{"id":1084,"date":"2026-07-10T08:58:01","date_gmt":"2026-07-10T08:58:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bousta.com\/uncategorized\/ai-in-energy-distribution-market-to-reach-us-427-billion-by-2033-expands-amid-grid-modernization-and-renewable-integration-persistence-market-research-3\/"},"modified":"2026-07-10T08:58:01","modified_gmt":"2026-07-10T08:58:01","slug":"la-ia-en-el-mercado-de-la-distribucion-energetica-alcanzara-los-427-mil-millones-de-dolares-en-2033-y-se-expande-gracias-a-la-modernizacion-de-la-red-y-la-integracion-de-las-energias-renovables-estud","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.bousta.com\/es\/smart-cities\/urban-data-systems\/ai-in-energy-distribution-market-to-reach-us-427-billion-by-2033-expands-amid-grid-modernization-and-renewable-integration-persistence-market-research-3\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 la inteligencia artificial se est\u00e1 convirtiendo en un elemento esencial para la distribuci\u00f3n energ\u00e9tica moderna"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"606\" src=\"https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1083\" srcset=\"http:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090.jpg 1080w, http:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090-300x168.jpg 300w, http:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090-1024x575.jpg 1024w, http:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090-768x431.jpg 768w, http:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260710_d4d090-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de Hitesh Choudhary (@hiteshchoudhary) en Unsplash<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n<style>body.single-post .cm-featured-image { display: none !important; }<\/style>\n\n<p class=\"isSelectedEnd\"><span>La distribuci\u00f3n de electricidad sol\u00eda ser una parte m\u00e1s discreta del sistema energ\u00e9tico. La energ\u00eda se generaba de forma centralizada, se transportaba a trav\u00e9s de redes de transmisi\u00f3n y se suministraba a los hogares, las empresas y las infraestructuras p\u00fablicas mediante redes locales. El modelo no era sencillo, pero resultaba m\u00e1s predecible que el sistema que est\u00e1 surgiendo actualmente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa previsibilidad se est\u00e1 desvaneciendo. Se exige a las redes de distribuci\u00f3n que absorban la energ\u00eda solar de los tejados, los veh\u00edculos el\u00e9ctricos, las bombas de calor, las bater\u00edas, la electrificaci\u00f3n industrial, las nuevas viviendas, la demanda de los centros de datos y unas condiciones meteorol\u00f3gicas m\u00e1s vol\u00e1tiles. La antigua idea de un flujo de energ\u00eda unidireccional est\u00e1 dando paso a una red m\u00e1s compleja en la que la electricidad puede consumirse, almacenarse, generarse y comercializarse m\u00e1s cerca de los extremos de la red.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por eso la inteligencia artificial est\u00e1 cobrando cada vez m\u00e1s importancia en la distribuci\u00f3n de energ\u00eda. Esta tecnolog\u00eda no se est\u00e1 incorporando porque las empresas de servicios p\u00fablicos quieran una sala de control m\u00e1s moderna, sino porque los problemas operativos se est\u00e1n volviendo demasiado din\u00e1micos como para que los sistemas tradicionales puedan gestionarlos por s\u00ed solos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Persistence Market Research estima que el mercado mundial de la inteligencia artificial en la distribuci\u00f3n de energ\u00eda tendr\u00e1 un valor aproximado de 7.1 mil millones de d\u00f3lares en 2026 y podr\u00eda alcanzar los 42.7 mil millones de d\u00f3lares en 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29,2 %. Las previsiones var\u00edan seg\u00fan el proveedor de estudios, pero la tendencia es clara: las empresas de servicios p\u00fablicos y los operadores de redes est\u00e1n invirtiendo en sistemas m\u00e1s inteligentes porque las redes de distribuci\u00f3n se ven sometidas a presiones procedentes de varios frentes a la vez.