{"id":1080,"date":"2026-07-07T05:23:10","date_gmt":"2026-07-07T05:23:10","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-2\/"},"modified":"2026-07-07T05:23:10","modified_gmt":"2026-07-07T05:23:10","slug":"ai-in-energy-distribution-market-to-reach-us-427-billion-by-2033-expands-amid-grid-modernization-and-renewable-integration-persistence-market-research-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/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-2\/","title":{"rendered":"La IA en el sector de la distribuci\u00f3n de energ\u00eda podr\u00eda alcanzar los US$42,7 mil millones para 2033. Las empresas de servicios p\u00fablicos a\u00fan deben demostrar la viabilidad del proyecto."},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\">\n<img decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"794\" src=\"https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-1079\" srcset=\"https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c.jpg 1080w, https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c-300x221.jpg 300w, https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c-1024x753.jpg 1024w, https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c-768x565.jpg 768w, https:\/\/www.bousta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/bousta_image_20260707_ab317c-16x12.jpg 16w\" sizes=\"(max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/>\n<figcaption><em>Foto de FlyD (@flyd2069) 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>Las redes el\u00e9ctricas se dise\u00f1aron para un sistema m\u00e1s predecible. La electricidad circulaba, en su mayor parte, en una sola direcci\u00f3n: desde un n\u00famero limitado de centrales de generaci\u00f3n, a trav\u00e9s de las redes de transporte y distribuci\u00f3n, hasta los hogares y las empresas. Los operadores de la red pod\u00edan prever la demanda a partir de patrones hist\u00f3ricos, programar la generaci\u00f3n convencional e inspeccionar los equipos seg\u00fan ciclos de mantenimiento fijos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La transici\u00f3n energ\u00e9tica est\u00e1 desmantelando ese modelo. Los paneles solares ahora inyectan electricidad en las redes locales. La generaci\u00f3n e\u00f3lica var\u00eda en funci\u00f3n de las condiciones meteorol\u00f3gicas. Los veh\u00edculos el\u00e9ctricos generan una demanda concentrada en momentos y lugares concretos, mientras que las bater\u00edas, las bombas de calor y la electrificaci\u00f3n industrial a\u00f1aden a\u00fan m\u00e1s complejidad. Al mismo tiempo, las empresas de servicios p\u00fablicos 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.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La inteligencia artificial se est\u00e1 posicionando como parte de la soluci\u00f3n. Persistence Market Research estima que el mercado mundial de la IA en la distribuci\u00f3n de energ\u00eda podr\u00eda crecer de $7.1 mil millones de d\u00f3lares en 2026 a $42.7 mil millones de d\u00f3lares 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 anal\u00edtica y los sistemas automatizados de apoyo a la toma de decisiones. Esto no significa que la IA vaya a eliminar las limitaciones f\u00edsicas que frenan las redes el\u00e9ctricas, ni que cada implementaci\u00f3n vaya a generar un rendimiento econ\u00f3mico.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La pregunta m\u00e1s relevante es en qu\u00e9 \u00e1mbitos la IA puede resolver un problema concreto de la red mejor que el software convencional o la inversi\u00f3n en infraestructuras. Para las empresas de servicios p\u00fablicos, esto suele traducirse en mejorar las previsiones, detectar antes los fallos en los equipos, aumentar la capacidad \u00fatil de los activos existentes o gestionar la demanda de forma flexible. En \u00faltima instancia, el valor debe traducirse en menos cortes de suministro, menores costes de mantenimiento, conexiones m\u00e1s r\u00e1pidas, una reducci\u00f3n de las restricciones a las energ\u00edas renovables o un aplazamiento de los gastos de capital.<\/span><\/p><h2><span>Por qu\u00e9 la distribuci\u00f3n de la electricidad se ha vuelto m\u00e1s dif\u00edcil de gestionar<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas el\u00e9ctricos deben equilibrar continuamente la generaci\u00f3n y el consumo. Incluso los peque\u00f1os desequilibrios pueden afectar a la frecuencia y a la estabilidad del sistema. Esta tarea se complica a medida que la generaci\u00f3n renovable variable ocupa una mayor parte de la combinaci\u00f3n energ\u00e9tica.