La inteligencia artificial y la transición energética: ¿grandes aliadas estratégicas?

Ejemplos de casos de uso donde la inteligencia artificial puede acelerar la transición energética

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:

1. En previsiones de demanda energética: Al analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y compararlos con patrones de datos históricos de consumo y factores como el clima, la hora del día y eventos especiales pueden proporcionar predicciones más precisas de la demanda de energía.
2. En el análisis y monitorización de patrones de consumo energético que permiten identificar anomalías y proponen recomendaciones para mejorar y optimar esos consumos ya sea para edificios, instalaciones, redes eléctricas o vehículos, mejorando la eficiencia y sostenibilidad energética.
3. En la gestión de redes inteligentes y bidireccionales mediante la gestión, integración y optimización de consumos y generación.
4. En la revisión y control remoto de redes eléctricas y activos de generación eléctrica mediante mantenimiento predictivo a partir de imágenes obtenidas con drones y de datos procedentes de sensores y de rendimiento de equipos para anticipar fallos y reducir los costes de mantenimiento y monitorizar la vida útil restante de los mismos.
5. En predicción de la generación de energía renovable como la solar y eólica, facilitando su integración en el sistema.
6. En sistemas de almacenamiento de baterías para optimizar cargas y descargas y consumos de energía según fluctuaciones de los precios.
7. En mejorar la experiencia cliente, actuando como un agente más que ayuda a resolver incidencias de los clientes y recomendar los servicios/ productos personalizados a cada tipo de cliente.
8. En la movilidad eléctrica y recarga; gestiones de tráfico y seguridad, etc..

Los principales desafíos que afrontan las empresas del sector

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.