La IA en el sector de la distribución de energía podría alcanzar los US$42,7 mil millones para 2033. Las empresas de servicios públicos aún deben demostrar la viabilidad del proyecto.
Las redes eléctricas se diseñaron para un sistema más predecible. La electricidad circulaba, en su mayor parte, en una sola dirección: desde un número limitado de centrales de generación, a través de las redes de transporte y distribución, hasta los hogares y las empresas. Los operadores de la red podían prever la demanda a partir de patrones históricos, programar la generación convencional e inspeccionar los equipos según ciclos de mantenimiento fijos.
La transición energética está desmantelando ese modelo. Los paneles solares ahora inyectan electricidad en las redes locales. La generación eólica varía en función de las condiciones meteorológicas. Los vehículos eléctricos generan una demanda concentrada en momentos y lugares concretos, mientras que las baterías, las bombas de calor y la electrificación industrial añaden aún más complejidad. Al mismo tiempo, las empresas de servicios públicos deben gestionar unas infraestructuras envejecidas, los retrasos en las conexiones y un volumen creciente de datos procedentes de los contadores inteligentes y los sensores de la red.
La inteligencia artificial se está posicionando como parte de la solución. Persistence Market Research estima que el mercado mundial de la IA en la distribución de energía podría crecer de $7.1 mil millones de dólares en 2026 a $42.7 mil millones de dólares en 2033, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 29,2 por ciento. Esta cifra pone de manifiesto las grandes expectativas que se tienen respecto al software, la analítica y los sistemas automatizados de apoyo a la toma de decisiones. Esto no significa que la IA vaya a eliminar las limitaciones físicas que frenan las redes eléctricas, ni que cada implementación vaya a generar un rendimiento económico.
La pregunta más relevante es en qué ámbitos la IA puede resolver un problema concreto de la red mejor que el software convencional o la inversión en infraestructuras. Para las empresas de servicios públicos, esto suele traducirse en mejorar las previsiones, detectar antes los fallos en los equipos, aumentar la capacidad útil de los activos existentes o gestionar la demanda de forma flexible. En última instancia, el valor debe traducirse en menos cortes de suministro, menores costes de mantenimiento, conexiones más rápidas, una reducción de las restricciones a las energías renovables o un aplazamiento de los gastos de capital.
Por qué la distribución de la electricidad se ha vuelto más difícil de gestionar
Los sistemas eléctricos deben equilibrar continuamente la generación y el consumo. Incluso los pequeños desequilibrios pueden afectar a la frecuencia y a la estabilidad del sistema. Esta tarea se complica a medida que la generación renovable variable ocupa una mayor parte de la combinación energética.
Por lo general, se puede ordenar a una central eléctrica convencional que aumente o reduzca su producción. La energía eólica y la solar dependen de las condiciones meteorológicas, mientras que la generación distribuida puede situarse detrás del contador del cliente y, por lo tanto, resultar menos visible para el operador de la red. Un barrio con paneles solares en los tejados puede exportar electricidad durante la tarde, consumir mucho tras la puesta de sol y generar otro pico de demanda cuando los residentes regresan a casa y recargan sus vehículos.
Estos cambios generan limitaciones muy localizadas. Un país puede disponer de suficiente capacidad de generación en su conjunto, mientras que determinadas subestaciones, ramales o transformadores se ven sobrecargados. Los modelos de planificación tradicionales, basados en un número reducido de perfiles de demanda estándar, pueden tener dificultades para reflejar esta variabilidad.
La Agencia Internacional de la Energía ha advertido de que las redes eléctricas corren el riesgo de convertirse en un cuello de botella en la transición energética. Su análisis sobre la electricidad para 2026 señalaba que más de 2.500 gigavatios de proyectos de generación renovable, almacenamiento y grandes cargas se encontraban en lista de espera para su conexión a la red en todo el mundo. La inteligencia artificial no puede construir las líneas, subestaciones y transformadores que faltan. Sin embargo, puede ayudar a los operadores a utilizar la red existente de forma más eficaz mientras se pone al día la inversión en infraestructuras físicas.