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo general, se puede ordenar a una central el\u00e9ctrica convencional que aumente o reduzca su producci\u00f3n. La energ\u00eda e\u00f3lica y la solar dependen de las condiciones meteorol\u00f3gicas, mientras que la generaci\u00f3n distribuida puede situarse detr\u00e1s 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 veh\u00edculos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Estos cambios generan limitaciones muy localizadas. Un pa\u00eds puede disponer de suficiente capacidad de generaci\u00f3n en su conjunto, mientras que determinadas subestaciones, ramales o transformadores se ven sobrecargados. Los modelos de planificaci\u00f3n tradicionales, basados en un n\u00famero reducido de perfiles de demanda est\u00e1ndar, pueden tener dificultades para reflejar esta variabilidad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La Agencia Internacional de la Energ\u00eda ha advertido de que las redes el\u00e9ctricas corren el riesgo de convertirse en un cuello de botella en la transici\u00f3n energ\u00e9tica. Su an\u00e1lisis sobre la electricidad para 2026 se\u00f1alaba que m\u00e1s de 2.500 gigavatios de proyectos de generaci\u00f3n renovable, almacenamiento y grandes cargas se encontraban en lista de espera para su conexi\u00f3n a la red en todo el mundo. La inteligencia artificial no puede construir las l\u00edneas, subestaciones y transformadores que faltan. Sin embargo, puede ayudar a los operadores a utilizar la red existente de forma m\u00e1s eficaz mientras se pone al d\u00eda la inversi\u00f3n en infraestructuras f\u00edsicas.<\/span><\/p><h2><span>Una mejora en las previsiones es la aplicaci\u00f3n m\u00e1s inmediata<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La elaboraci\u00f3n de previsiones es uno de los usos m\u00e1s evidentes del aprendizaje autom\u00e1tico en el sector de la distribuci\u00f3n el\u00e9ctrica. Los operadores de la red ya elaboran previsiones, pero los modelos de inteligencia artificial pueden combinar una gama m\u00e1s amplia de datos, entre los que se incluyen la meteorolog\u00eda, el consumo hist\u00f3rico, la producci\u00f3n de energ\u00edas renovables, el comportamiento de los clientes, los efectos del calendario y los datos procedentes de dispositivos conectados.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una empresa de distribuci\u00f3n podr\u00eda utilizar estos modelos para predecir la demanda a nivel de ramal o subestaci\u00f3n, en lugar de basarse \u00fanicamente en una previsi\u00f3n a escala de todo el sistema. Si el operador prev\u00e9 un pico local entre las 18:00 y las 20:00 horas, podr\u00eda solicitar flexibilidad a las bater\u00edas, ajustar los equipos controlables o animar a los clientes participantes a desplazar la recarga y la calefacci\u00f3n a otro periodo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La previsi\u00f3n de la energ\u00eda renovable ofrece una ventaja relacionada. Unas predicciones m\u00e1s precisas de la producci\u00f3n e\u00f3lica y solar pueden reducir la cantidad de capacidad de reserva que debe mantenerse disponible y ayudar a los operadores a prepararse para cambios r\u00e1pidos en la generaci\u00f3n. Tambi\u00e9n pueden reducir las restricciones de producci\u00f3n, es decir, cuando se ordena a las centrales renovables que limiten su producci\u00f3n porque la red no puede absorber la electricidad de forma segura.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>The commercial case should nevertheless be measured against a baseline. A <a href=\"https:\/\/www.bousta.com\/es\/ciudades-inteligentes\/los-gemelos-digitales-de-las-ciudades-estan-transformando-la-forma-en-que-se-planifican-y-gestionan-los-entornos-urbanos\/\">utility<\/a> 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.<\/span><\/p><h2><span>El mantenimiento predictivo permite orientar el gasto de forma m\u00e1s precisa<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las redes el\u00e9ctricas cuentan con un gran n\u00famero de transformadores, interruptores autom\u00e1ticos, cables, postes y otros activos con diferentes edades e historiales de funcionamiento. Muchas empresas de suministro siguen inspeccionando los equipos a intervalos fijos o sustituy\u00e9ndolos tras un n\u00famero determinado de a\u00f1os. Esto puede dar lugar a que se realice un mantenimiento innecesario en activos que funcionan correctamente, mientras que las aver\u00edas que surgen en otros puntos pasan desapercibidas.