Por qué la inteligencia artificial se está convirtiendo en un elemento esencial para la distribución energética moderna

La distribución de electricidad solía ser una parte más discreta del sistema energético. La energía se generaba de forma centralizada, se transportaba a través de redes de transmisión y se suministraba a los hogares, las empresas y las infraestructuras públicas mediante redes locales. El modelo no era sencillo, pero resultaba más predecible que el sistema que está surgiendo actualmente.

Esa previsibilidad se está desvaneciendo. Se exige a las redes de distribución que absorban la energía solar de los tejados, los vehículos eléctricos, las bombas de calor, las baterías, la electrificación industrial, las nuevas viviendas, la demanda de los centros de datos y unas condiciones meteorológicas más volátiles. La antigua idea de un flujo de energía unidireccional está dando paso a una red más compleja en la que la electricidad puede consumirse, almacenarse, generarse y comercializarse más cerca de los extremos de la red.

Por eso la inteligencia artificial está cobrando cada vez más importancia en la distribución de energía. Esta tecnología no se está incorporando porque las empresas de servicios públicos quieran una sala de control más moderna, sino porque los problemas operativos se están volviendo demasiado dinámicos como para que los sistemas tradicionales puedan gestionarlos por sí solos.

Persistence Market Research estima que el mercado mundial de la inteligencia artificial en la distribución de energía tendrá un valor aproximado de 7.1 mil millones de dólares en 2026 y podría alcanzar los 42.7 mil millones de dólares en 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29,2 %. Las previsiones varían según el proveedor de estudios, pero la tendencia es clara: las empresas de servicios públicos y los operadores de redes están invirtiendo en sistemas más inteligentes porque las redes de distribución se ven sometidas a presiones procedentes de varios frentes a la vez.

La red eléctrica se está convirtiendo en un problema de datos

La distribución de energía se está convirtiendo cada vez más en un problema relacionado con los datos, tanto como en un problema de ingeniería. Las empresas de servicios públicos necesitan saber no solo cuánta electricidad se consume, sino también dónde, cuándo y en qué condiciones. Deben prever la demanda en los distintos barrios, gestionar la congestión, detectar averías, identificar el desgaste de los activos, integrar la generación distribuida y responder con mayor rapidez cuando surge algún problema.

Las energías renovables complican aún más las cosas. La energía solar y la eólica son más limpias, pero también son variables. Los paneles solares instalados en los tejados pueden alterar las condiciones de la red local a lo largo del día. Los vehículos eléctricos pueden generar nuevos picos por la tarde. Las bombas de calor pueden alterar los patrones de demanda en invierno. Las baterías pueden ayudar, pero solo si se coordinan adecuadamente. Una red eléctrica local diseñada para los patrones de consumo del pasado puede tener dificultades cuando miles de hogares se convierten en pequeños productores de energía en lugar de usuarios pasivos.

La inteligencia artificial puede ayudar a convertir grandes volúmenes de datos operativos en mejores previsiones y decisiones más rápidas. Puede facilitar la previsión de la carga, la detección de averías, la optimización de la tensión, el mantenimiento predictivo, la gestión de cortes de suministro y la integración de las energías renovables. También puede ayudar a las empresas de servicios públicos a identificar dónde es más urgente invertir, en lugar de modernizar la infraestructura a ciegas o reaccionar solo después de que se produzcan las averías.

El valor no reside en la “IA” como etiqueta. El valor reside en una visión más precisa de la red eléctrica.

La elaboración de previsiones está cobrando cada vez más importancia

Uno de los casos de uso más evidentes es la previsión. Los operadores de distribución deben anticipar cómo se comportarán la demanda y la oferta en plazos cortos, a menudo a nivel local. Esto resulta complicado cuando los patrones de consumo están cambiando y los recursos energéticos distribuidos van en aumento.

Los modelos de inteligencia artificial pueden utilizar datos meteorológicos, la demanda histórica, el rendimiento de los activos, el comportamiento de los consumidores, los patrones de generación y las condiciones de la red para elaborar previsiones más 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.

Esto es importante porque las mejoras de la red eléctrica son costosas y lentas. Si una empresa de suministro eléctrico puede comprender mejor dónde surgirán las dificultades, podrá realizar inversiones más específicas. Si puede aprovechar la flexibilidad antes de construir nueva capacidad, podría retrasar o reducir algunos gastos en infraestructura. Esto no elimina la necesidad de inversión física, pero puede hacer que la inversión sea más inteligente.

Esto es especialmente importante en las ciudades. Los sistemas energéticos urbanos se están volviendo cada vez más complejos debido a la creciente electrificación de los edificios, el transporte, la calefacción y las infraestructuras digitales. Una ciudad que aspire a contar con un transporte más limpio, edificios con menores emisiones e infraestructuras resilientes necesita tener una mejor visión de cómo se comporta la demanda energética en los distintos barrios, y no solo a nivel del sistema nacional.

El mantenimiento predictivo puede reducir los puntos ciegos

Otro caso de uso importante es el mantenimiento predictivo. Las redes de distribución cuentan con transformadores, subestaciones, cables, interruptores y otros activos que se deterioran en función 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.