<\/span><\/p><h2><span>La red el\u00e9ctrica se est\u00e1 convirtiendo en un problema de datos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La distribuci\u00f3n de energ\u00eda se est\u00e1 convirtiendo cada vez m\u00e1s en un problema relacionado con los datos, tanto como en un problema de ingenier\u00eda. Las empresas de servicios p\u00fablicos necesitan saber no solo cu\u00e1nta electricidad se consume, sino tambi\u00e9n d\u00f3nde, cu\u00e1ndo y en qu\u00e9 condiciones. Deben prever la demanda en los distintos barrios, gestionar la congesti\u00f3n, detectar aver\u00edas, identificar el desgaste de los activos, integrar la generaci\u00f3n distribuida y responder con mayor rapidez cuando surge alg\u00fan problema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las energ\u00edas renovables complican a\u00fan m\u00e1s las cosas. La energ\u00eda solar y la e\u00f3lica son m\u00e1s limpias, pero tambi\u00e9n son variables. Los paneles solares instalados en los tejados pueden alterar las condiciones de la red local a lo largo del d\u00eda. Los veh\u00edculos el\u00e9ctricos pueden generar nuevos picos por la tarde. Las bombas de calor pueden alterar los patrones de demanda en invierno. Las bater\u00edas pueden ayudar, pero solo si se coordinan adecuadamente. Una red el\u00e9ctrica local dise\u00f1ada para los patrones de consumo del pasado puede tener dificultades cuando miles de hogares se convierten en peque\u00f1os productores de energ\u00eda en lugar de usuarios pasivos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede ayudar a convertir grandes vol\u00famenes de datos operativos en mejores previsiones y decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas. Puede facilitar la previsi\u00f3n de la carga, la detecci\u00f3n de aver\u00edas, la optimizaci\u00f3n de la tensi\u00f3n, el mantenimiento predictivo, la gesti\u00f3n de cortes de suministro y la integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables. Tambi\u00e9n puede ayudar a las empresas de servicios p\u00fablicos a identificar d\u00f3nde es m\u00e1s urgente invertir, en lugar de modernizar la infraestructura a ciegas o reaccionar solo despu\u00e9s de que se produzcan las aver\u00edas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El valor no reside en la \u201cIA\u201d como etiqueta. El valor reside en una visi\u00f3n m\u00e1s precisa de la red el\u00e9ctrica.<\/span><\/p><h2><span>La elaboraci\u00f3n de previsiones est\u00e1 cobrando cada vez m\u00e1s importancia<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Uno de los casos de uso m\u00e1s evidentes es la previsi\u00f3n. Los operadores de distribuci\u00f3n deben anticipar c\u00f3mo se comportar\u00e1n la demanda y la oferta en plazos cortos, a menudo a nivel local. Esto resulta complicado cuando los patrones de consumo est\u00e1n cambiando y los recursos energ\u00e9ticos distribuidos van en aumento.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos de inteligencia artificial pueden utilizar datos meteorol\u00f3gicos, la demanda hist\u00f3rica, el rendimiento de los activos, el comportamiento de los consumidores, los patrones de generaci\u00f3n y las condiciones de la red para elaborar previsiones m\u00e1s detalladas. Esto puede ayudar a los operadores a prepararse ante posibles congestiones locales, planificar el mantenimiento, gestionar la flexibilidad de despacho o coordinarse con los activos de almacenamiento.