Una mejora en las previsiones es la aplicación más inmediata
La elaboración de previsiones es uno de los usos más evidentes del aprendizaje automático en el sector de la distribución eléctrica. Los operadores de la red ya elaboran previsiones, pero los modelos de inteligencia artificial pueden combinar una gama más amplia de datos, entre los que se incluyen la meteorología, el consumo histórico, la producción de energías renovables, el comportamiento de los clientes, los efectos del calendario y los datos procedentes de dispositivos conectados.
Una empresa de distribución podría utilizar estos modelos para predecir la demanda a nivel de ramal o subestación, en lugar de basarse únicamente en una previsión a escala de todo el sistema. Si el operador prevé un pico local entre las 18:00 y las 20:00 horas, podría solicitar flexibilidad a las baterías, ajustar los equipos controlables o animar a los clientes participantes a desplazar la recarga y la calefacción a otro periodo.
La previsión de la energía renovable ofrece una ventaja relacionada. Unas predicciones más precisas de la producción eólica y solar pueden reducir la cantidad de capacidad de reserva que debe mantenerse disponible y ayudar a los operadores a prepararse para cambios rápidos en la generación. También pueden reducir las restricciones de producción, es decir, cuando se ordena a las centrales renovables que limiten su producción porque la red no puede absorber la electricidad de forma segura.
The commercial case should nevertheless be measured against a baseline. A utility should know how accurate its existing forecast is, how much an AI model improves it and what that improvement is worth operationally. A technically impressive prediction that does not alter dispatch, purchasing, maintenance or investment decisions has limited economic value.
El mantenimiento predictivo permite orientar el gasto de forma más precisa
Las redes eléctricas cuentan con un gran número de transformadores, interruptores automáticos, cables, postes y otros activos con diferentes edades e historiales de funcionamiento. Muchas empresas de suministro siguen inspeccionando los equipos a intervalos fijos o sustituyéndolos tras un número determinado de años. Esto puede dar lugar a que se realice un mantenimiento innecesario en activos que funcionan correctamente, mientras que las averías que surgen en otros puntos pasan desapercibidas.
Los sistemas de mantenimiento predictivo utilizan las lecturas de los sensores, los registros de inspección, la exposición a las condiciones meteorológicas, los patrones de carga y las averías anteriores para estimar si un activo se está deteriorando. Un algoritmo podría identificar un patrón de temperatura inusual en un transformador, detectar la invasión de vegetación a partir de imágenes aéreas o reconocer una anomalía en el sonido que emite un equipo.
El valor operativo no radica simplemente en que la IA pueda predecir un fallo. El sistema debe proporcionar una advertencia con la antelación suficiente para que la empresa de servicios públicos pueda intervenir, clasificar correctamente el problema y evitar un número excesivo de falsas alarmas. Un modelo que envíe repetidamente a equipos de trabajo a inspeccionar equipos que funcionan correctamente aumentará los costes en lugar de reducirlos.
Por lo tanto, los casos de uso más sólidos vinculan el análisis con una decisión concreta de mantenimiento. La empresa de servicios públicos puede comparar el número de cortes no planificados, llamadas de emergencia, horas de inspección y averías de los equipos antes y después de la implantación. También debería determinar si el modelo funciona con diferentes tipos de activos y entornos operativos, y no solo en una prueba piloto controlada.
La IA podría liberar capacidad de las redes existentes
Una de las afirmaciones más trascendentales de la Agencia Internacional de la Energía es que el uso generalizado de la inteligencia artificial podría liberar hasta 175 gigavatios de capacidad de transmisión adicional en las líneas existentes. Esto no significa que el software cree nueva infraestructura física. Se refiere a la posibilidad de operar partes de la red más cerca de sus límites en tiempo real, utilizando información más precisa sobre las condiciones meteorológicas, el estado de los equipos, los flujos de energía y los riesgos del sistema.
Es necesario establecer límites de funcionamiento conservadores cuando el operador carece de información precisa. La capacidad segura de una línea de transmisión, por ejemplo, puede variar en función de la temperatura ambiente y las condiciones del viento. Unas previsiones más precisas y unas evaluaciones dinámicas podrían permitir que transportara más electricidad en condiciones adecuadas sin comprometer la seguridad.
A nivel de distribución, se pueden aplicar principios similares para el análisis de la capacidad de acogida. Las empresas de servicios públicos deben determinar dónde se pueden conectar instalaciones solares adicionales, cargadores de vehículos eléctricos o baterías sin sobrecargar las instalaciones locales. La inteligencia artificial puede procesar modelos de red y datos de consumo para identificar la capacidad disponible, señalar posibles limitaciones y comparar opciones de refuerzo.