Los análisis basados en inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas de servicios públicos a identificar qué activos es probable que requieran atención, mediante el análisis de los datos de los sensores, el historial de averías, los patrones de carga, la temperatura, la exposición a las condiciones meteorológicas y el estrés operativo. El objetivo no es sustituir a los ingenieros, sino proporcionarles información más precisa.

Esto puede resultar muy útil, ya que las averías en las redes de distribución afectan directamente a los clientes. Un problema en la red de transporte puede ser grave y tener repercusiones importantes, pero son las averías locales en la red de distribución las que interrumpen la vida cotidiana de los hogares, los hospitales, los colegios, las tiendas y las fábricas. Una detección más rápida y una planificación del mantenimiento más precisa pueden mejorar la fiabilidad, reducir el tiempo de inactividad y ayudar a los equipos a priorizar dónde intervenir.

Los sistemas más eficaces combinarán la inteligencia artificial con los conocimientos de ingeniería. Los sistemas eléctricos 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 patrón, pero los operadores deben comprender por qué la recomendación tiene sentido y cómo encaja con las limitaciones físicas de la red.

La integración de las energías renovables requiere algo más que nueva capacidad

A menudo se habla de la energía renovable como un reto de generación: construir más instalaciones solares, construir más parques eólicos, añadir más energía limpia. Pero es la red de distribución la que determina cuánta de esa energía limpia puede absorberse a nivel local sin provocar inestabilidad.

Cuando los paneles solares instalados en los tejados producen más energía de la que puede consumir una zona determinada, pueden surgir problemas de tensión. Cuando los vehículos eléctricos se recargan al mismo tiempo, los picos de demanda locales pueden aumentar. Cuando las baterías, las bombas de calor y la generación distribuida interactúan entre sí, las condiciones de la red eléctrica se vuelven más complejas. La inteligencia artificial puede contribuir a un funcionamiento más flexible, ayudando a los operadores a predecir y gestionar estos patrones.

Es aquí donde la distribución cobra un papel fundamental en la transición energética. No basta con aumentar la capacidad de las energías renovables si las redes locales no pueden gestionar los flujos. La modernización de la red requiere herramientas digitales, sensores, infraestructura de comunicaciones y sistemas de análisis que puedan funcionar casi en tiempo real.

Por lo tanto, la IA forma parte de un ciclo de inversión más amplio. Se suma a los contadores inteligentes, la automatización de la red, los sistemas avanzados de gestión de la distribución, los sistemas de gestión de recursos energéticos distribuidos, el almacenamiento, la respuesta a la demanda y el refuerzo físico de la red.

Las previsiones del mercado son, en realidad, un indicio de ese cambio más amplio. La IA está en auge porque la red eléctrica se está volviendo más interactiva.

El Enlace de Infraestructuras Urbanas

La referencia del borrador a los sistemas de datos urbanos resulta útil, pero debe concretarse más. Las ciudades se están convirtiendo en grandes consumidoras y gestoras de datos energéticos. La electrificación del transporte, los edificios públicos, la calefacción y la refrigeración urbanísticas, el alumbrado público 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 distribución.

Para las autoridades municipales, los datos sobre energía pueden servir de apoyo a la hora de tomar decisiones de planificación. ¿Dónde deberían ubicarse las estaciones de recarga? ¿Qué barrios necesitan mejoras en la red eléctrica antes de que se aprueben nuevas viviendas? ¿Cómo pueden los edificios públicos reducir la demanda máxima? ¿Qué zonas son más vulnerables a los cortes de suministro durante las olas de calor? ¿Cómo se pueden coordinar los sistemas solares y de almacenamiento locales?

La inteligencia artificial puede ayudar a convertir la información fragmentada en conocimiento operativo, pero solo si los sistemas de datos están conectados entre sí. Una ciudad puede tener datos sobre transporte, edificios, el tiempo, planificación y servicios públicos almacenados en lugares distintos. El valor surge cuando esos sistemas pueden intercambiar información entre sí.

Esto resulta complicado porque las infraestructuras energéticas están reguladas, son técnicamente complejas y, a menudo, están gestionadas por distintos actores públicos y privados. Es posible que la tecnología esté lista antes de que lo esté el marco normativo. Esa es una de las principales limitaciones del mercado.

Los riesgos son reales

La IA aplicada a la distribución de energía debe tratarse de forma diferente a la IA utilizada en publicidad, contenidos o análisis empresarial convencional. La red eléctrica es una infraestructura crítica. Si un modelo es erróneo, las consecuencias pueden ser graves.

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 más sistemas. Los operadores pueden confiar excesivamente en las recomendaciones. Los proveedores pueden vender sistemas de «caja negra» difíciles de auditar. Las autoridades reguladoras pueden tener dificultades para evaluar si las decisiones respaldadas por la IA son seguras, justas y responsables.