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto es importante porque las mejoras de la red el\u00e9ctrica son costosas y lentas. Si una empresa de suministro el\u00e9ctrico puede comprender mejor d\u00f3nde surgir\u00e1n las dificultades, podr\u00e1 realizar inversiones m\u00e1s espec\u00edficas. Si puede aprovechar la flexibilidad antes de construir nueva capacidad, podr\u00eda retrasar o reducir algunos gastos en infraestructura. Esto no elimina la necesidad de inversi\u00f3n f\u00edsica, pero puede hacer que la inversi\u00f3n sea m\u00e1s inteligente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto es especialmente importante en las ciudades. Los sistemas energ\u00e9ticos urbanos se est\u00e1n volviendo cada vez m\u00e1s complejos debido a la creciente electrificaci\u00f3n de los edificios, el transporte, la calefacci\u00f3n y las infraestructuras digitales. Una ciudad que aspire a contar con un transporte m\u00e1s limpio, edificios con menores emisiones e infraestructuras resilientes necesita tener una mejor visi\u00f3n de c\u00f3mo se comporta la demanda energ\u00e9tica en los distintos barrios, y no solo a nivel del sistema nacional.<\/span><\/p><h2><span>El mantenimiento predictivo puede reducir los puntos ciegos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Otro caso de uso importante es el mantenimiento predictivo. Las redes de distribuci\u00f3n cuentan con transformadores, subestaciones, cables, interruptores y otros activos que se deterioran en funci\u00f3n de las distintas condiciones. Los programas de mantenimiento tradicionales pueden resultar demasiado generales. Algunos activos se sustituyen demasiado pronto, mientras que otros fallan de forma inesperada.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los an\u00e1lisis basados en inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas de servicios p\u00fablicos a identificar qu\u00e9 activos es probable que requieran atenci\u00f3n, mediante el an\u00e1lisis de los datos de los sensores, el historial de aver\u00edas, los patrones de carga, la temperatura, la exposici\u00f3n a las condiciones meteorol\u00f3gicas y el estr\u00e9s operativo. El objetivo no es sustituir a los ingenieros, sino proporcionarles informaci\u00f3n m\u00e1s precisa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto puede resultar muy \u00fatil, ya que las aver\u00edas en las redes de distribuci\u00f3n afectan directamente a los clientes. Un problema en la red de transporte puede ser grave y tener repercusiones importantes, pero son las aver\u00edas locales en la red de distribuci\u00f3n las que interrumpen la vida cotidiana de los hogares, los hospitales, los colegios, las tiendas y las f\u00e1bricas. Una detecci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida y una planificaci\u00f3n del mantenimiento m\u00e1s precisa pueden mejorar la fiabilidad, reducir el tiempo de inactividad y ayudar a los equipos a priorizar d\u00f3nde intervenir.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas m\u00e1s eficaces combinar\u00e1n la inteligencia artificial con los conocimientos de ingenier\u00eda. Los sistemas el\u00e9ctricos no pueden tratarse como problemas comunes relacionados con los datos de los consumidores. La fiabilidad, la seguridad y la responsabilidad son fundamentales. Un modelo puede identificar un patr\u00f3n, pero los operadores deben comprender por qu\u00e9 la recomendaci\u00f3n tiene sentido y c\u00f3mo encaja con las limitaciones f\u00edsicas de la red.<\/span><\/p><h2><span>La integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables requiere algo m\u00e1s que nueva capacidad<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A menudo se habla de la energ\u00eda renovable como un reto de generaci\u00f3n: construir m\u00e1s instalaciones solares, construir m\u00e1s parques e\u00f3licos, a\u00f1adir m\u00e1s energ\u00eda limpia. Pero es la red de distribuci\u00f3n la que determina cu\u00e1nta de esa energ\u00eda limpia puede absorberse a nivel local sin provocar inestabilidad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Cuando los paneles solares instalados en los tejados producen m\u00e1s energ\u00eda de la que puede consumir una zona determinada, pueden surgir problemas de tensi\u00f3n. Cuando los veh\u00edculos el\u00e9ctricos se recargan al mismo tiempo, los picos de demanda locales pueden aumentar. Cuando las bater\u00edas, las bombas de calor y la generaci\u00f3n distribuida interact\u00faan entre s\u00ed, las condiciones de la red el\u00e9ctrica se vuelven m\u00e1s complejas. La inteligencia artificial puede contribuir a un funcionamiento m\u00e1s flexible, ayudando a los operadores a predecir y gestionar estos patrones.