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los sistemas de mantenimiento predictivo utilizan las lecturas de los sensores, los registros de inspecci\u00f3n, la exposici\u00f3n a las condiciones meteorol\u00f3gicas, los patrones de carga y las aver\u00edas anteriores para estimar si un activo se est\u00e1 deteriorando. Un algoritmo podr\u00eda identificar un patr\u00f3n de temperatura inusual en un transformador, detectar la invasi\u00f3n de vegetaci\u00f3n a partir de im\u00e1genes a\u00e9reas o reconocer una anomal\u00eda en el sonido que emite un equipo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El valor operativo no radica simplemente en que la IA pueda predecir un fallo. El sistema debe proporcionar una advertencia con la antelaci\u00f3n suficiente para que la empresa de servicios p\u00fablicos pueda intervenir, clasificar correctamente el problema y evitar un n\u00famero excesivo de falsas alarmas. Un modelo que env\u00ede repetidamente a equipos de trabajo a inspeccionar equipos que funcionan correctamente aumentar\u00e1 los costes en lugar de reducirlos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, los casos de uso m\u00e1s s\u00f3lidos vinculan el an\u00e1lisis con una decisi\u00f3n concreta de mantenimiento. La empresa de servicios p\u00fablicos puede comparar el n\u00famero de cortes no planificados, llamadas de emergencia, horas de inspecci\u00f3n y aver\u00edas de los equipos antes y despu\u00e9s de la implantaci\u00f3n. Tambi\u00e9n deber\u00eda determinar si el modelo funciona con diferentes tipos de activos y entornos operativos, y no solo en una prueba piloto controlada.<\/span><\/p><h2><span>La IA podr\u00eda liberar capacidad de las redes existentes<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una de las afirmaciones m\u00e1s trascendentales de la Agencia Internacional de la Energ\u00eda es que el uso generalizado de la inteligencia artificial podr\u00eda liberar hasta 175 gigavatios de capacidad de transmisi\u00f3n adicional en las l\u00edneas existentes. Esto no significa que el software cree nueva infraestructura f\u00edsica. Se refiere a la posibilidad de operar partes de la red m\u00e1s cerca de sus l\u00edmites en tiempo real, utilizando informaci\u00f3n m\u00e1s precisa sobre las condiciones meteorol\u00f3gicas, el estado de los equipos, los flujos de energ\u00eda y los riesgos del sistema.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Es necesario establecer l\u00edmites de funcionamiento conservadores cuando el operador carece de informaci\u00f3n precisa. La capacidad segura de una l\u00ednea de transmisi\u00f3n, por ejemplo, puede variar en funci\u00f3n de la temperatura ambiente y las condiciones del viento. Unas previsiones m\u00e1s precisas y unas evaluaciones din\u00e1micas podr\u00edan permitir que transportara m\u00e1s electricidad en condiciones adecuadas sin comprometer la seguridad.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A nivel de distribuci\u00f3n, se pueden aplicar principios similares para el an\u00e1lisis de la capacidad de acogida. Las empresas de servicios p\u00fablicos deben determinar d\u00f3nde se pueden conectar instalaciones solares adicionales, cargadores de veh\u00edculos el\u00e9ctricos o bater\u00edas sin sobrecargar las instalaciones locales. La inteligencia artificial puede procesar modelos de red y datos de consumo para identificar la capacidad disponible, se\u00f1alar posibles limitaciones y comparar opciones de refuerzo.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto podr\u00eda acortar los plazos de evaluaci\u00f3n de las conexiones y ayudar a las empresas de servicios p\u00fablicos a orientar los nuevos proyectos hacia aquellas partes de la red con capacidad para acogerlos. No eliminar\u00e1, sin embargo, la necesidad de reforzar la red en aquellos puntos en los que los activos est\u00e9n realmente saturados. Esta distinci\u00f3n es importante, ya que la optimizaci\u00f3n digital no debe convertirse en una excusa para posponer inversiones de capital esenciales.<\/span><\/p><h2><span>La flexibilidad convierte a los clientes en recursos de la red el\u00e9ctrica<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La IA cobra mayor valor cuando una empresa de servicios p\u00fablicos puede actuar en funci\u00f3n de sus previsiones mediante activos flexibles. Las bater\u00edas, los veh\u00edculos el\u00e9ctricos, 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 interrupci\u00f3n significativa para el cliente.