El rol de la Inteligencia Artificial en la transición energética

La transición energética, clave para mitigar los efectos del cambio climático y garantizar un futuro sostenible, requiere de innovaciones tecnológicas que permitan una transformación eficiente y efectiva de los sistemas energéticos. En ese contexto, la Inteligencia Artificial (IA) surge como un motor estratégico, capaz de optimizar procesos, predecir patrones de consumo, gestionar redes eléctricas inteligentes y acelerar la integración de energía renovables.

De acuerdo a reportes realizados por el Schneider Electric Sustainability Research Institute, gracias a las tecnologías existentes se puede reducir el 70% de las emisiones de CO2 y ahorrar de 10 a 15Gt de CO2 anualmente.

En ese sentido, el creciente protagonismo de la IA en las industrias la ha convertido en una parte inseparable de nuestras vidas y trabajos, revolucionando operaciones y estrategias operativas. Según McKinsey, en 2023, el 79% de los encuestados había tenido al menos alguna exposición a IA generativa, y el 22% la usaba en su trabajo.

Aunque la adopción de IA todavía no es generalizada, las soluciones impulsadas por ella se consideran una puerta de entrada a procesos optimizados, experiencias mejoradas para el cliente y niveles de eficiencia sin precedentes, además de ser un acelerador crucial para la transición energética.

En esa línea, Vanessa Moreno, country manager para Perú y Bolivia en Schneider Electric comenta, “En la búsqueda de la conservación colectiva de los recursos, especialmente la energía, las organizaciones y los gobiernos de todo el mundo están buscando enfoques innovadores y asequibles para descarbonizar. Por ello, la tecnología nueva como la ya existente desempeñan un papel vital en sus esfuerzos, especialmente dada la continua y considerable dependencia de fuentes de energía intensivas en carbono”.

Al respecto, se detallan tres maneras en que la Inteligencia Artificial permite optimizar la transición energética:

• Uso eficiente de la energía. La optimización energética es clave para reducir las emisiones de CO2 en procesos industriales y domésticos. Sin embargo, modelizar manualmente estos sistemas para identificar impulsores del consumo energético, detectar anomalías y proponer mejoras requiere tiempo y expertos, lo que resulta poco práctico para aplicaciones a gran escala. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA), especialmente el aprendizaje automático, ofrece una solución eficiente al construir modelos predictivos a partir de datos recopilados por sensores, permitiendo identificar oportunidades para reducir el consumo energético sin comprometer resultados. Un ejemplo de aplicación es el sistema de gestión energética Wiser Home, que maximiza la capacidad de las tecnologías renovables y optimiza su uso. La IA juega un papel crucial al analizar datos y ajustar automáticamente dispositivos como cargadores de vehículos eléctricos o calentadores de agua para aprovechar tarifas más económicas y horarios más eficientes.
• Optimización del uso eléctrico y descarbonización de la mezcla energética. La electricidad es la única fuente abundante de energía que puede ser descarbonizada, pero los picos de demanda suelen depender de combustibles fósiles, incrementando las emisiones de carbono. La IA tiene un rol fundamental al optimizar la red eléctrica mediante modelos predictivos que anticipan las necesidades energéticas y la generación renovable. Con estas herramientas, se gestiona el almacenamiento energético y se ajusta el consumo para reducir picos, minimizar el uso de fuentes fósiles y maximizar la energía verde, contribuyendo a un sistema eléctrico más eficiente y sostenible.
• Eliminación de barreras a la energía sostenible a gran escala. La inteligencia artificial (IA) es clave para superar barreras en la adopción de soluciones sostenibles, como los altos costos, la falta de técnicos cualificados y la necesidad de tecnologías avanzadas. Al automatizar tareas complejas y costosas, la IA facilita la integración de sistemas sostenibles en plantas, edificios y hogares. Por ejemplo, herramientas basadas en IA permiten analizar redes eléctricas y dispositivos para simplificar la implementación de fuentes renovables, allanando el camino hacia una transición energética más accesible y eficiente.

Maximizando la productividad

La adopción de la Inteligencia Artificial para promover la sostenibilidad enfrenta desafíos significativos, como la necesidad de implementarla de manera responsable y abordar riesgos relacionados con la ética, la sostenibilidad y la ciberseguridad. A pesar de los avances de la IA Generativa (GenAI), su aplicación a gran escala aún es gradual debido a estas barreras y a los cambios organizativos necesarios. Schneider Electric, por ejemplo, lanzó su AI Hub antes del auge de GenAI y evaluó más de 200 casos de uso, priorizando aquellos que contribuyen a la sostenibilidad y generan un impacto positivo en sus clientes y socios. Actualmente, sus aplicaciones iniciales están mejorando la productividad y apoyando objetivos ambientales.

GenAI puede ser una herramienta poderosa para la sostenibilidad, como lo demuestra el Resource Advisor Copilot de Schneider Electric. Esta tecnología utiliza Procesamiento del Lenguaje Natural para proporcionar un asistente digital que facilita la toma de decisiones. Los usuarios pueden consultar emisiones, gastos energéticos y planes de descarbonización a través de una interfaz de chat, optimizando sus estrategias de sostenibilidad.

Asimismo, la digitalización y la IA industrial ofrecen ventajas inmediatas en sostenibilidad al reducir emisiones de carbono. Además, la Inteligencia Artificial mejora la eficiencia operativa de las empresas al reducir tiempos de inactividad y optimizar procesos. Por ejemplo, Acciona, en colaboración con AVEVA, implementó el Sistema PI para gestionar datos y aplicaciones de IA, logrando un aumento del 20 % en la eficiencia operativa. También disminuyeron un 4,6 % el consumo energético de una bomba de alta presión y evitaron tres paradas completas de planta mediante la predicción temprana de problemas, demostrando el impacto tangible de la digitalización.

Es innegable el potencial de la Inteligencia Artificial para transformar la energía. Estas herramientas son enormemente útiles para la optimización de la oferta, la demanda y para acelerar el cambio hacia sistemas energéticos con menos emisiones de carbono.

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