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es aqu\u00ed donde la distribuci\u00f3n cobra un papel fundamental en la transici\u00f3n energ\u00e9tica. No basta con aumentar la capacidad de las energ\u00edas renovables si las redes locales no pueden gestionar los flujos. La modernizaci\u00f3n de la red requiere herramientas digitales, sensores, infraestructura de comunicaciones y sistemas de an\u00e1lisis que puedan funcionar casi en tiempo real.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, la IA forma parte de un ciclo de inversi\u00f3n m\u00e1s amplio. Se suma a los contadores inteligentes, la automatizaci\u00f3n de la red, los sistemas avanzados de gesti\u00f3n de la distribuci\u00f3n, los sistemas de gesti\u00f3n de recursos energ\u00e9ticos distribuidos, el almacenamiento, la respuesta a la demanda y el refuerzo f\u00edsico de la red.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las previsiones del mercado son, en realidad, un indicio de ese cambio m\u00e1s amplio. La IA est\u00e1 en auge porque la red el\u00e9ctrica se est\u00e1 volviendo m\u00e1s interactiva.<\/span><\/p><h2><span>El Enlace de Infraestructuras Urbanas<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La referencia del borrador a los sistemas de datos urbanos resulta \u00fatil, pero debe concretarse m\u00e1s. Las ciudades se est\u00e1n convirtiendo en grandes consumidoras y gestoras de datos energ\u00e9ticos. La electrificaci\u00f3n del transporte, los edificios p\u00fablicos, la calefacci\u00f3n y la refrigeraci\u00f3n urban\u00edsticas, el alumbrado p\u00fablico inteligente, la infraestructura de recarga, la mejora de las viviendas sociales y los proyectos de desarrollo comercial: todos estos factores afectan a la red de distribuci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Para las autoridades municipales, los datos sobre energ\u00eda pueden servir de apoyo a la hora de tomar decisiones de planificaci\u00f3n. \u00bfD\u00f3nde deber\u00edan ubicarse las estaciones de recarga? \u00bfQu\u00e9 barrios necesitan mejoras en la red el\u00e9ctrica antes de que se aprueben nuevas viviendas? \u00bfC\u00f3mo pueden los edificios p\u00fablicos reducir la demanda m\u00e1xima? \u00bfQu\u00e9 zonas son m\u00e1s vulnerables a los cortes de suministro durante las olas de calor? \u00bfC\u00f3mo se pueden coordinar los sistemas solares y de almacenamiento locales?<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial puede ayudar a convertir la informaci\u00f3n fragmentada en conocimiento operativo, pero solo si los sistemas de datos est\u00e1n conectados entre s\u00ed. Una ciudad puede tener datos sobre transporte, edificios, el tiempo, planificaci\u00f3n y servicios p\u00fablicos almacenados en lugares distintos. El valor surge cuando esos sistemas pueden intercambiar informaci\u00f3n entre s\u00ed.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto resulta complicado porque las infraestructuras energ\u00e9ticas est\u00e1n reguladas, son t\u00e9cnicamente complejas y, a menudo, est\u00e1n gestionadas por distintos actores p\u00fablicos y privados. Es posible que la tecnolog\u00eda est\u00e9 lista antes de que lo est\u00e9 el marco normativo. Esa es una de las principales limitaciones del mercado.<\/span><\/p><h2><span>Los riesgos son reales<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA aplicada a la distribuci\u00f3n de energ\u00eda debe tratarse de forma diferente a la IA utilizada en publicidad, contenidos o an\u00e1lisis empresarial convencional. La red el\u00e9ctrica es una infraestructura cr\u00edtica. Si un modelo es err\u00f3neo, las consecuencias pueden ser graves.