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un agregador puede combinar miles de peque\u00f1os activos y ofrecer su flexibilidad a un operador de red. Cuando la demanda local se acerque a un l\u00edmite, el sistema podr\u00eda reducir temporalmente la recarga de veh\u00edculos, descargar las bater\u00edas participantes o ajustar las cargas de calefacci\u00f3n. Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico pueden estimar cu\u00e1nta flexibilidad habr\u00e1 realmente disponible, qu\u00e9 clientes es probable que respondan y c\u00f3mo afectar\u00e1 la intervenci\u00f3n a la red.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Para los consumidores, el aliciente puede ser una tarifa m\u00e1s baja, una remuneraci\u00f3n por participar o una menor exposici\u00f3n 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 fracasar\u00e1n si los clientes pierden comodidad, reciben una compensaci\u00f3n insuficiente o no comprenden c\u00f3mo se controlan sus dispositivos.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Por lo tanto, el dise\u00f1o pr\u00e1ctico debe incluir un consentimiento claro, opciones de anulaci\u00f3n, medidas de protecci\u00f3n en materia de ciberseguridad y un m\u00e9todo transparente para calcular los pagos. La flexibilidad del cliente es un servicio contratado, no un recurso gratuito a disposici\u00f3n de la red.<\/span><\/p><h2><span>A menudo, el primer obst\u00e1culo son los datos, no el algoritmo<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas energ\u00e9ticas pueden adquirir software sofisticado y, aun as\u00ed, carecer de la informaci\u00f3n necesaria para utilizarlo. Los registros de activos pueden estar incompletos, los equipos pueden seguir convenciones de nomenclatura inconsistentes y los registros hist\u00f3ricos 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 decisi\u00f3n operativa concreta.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Los modelos entrenados con datos de baja calidad reproducen esas deficiencias. Adem\u00e1s, 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 el\u00e9ctrica tienen mayores consecuencias.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Antes de poner en marcha un programa de inteligencia artificial a gran escala, una empresa de servicios p\u00fablicos deber\u00eda definir la decisi\u00f3n que desea mejorar y auditar los datos necesarios para respaldarla. Esto podr\u00eda poner de manifiesto una prioridad menos llamativa: instalar sensores, corregir los registros de activos, integrar la tecnolog\u00eda operativa con los sistemas empresariales o acordar est\u00e1ndares de datos comunes.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La empresa tambi\u00e9n necesita un proceso para supervisar el rendimiento del modelo tras su implantaci\u00f3n. Las redes el\u00e9ctricas cambian a medida que se conectan nuevas fuentes de generaci\u00f3n, sistemas de almacenamiento y demanda. Un modelo que era preciso hace dos a\u00f1os puede perder precisi\u00f3n a medida que cambian las condiciones de funcionamiento.<\/span><\/p><h2><span>Las infraestructuras cr\u00edticas requieren responsabilidad humana<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La distribuci\u00f3n el\u00e9ctrica no es un sistema de recomendaciones en l\u00ednea. Una decisi\u00f3n err\u00f3nea puede interrumpir servicios esenciales, da\u00f1ar 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.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>El modelo m\u00e1s realista es el de apoyo a la toma de decisiones. La IA puede examinar grandes conjuntos de datos, identificar anomal\u00edas y clasificar las posibles intervenciones, mientras que un operador autorizado sigue siendo el responsable de las medidas que se adopten a ra\u00edz de ello. De manera similar, ENTSO-E ha presentado la IA como una extensi\u00f3n del operador humano, que permite disponer de m\u00e1s tiempo y de mejor informaci\u00f3n para la toma de decisiones, en lugar de eliminar la supervisi\u00f3n operativa.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esto requiere un nivel de explicabilidad adecuado al riesgo. Un ingeniero no tiene por qu\u00e9 examinar necesariamente todos los par\u00e1metros matem\u00e1ticos, pero debe comprender qu\u00e9 informaci\u00f3n ha influido en una recomendaci\u00f3n, cu\u00e1l es el nivel de fiabilidad del modelo y en qu\u00e9 condiciones no se debe confiar en \u00e9l.