Cada día, los avances tecnológicos del sector digital son sorprendentes. Desde nuevos teléfonos celulares hasta avances prometedores en campos tan importantes como la medicina o la ingeniería. En el sector energético, la transformación digital ya no es una aspiración, ahora es más bien, un componente estratégico. La Inteligencia Artificial se ha posicionado como una herramienta clave para aumentar la eficiencia operativa de diversos sectores, así como para optimizar el uso de recursos y acelerar la transición hacia sistemas energéticos más orientados a la transición energética.
Desde la predicción de demanda eléctrica hasta la gestión inteligente de redes y el mantenimiento predictivo de infraestructuras, la IA está redefiniendo la forma de producir, distribuir y consumir energía.
Optimización de la oferta y la demanda de energía
Uno de los usos más inmediatos y tangibles de la IA es la optimización de la demanda y la oferta de energía. A partir de los bancos de información que a lo largo de los años se han generado, para producir nuevos algoritmos de aprendizaje automático, los cuales son capaces de analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores, medidores inteligentes, estaciones meteorológicas y otros dispositivos inteligentes, para predecir picos de consumo y ajustar dinámicamente la operación de plantas de generación.
Uno de los casos más sonados es el de Google, ya que, según sus datos, ha logrado reducir hasta en un 40% el consumo de energía destinado a la refrigeración de sus centros de datos mediante el uso de IA desarrollada por DeepMind. Este tema últimamente ha cobrado especial relevancia debido a los sorprendentes datos que han sido publicados respecto al consumo de agua y energía que generan las inteligencias artificiales, mediante este tipo de soluciones se ha logrado un ahorro económico considerable, y una disminución en la huella de carbono.
Integración de energía renovable intermitente
Quizá una de las aplicaciones más interesantes de la IA en el sector energético es la de gestionar fuentes renovables intermitentes como la solar y la eólica, ya que su integración a la matriz energética plantea un desafío para la estabilidad de las redes eléctricas. La IA permite desarrollar redes eléctricas inteligentes (smart grids) que se ajustan en tiempo real a condiciones cambiantes, equilibrando automáticamente la generación y la demanda.
Según datos de Credence Research, en América Latina, se espera que el mercado de modernización de redes eléctricas alcance los 7,359 millones de dólares para 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 16.6%. Este marcado crecimiento refleja el interés en la adopción de este tipo de tecnologías que mejoran significativamente la eficiencia de las redes eléctricas en la región.
Mantenimiento predictivo
Otro de los beneficios tangibles de la IA en el sector eléctrico, se encuentra en el mantenimiento predictivo. En lugar de realizar mantenimientos periódicos que pueden resultar innecesarios e ineficientes, los algoritmos pueden prever fallas mecánicas o eléctricas antes de que ocurran, basándose en patrones históricos y datos en tiempo real.
Esto se traduce en una reducción de costos de operación y tiempos de inactividad, además de una mayor seguridad para los trabajadores y continuidad del suministro para los usuarios. En el sector de petróleo y gas, por ejemplo, una hora de inactividad no planificada puede costar hasta 500,000 dólares en pérdidas, resaltando la importancia y beneficios de implementar soluciones de mantenimiento predictivo basadas en IA.
Planificación y gestión del sistema energético
En la gestión y planeación de sistemas energéticos, mediante el uso de lA se ha logrado realizar simulaciones complejas para evaluar escenarios de descarbonización, determinar ubicaciones óptimas para nuevos proyectos renovables o gestionar flotas de vehículos eléctricos en tiempo real. La IA también puede apoyar en la gestión de certificados de energía renovable y emisiones, brindando trazabilidad y verificación automatizada, algo cada vez más importante en el marco de criterios ESG. Además, funciona como una potencial herramienta para combatir el tan famoso Greenwashing.
Desafíos de la integración de la IA
A pesar de los grandes beneficios de aplicar sistemas apoyados por IA, su uso también plantea desafíos significativos. La privacidad de los datos recolectados por medidores inteligentes, la transparencia de los algoritmos y el posible sesgo en las decisiones automatizadas son temas que requieren atención tanto desde el ámbito técnico como regulatorio. Es necesario establecer marcos normativos claros que garanticen que la IA se utilice de forma ética y equitativa, evitando generar competencias desiguales.
Asimismo, es indispensable capacitar a la fuerza laboral del sector energético para convivir y trabajar con estas nuevas tecnologías.
Progreso en México
En México, se han logrado importantes avances en este tema gracias a iniciativas como la Red Nacional de Medición Inteligente y los esfuerzos del CENACE por incorporar tecnologías digitales en el despacho económico de energía. Prueba de ello, es que el CENACE ha colaborado con Huawei para implementar una red de comunicación de 10 Gbps, esto con la intención de mejorar la estabilidad y la eficiencia del sistema eléctrico nacional.
En conclusión, la IA es una herramienta que tiene un sinfín de aplicaciones en diferentes sectores. Para el caso del sector energético, su aplicación puede marcar la diferencia entre una transición energética lenta y fragmentada o una acelerada y eficiente. Para lograrlo, resulta imperativo alinear la innovación tecnológica con políticas públicas visionarias, marcos éticos robustos y una apuesta decidida por el capital humano.
Este artículo fue desarrollado por la especialista Yolanda Villegas y publicado como parte de la quinta edición de la revista Inspenet Brief Agosto 2025, dedicada a contenidos técnicos del sector energético e industrial.