Esto podría acortar los plazos de evaluación de las conexiones y ayudar a las empresas de servicios públicos a orientar los nuevos proyectos hacia aquellas partes de la red con capacidad para acogerlos. No eliminará, sin embargo, la necesidad de reforzar la red en aquellos puntos en los que los activos estén realmente saturados. Esta distinción es importante, ya que la optimización digital no debe convertirse en una excusa para posponer inversiones de capital esenciales.
La flexibilidad convierte a los clientes en recursos de la red eléctrica
La IA cobra mayor valor cuando una empresa de servicios públicos puede actuar en función de sus previsiones mediante activos flexibles. Las baterías, los vehículos eléctricos, los equipos industriales, las bombas de calor y los sistemas de edificios inteligentes pueden, en ocasiones, modificar el momento en que consumen o suministran electricidad sin que ello suponga una interrupción significativa para el cliente.
Un agregador puede combinar miles de pequeños activos y ofrecer su flexibilidad a un operador de red. Cuando la demanda local se acerque a un límite, el sistema podría reducir temporalmente la recarga de vehículos, descargar las baterías participantes o ajustar las cargas de calefacción. Los modelos de aprendizaje automático pueden estimar cuánta flexibilidad habrá realmente disponible, qué clientes es probable que respondan y cómo afectará la intervención a la red.
Para los consumidores, el aliciente puede ser una tarifa más baja, una remuneración por participar o una menor exposición a los precios en horas punta. Para la empresa de suministro, la demanda flexible puede aplazar la necesidad de reforzar la red o reducir el uso de costosas medidas de emergencia. Sin embargo, los programas fracasarán si los clientes pierden comodidad, reciben una compensación insuficiente o no comprenden cómo se controlan sus dispositivos.
Por lo tanto, el diseño práctico debe incluir un consentimiento claro, opciones de anulación, medidas de protección en materia de ciberseguridad y un método transparente para calcular los pagos. La flexibilidad del cliente es un servicio contratado, no un recurso gratuito a disposición de la red.
A menudo, el primer obstáculo son los datos, no el algoritmo
Las empresas energéticas pueden adquirir software sofisticado y, aun así, carecer de la información necesaria para utilizarlo. Los registros de activos pueden estar incompletos, los equipos pueden seguir convenciones de nomenclatura inconsistentes y los registros históricos de mantenimiento pueden encontrarse en sistemas distintos. Los datos de los contadores inteligentes pueden llegar con retraso, faltar o recopilarse a un nivel inadecuado para una decisión operativa concreta.
Los modelos entrenados con datos de baja calidad reproducen esas deficiencias. Además, pueden funcionar bien en condiciones normales, pero fallar durante tormentas, olas de calor o configuraciones de los equipos que no estuvieran suficientemente representadas en el conjunto de entrenamiento. Estos son precisamente los momentos en los que las decisiones relativas a la red eléctrica tienen mayores consecuencias.
Antes de poner en marcha un programa de inteligencia artificial a gran escala, una empresa de servicios públicos debería definir la decisión que desea mejorar y auditar los datos necesarios para respaldarla. Esto podría poner de manifiesto una prioridad menos llamativa: instalar sensores, corregir los registros de activos, integrar la tecnología operativa con los sistemas empresariales o acordar estándares de datos comunes.
La empresa también necesita un proceso para supervisar el rendimiento del modelo tras su implantación. Las redes eléctricas cambian a medida que se conectan nuevas fuentes de generación, sistemas de almacenamiento y demanda. Un modelo que era preciso hace dos años puede perder precisión a medida que cambian las condiciones de funcionamiento.
Las infraestructuras críticas requieren responsabilidad humana
La distribución eléctrica no es un sistema de recomendaciones en línea. Una decisión errónea puede interrumpir servicios esenciales, dañar los equipos o suponer un riesgo para la seguridad. Por lo tanto, es poco probable que los operadores de la red cedan el control sin restricciones a sistemas de inteligencia artificial opacos.