También hay que tener en cuenta la cuestión de la resiliencia. Una red eléctrica que depende en mayor medida de la inteligencia digital también necesita protección frente a fallos de software, ciberataques, cortes en las comunicaciones y desviaciones de los modelos. La IA puede mejorar la visibilidad, pero también puede generar nuevas dependencias.

Por ese motivo, el mejor uso de la IA en la distribución de energía será aquel que esté supervisado y sea explicable. Los operadores deben saber cuándo el modelo tiene seguridad, cuándo tiene incertidumbre y cuándo se requiere una revisión humana. En las infraestructuras críticas, la automatización sin rendición de cuentas no es modernización. Es fragilidad con una interfaz digital.

Qué deben priorizar las empresas de servicios públicos

Las empresas de servicios públicos no tienen por qué implantar la inteligencia artificial en todos los ámbitos a la vez. Lo más recomendable es empezar por problemas operativos concretos en los que se disponga de datos y se pueda medir el valor obtenido.

La previsión de la carga es un ámbito evidente. El mantenimiento predictivo es otro. La detección de averías, la predicción de cortes de suministro, la gestión de la vegetación, la congestión de la red, la optimización de la tensión y el análisis de la demanda de los clientes también pueden ofrecer beneficios prácticos.

La segunda prioridad es la infraestructura de datos. Los proyectos de inteligencia artificial fracasan cuando los datos están fragmentados, mal etiquetados, son inaccesibles o incoherentes. Las empresas de servicios públicos necesitan una sólida gobernanza de los datos, cobertura de sensores, controles de ciberseguridad e integración entre la tecnología operativa y la tecnología de la información.

La tercera prioridad es la capacidad del personal. Los ingenieros, los operadores de la red eléctrica y los planificadores deben comprender cómo funcionan las herramientas de inteligencia artificial, en qué aspectos pueden ser de ayuda y en cuáles pueden fallar. La tecnología debe reforzar el criterio operativo, no eludirlo.

La cuarta prioridad es la colaboración con las autoridades reguladoras. Las redes de distribución suelen estar muy reguladas y, a menudo, las decisiones de inversión deben justificarse ante los organismos reguladores. Las empresas de servicios públicos tendrán que explicar no solo por qué las herramientas de IA son útiles, sino también cómo mejoran la fiabilidad, la eficiencia, la resiliencia o los resultados para los clientes.

La quinta prioridad es la disciplina de los proveedores. Las empresas de servicios públicos deben evitar adquirir sistemas de IA que funcionen como «cajas negras». 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.

Por qué está creciendo el mercado

La previsión de US$ de 42.7 mil millones para 2033 refleja una tendencia real, aunque las estimaciones del mercado difieran. La inteligencia artificial se está integrando en la distribución de energía porque la red ya no es pasiva. Tiene que gestionar más activos, más datos, más volatilidad y una mayor complejidad a nivel local.

Este crecimiento viene impulsado por varios factores a la vez: la integración de las energías renovables, la electrificación, el envejecimiento de las infraestructuras, la planificación de la resiliencia, la urbanización, la demanda de centros de datos y la presión para reducir las emisiones sin sacrificar la fiabilidad.

Las empresas que se beneficiarán no serán solo los proveedores de software de inteligencia artificial. El mercado también contará con la participación de empresas de servicios públicos, fabricantes de equipos para la red eléctrica, proveedores de servicios en la nube, empresas de sensores, empresas de ciberseguridad, plataformas de gestión energética y grupos de consultoría capaces de traducir los análisis en cambios operativos.

Aun así, los proyectos más exitosos no partirán de la promesa de la IA. Partirán de un problema de la red que hay que resolver.

La dirección del viaje

La IA no sustituirá a la red eléctrica física. Seguirá siendo necesario disponer de más cables, transformadores, subestaciones, sistemas de almacenamiento y capacidad de generación. Sin embargo, la IA puede ayudar a los operadores a utilizar los activos existentes de forma más inteligente, detectar problemas con mayor antelación e integrar nuevos recursos energéticos con menos desperdicio.

Ahí reside la verdadera oportunidad. La distribución de energía se está volviendo más local, más digital y más compleja. Las empresas de servicios públicos necesitan mejores formas de conocer lo que está ocurriendo, predecir lo que es probable que suceda a continuación y actuar antes de que los problemas se conviertan en cortes de suministro o cuellos de botella.

El mercado de la inteligencia artificial (IA) en el sector de la distribución de energía está creciendo debido a que el antiguo modelo de distribución se está viendo desbordado. Las energías renovables, el transporte eléctrico, el crecimiento de los centros de datos y la demanda energética urbana están transformando el entorno operativo. La IA es una de las herramientas que pueden ayudar a gestionar esa transición, pero solo si se integra en un programa más amplio de modernización de la red eléctrica.

El futuro de la distribución energética no dependerá únicamente del software. Dependerá de la capacidad de las empresas de servicios públicos para combinar adecuadamente la inversión en infraestructuras físicas, la infraestructura de datos, la experiencia humana y una automatización responsable. La inteligencia artificial puede hacer que la red eléctrica sea más inteligente, pero no puede hacer desaparecer una planificación deficiente.