúa estrechándose cada vez más. El progreso y la gestión de datos e información que ofrece esta tecnología se convierten en un valioso activo para continuar avanzando en la transición energética. Y es que la IA no solo facilita el camino hacia el cumplimiento de los objetivos climáticos, sino que también representan una oportunidad clave para potenciar el crecimiento económico y acelerar la transformación verde del tejido empresarial. No es de extrañar, por tanto, que más de la mitad de las empresas del sector energético ya haya implantado la IA en su negocio o prevea hacerlo próximamente, tal y como muestra el informe de Perspectivas España 2024.
Y es que la inteligencia artificial, tanto generativa como predictiva, desempeña un papel clave en la modernización del sector y transformación de toda cadena de valor hacia una mayor eficiencia, rentabilidad y optimización del uso de la energía. Desde aumentar la capacidad y calidad del análisis de datos masivos hasta ayudar a identificar patrones y realizar previsiones, ofreciendo avances hasta ahora inimaginables. Sus ventajas no solo redundan en una gestión más adecuada de la energía, sino que también ayudan a lograr una mayor personalización del servicio y optimización de recursos y procesos.
Los algoritmos de aprendizaje automático están revolucionando la industria energética impulsando la digitalización y las capacidades predictivas. Hay muchos casos de uso donde se está trabajando:
¿Cómo extraer el máximo beneficio de la IA aplicada a la transición energética?
Pese a que existe un amplio abanico de posibilidades y beneficios que hacen de la IA una aliada para impulsar la transición en materia energética, las organizaciones del sector no pierden de vista los desafíos a la hora de incorporar esta tecnología. A este respecto, y como indican los empresarios y directivos del sector energético en Perspectivas España 2024, el 68% sitúa la gestión del cambio y la adaptación al nuevo modelo de trabajo como uno de los principales retos, seguido por la atracción y fidelización del talento (40%). Para hacer frente a estos obstáculos, será clave contar con un sólido marco de gobierno que facilite la integración efectiva y progresiva de esta tecnología, además de poner el foco en la gestión del talento, especialmente en la atracción y fidelización de perfiles STEM.
Adicionalmente, el tejido empresarial también destaca, aunque a cierta distancia, el reto de la privacidad y seguridad, así como de la gestión del dato (39% en ambos casos). Lograr una adecuada accesibilidad, disponibilidad y gestión de la información son desafíos perceptibles teniendo en cuenta que las empresas deben evitar que sus sistemas de IA sean entrenados a partir de datos incompletos y sesgados, dando como resultado conclusiones poco claras o inconsistentes. Por este motivo, las corporaciones necesitan trabajar en la calidad y el gobierno del dato para asegurar la adecuada creación de los modelos predictivos que ayudarán a identificar ineficiencias y ofrecer soluciones de valor añadido al respecto.
En consecuencia, las organizaciones necesitan poner el foco en la mitigación de riesgos, con sus altos costes energéticos que lleva su desarrollo y operación; mejorando el entrenamiento ético de los algoritmos y asegurando una recopilación de datos fiable, veraz y contrastada. Por este motivo, contar con el talento adecuado será fundamental tanto para la constante supervisión e interpretación de los resultados obtenidos a partir de esta tecnología que, sin duda, será decisiva para avanzar y aprovechar las oportunidades que ofrece la transición energética.
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