El modelo más realista es el de apoyo a la toma de decisiones. La IA puede examinar grandes conjuntos de datos, identificar anomalías y clasificar las posibles intervenciones, mientras que un operador autorizado sigue siendo el responsable de las medidas que se adopten a raíz de ello. De manera similar, ENTSO-E ha presentado la IA como una extensión del operador humano, que permite disponer de más tiempo y de mejor información para la toma de decisiones, en lugar de eliminar la supervisión operativa.
Esto requiere un nivel de explicabilidad adecuado al riesgo. Un ingeniero no tiene por qué examinar necesariamente todos los parámetros matemáticos, pero debe comprender qué información ha influido en una recomendación, cuál es el nivel de fiabilidad del modelo y en qué condiciones no se debe confiar en él.
Las empresas de servicios públicos también necesitan procedimientos de contingencia. Si el modelo, la red de comunicaciones o el servicio en la nube dejaran de estar disponibles, los operadores deben poder volver a un modo de funcionamiento seguro. Las pruebas de ciberseguridad deben abarcar la posibilidad de que los datos sean manipulados para generar una recomendación perjudicial, y no solo el robo de información.
Cómo deberían evaluar las empresas de servicios públicos un proyecto de inteligencia artificial
Un proyecto creíble parte de una limitación operativa, no de una ambición general de “utilizar la IA”. Una empresa de distribución podría tener como objetivo reducir las averías en los transformadores, mejorar las previsiones de carga con un día de antelación o conectar más instalaciones solares en tejados sin necesidad de un refuerzo inmediato.
A continuación, la dirección debería establecer la referencia de rendimiento actual y seleccionar un indicador financiero u operativo. Dependiendo del proyecto, podría tratarse de minutos de interrupción evitados, gastos de mantenimiento reducidos, generación de energía renovable que ya no se ve limitada, horas de ingeniería ahorradas o inversión de capital aplazada.
Una prueba piloto controlada debería evaluar el sistema en condiciones realistas e incluir casos complejos, no solo conjuntos de datos históricos «limpios». El cálculo de los costes debe abarcar los sensores, la integración de datos, la infraestructura en la nube, la ciberseguridad, el personal especializado, el soporte técnico de los proveedores y la supervisión continua de los modelos. El coste de la licencia es solo una parte de la inversión.
Las condiciones de contratación también merecen un análisis minucioso. Las empresas de servicios públicos deben determinar quién es el propietario de los datos operativos, si los modelos pueden transferirse a otro proveedor y cómo documentará el proveedor los cambios. La dependencia de un sistema propietario puede suponer un riesgo estratégico cuando la aplicación se integra en las operaciones básicas de la red.
Solo cuando el proyecto piloto demuestre un beneficio operativo repetible debería la empresa ampliarlo a otras regiones o clases de activos.
Un mercado grande no garantiza una red eléctrica moderna
La expansión prevista, que asciende a US$42.7 mil millones, refleja una tendencia fiable. Las redes eléctricas son cada vez más complejas, la integración de las energías renovables se está acelerando y los operadores de red necesitan mejores formas de analizar los datos y gestionar la incertidumbre. La elaboración de previsiones, el mantenimiento predictivo, la optimización de la capacidad y la flexibilidad de la demanda ofrecen aplicaciones prácticas para la inteligencia artificial.
Sin embargo, la relación entre la IA y la energía tiene otra cara. Los centros de datos que dan soporte a la IA se están convirtiendo, a su vez, en grandes consumidores de electricidad. La Agencia Internacional de la Energía prevé que la demanda mundial de electricidad de los centros de datos se duplique con creces de aquí a 2030, hasta alcanzar aproximadamente los 945 teravatios-hora. Por lo tanto, la IA podría ayudar a optimizar los mismos sistemas eléctricos a los que sus necesidades computacionales están sometiendo a una presión adicional.
Esa tensión hace que la inversión disciplinada cobre mayor importancia. Las empresas de servicios públicos no necesitan el mayor número de proyectos piloto de IA ni el discurso de innovación más ambicioso. Necesitan sistemas que mejoren una decisión concreta, mantengan la seguridad en condiciones anómalas y aporten beneficios superiores a su coste total.
El mercado podría alcanzar los $42,7 mil millones de dólares estadounidenses en 2033. El indicador más significativo será la cantidad de capacidad renovable adicional que se conecte, el número de cortes de suministro que se eviten y en qué medida se pueda utilizar de forma segura la infraestructura de red existente antes de que sea necesario construir otra línea o subestación.