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Existen varios riesgos. La calidad de los datos puede ser deficiente. Es posible que los modelos no se puedan generalizar a condiciones inusuales. Las amenazas a la ciberseguridad pueden aumentar a medida que se conectan m\u00e1s sistemas. Los operadores pueden confiar excesivamente en las recomendaciones. Los proveedores pueden vender sistemas de \u00abcaja negra\u00bb dif\u00edciles de auditar. Las autoridades reguladoras pueden tener dificultades para evaluar si las decisiones respaldadas por la IA son seguras, justas y responsables.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Tambi\u00e9n hay que tener en cuenta la cuesti\u00f3n de la resiliencia. Una red el\u00e9ctrica que depende en mayor medida de la inteligencia digital tambi\u00e9n necesita protecci\u00f3n frente a fallos de software, ciberataques, cortes en las comunicaciones y desviaciones de los modelos. La IA puede mejorar la visibilidad, pero tambi\u00e9n puede generar nuevas dependencias.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por ese motivo, el mejor uso de la IA en la distribuci\u00f3n de energ\u00eda ser\u00e1 aquel que est\u00e9 supervisado y sea explicable. Los operadores deben saber cu\u00e1ndo el modelo tiene seguridad, cu\u00e1ndo tiene incertidumbre y cu\u00e1ndo se requiere una revisi\u00f3n humana. En las infraestructuras cr\u00edticas, la automatizaci\u00f3n sin rendici\u00f3n de cuentas no es modernizaci\u00f3n. Es fragilidad con una interfaz digital.<\/span><\/p><h2><span>Qu\u00e9 deben priorizar las empresas de servicios p\u00fablicos<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas de servicios p\u00fablicos no tienen por qu\u00e9 implantar la inteligencia artificial en todos los \u00e1mbitos a la vez. Lo m\u00e1s recomendable es empezar por problemas operativos concretos en los que se disponga de datos y se pueda medir el valor obtenido.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La previsi\u00f3n de la carga es un \u00e1mbito evidente. El mantenimiento predictivo es otro. La detecci\u00f3n de aver\u00edas, la predicci\u00f3n de cortes de suministro, la gesti\u00f3n de la vegetaci\u00f3n, la congesti\u00f3n de la red, la optimizaci\u00f3n de la tensi\u00f3n y el an\u00e1lisis de la demanda de los clientes tambi\u00e9n pueden ofrecer beneficios pr\u00e1cticos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La segunda prioridad es la infraestructura de datos. Los proyectos de inteligencia artificial fracasan cuando los datos est\u00e1n fragmentados, mal etiquetados, son inaccesibles o incoherentes. Las empresas de servicios p\u00fablicos necesitan una s\u00f3lida gobernanza de los datos, cobertura de sensores, controles de ciberseguridad e integraci\u00f3n entre la tecnolog\u00eda operativa y la tecnolog\u00eda de la informaci\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La tercera prioridad es la capacidad del personal. Los ingenieros, los operadores de la red el\u00e9ctrica y los planificadores deben comprender c\u00f3mo funcionan las herramientas de inteligencia artificial, en qu\u00e9 aspectos pueden ser de ayuda y en cu\u00e1les pueden fallar. La tecnolog\u00eda debe reforzar el criterio operativo, no eludirlo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La cuarta prioridad es la colaboraci\u00f3n con las autoridades reguladoras. Las redes de distribuci\u00f3n suelen estar muy reguladas y, a menudo, las decisiones de inversi\u00f3n deben justificarse ante los organismos reguladores. Las empresas de servicios p\u00fablicos tendr\u00e1n que explicar no solo por qu\u00e9 las herramientas de IA son \u00fatiles, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo mejoran la fiabilidad, la eficiencia, la resiliencia o los resultados para los clientes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La quinta prioridad es la disciplina de los proveedores. Las empresas de servicios p\u00fablicos deben evitar adquirir sistemas de IA que funcionen como \u00abcajas negras\u00bb. Necesitan tener claridad sobre el rendimiento de los modelos, los requisitos de datos, la seguridad, la interoperabilidad, la auditabilidad y el soporte a largo plazo.<\/span><\/p><h2><span>Por qu\u00e9 est\u00e1 creciendo el mercado<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La previsi\u00f3n de US$ de 42.7 mil millones para 2033 refleja una tendencia real, aunque las estimaciones del mercado difieran. La inteligencia artificial se est\u00e1 integrando en la distribuci\u00f3n de energ\u00eda porque la red ya no es pasiva. Tiene que gestionar m\u00e1s activos, m\u00e1s datos, m\u00e1s volatilidad y una mayor complejidad a nivel local.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Este crecimiento viene impulsado por varios factores a la vez: la integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables, la electrificaci\u00f3n, el envejecimiento de las infraestructuras, la planificaci\u00f3n de la resiliencia, la urbanizaci\u00f3n, la demanda de centros de datos y la presi\u00f3n para reducir las emisiones sin sacrificar la fiabilidad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas que se beneficiar\u00e1n no ser\u00e1n solo los proveedores de software de inteligencia artificial. El mercado tambi\u00e9n contar\u00e1 con la participaci\u00f3n de empresas de servicios p\u00fablicos, fabricantes de equipos para la red el\u00e9ctrica, proveedores de servicios en la nube, empresas de sensores, empresas de ciberseguridad, plataformas de gesti\u00f3n energ\u00e9tica y grupos de consultor\u00eda capaces de traducir los an\u00e1lisis en cambios operativos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Aun as\u00ed, los proyectos m\u00e1s exitosos no partir\u00e1n de la promesa de la IA. Partir\u00e1n de un problema de la red que hay que resolver.<\/span><\/p><h2><span>La direcci\u00f3n del viaje<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA no sustituir\u00e1 a la red el\u00e9ctrica f\u00edsica. Seguir\u00e1 siendo necesario disponer de m\u00e1s cables, transformadores, subestaciones, sistemas de almacenamiento y capacidad de generaci\u00f3n. Sin embargo, la IA puede ayudar a los operadores a utilizar los activos existentes de forma m\u00e1s inteligente, detectar problemas con mayor antelaci\u00f3n e integrar nuevos recursos energ\u00e9ticos con menos desperdicio.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Ah\u00ed reside la verdadera oportunidad. La distribuci\u00f3n de energ\u00eda se est\u00e1 volviendo m\u00e1s local, m\u00e1s digital y m\u00e1s compleja. Las empresas de servicios p\u00fablicos necesitan mejores formas de conocer lo que est\u00e1 ocurriendo, predecir lo que es probable que suceda a continuaci\u00f3n y actuar antes de que los problemas se conviertan en cortes de suministro o cuellos de botella.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El mercado de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la distribuci\u00f3n de energ\u00eda est\u00e1 creciendo debido a que el antiguo modelo de distribuci\u00f3n se est\u00e1 viendo desbordado. Las energ\u00edas renovables, el transporte el\u00e9ctrico, el crecimiento de los centros de datos y la demanda energ\u00e9tica urbana est\u00e1n transformando el entorno operativo. La IA es una de las herramientas que pueden ayudar a gestionar esa transici\u00f3n, pero solo si se integra en un programa m\u00e1s amplio de modernizaci\u00f3n de la red el\u00e9ctrica.<\/span><\/p><p><span>El futuro de la distribuci\u00f3n energ\u00e9tica no depender\u00e1 \u00fanicamente del software. Depender\u00e1 de la capacidad de las empresas de servicios p\u00fablicos para combinar adecuadamente la inversi\u00f3n en infraestructuras f\u00edsicas, la infraestructura de datos, la experiencia humana y una automatizaci\u00f3n responsable. La inteligencia artificial puede hacer que la red el\u00e9ctrica sea m\u00e1s inteligente, pero no puede hacer desaparecer una planificaci\u00f3n deficiente.<\/span><\/p><br>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se prev\u00e9 que la integraci\u00f3n de la inteligencia artificial en el mercado de la distribuci\u00f3n de energ\u00eda alcance los 42 700 millones de d\u00f3lares estadounidenses en 2033. 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