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las empresas de servicios p\u00fablicos tambi\u00e9n 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 recomendaci\u00f3n perjudicial, y no solo el robo de informaci\u00f3n.<\/span><\/p><h2><span>C\u00f3mo deber\u00edan evaluar las empresas de servicios p\u00fablicos un proyecto de inteligencia artificial<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Un proyecto cre\u00edble parte de una limitaci\u00f3n operativa, no de una ambici\u00f3n general de \u201cutilizar la IA\u201d. Una empresa de distribuci\u00f3n podr\u00eda tener como objetivo reducir las aver\u00edas en los transformadores, mejorar las previsiones de carga con un d\u00eda de antelaci\u00f3n o conectar m\u00e1s instalaciones solares en tejados sin necesidad de un refuerzo inmediato.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>A continuaci\u00f3n, la direcci\u00f3n deber\u00eda establecer la referencia de rendimiento actual y seleccionar un indicador financiero u operativo. Dependiendo del proyecto, podr\u00eda tratarse de minutos de interrupci\u00f3n evitados, gastos de mantenimiento reducidos, generaci\u00f3n de energ\u00eda renovable que ya no se ve limitada, horas de ingenier\u00eda ahorradas o inversi\u00f3n de capital aplazada.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Una prueba piloto controlada deber\u00eda evaluar el sistema en condiciones realistas e incluir casos complejos, no solo conjuntos de datos hist\u00f3ricos \u00ablimpios\u00bb. El c\u00e1lculo de los costes debe abarcar los sensores, la integraci\u00f3n de datos, la infraestructura en la nube, la ciberseguridad, el personal especializado, el soporte t\u00e9cnico de los proveedores y la supervisi\u00f3n continua de los modelos. El coste de la licencia es solo una parte de la inversi\u00f3n.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Las condiciones de contrataci\u00f3n tambi\u00e9n merecen un an\u00e1lisis minucioso. Las empresas de servicios p\u00fablicos deben determinar qui\u00e9n es el propietario de los datos operativos, si los modelos pueden transferirse a otro proveedor y c\u00f3mo documentar\u00e1 el proveedor los cambios. La dependencia de un sistema propietario puede suponer un riesgo estrat\u00e9gico cuando la aplicaci\u00f3n se integra en las operaciones b\u00e1sicas de la red.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Solo cuando el proyecto piloto demuestre un beneficio operativo repetible deber\u00eda la empresa ampliarlo a otras regiones o clases de activos.<\/span><\/p><h2><span>Un mercado grande no garantiza una red el\u00e9ctrica moderna<\/span><\/h2><p class=\"isSelectedEnd\"><span>La expansi\u00f3n prevista, que asciende a US$42.7 mil millones, refleja una tendencia fiable. Las redes el\u00e9ctricas son cada vez m\u00e1s complejas, la integraci\u00f3n de las energ\u00edas renovables se est\u00e1 acelerando y los operadores de red necesitan mejores formas de analizar los datos y gestionar la incertidumbre. La elaboraci\u00f3n de previsiones, el mantenimiento predictivo, la optimizaci\u00f3n de la capacidad y la flexibilidad de la demanda ofrecen aplicaciones pr\u00e1cticas para la inteligencia artificial.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Sin embargo, la relaci\u00f3n entre la IA y la energ\u00eda tiene otra cara. Los centros de datos que dan soporte a la IA se est\u00e1n convirtiendo, a su vez, en grandes consumidores de electricidad. La Agencia Internacional de la Energ\u00eda prev\u00e9 que la demanda mundial de electricidad de los centros de datos se duplique con creces de aqu\u00ed a 2030, hasta alcanzar aproximadamente los 945 teravatios-hora. Por lo tanto, la IA podr\u00eda ayudar a optimizar los mismos sistemas el\u00e9ctricos a los que sus necesidades computacionales est\u00e1n sometiendo a una presi\u00f3n adicional.<\/span><\/p><p class=\"isSelectedEnd\"><span>Esa tensi\u00f3n hace que la inversi\u00f3n disciplinada cobre mayor importancia. Las empresas de servicios p\u00fablicos no necesitan el mayor n\u00famero de proyectos piloto de IA ni el discurso de innovaci\u00f3n m\u00e1s ambicioso. Necesitan sistemas que mejoren una decisi\u00f3n concreta, mantengan la seguridad en condiciones an\u00f3malas y aporten beneficios superiores a su coste total.<\/span><\/p><p><span>El mercado podr\u00eda alcanzar los $42,7 mil millones de d\u00f3lares estadounidenses en 2033. El indicador m\u00e1s significativo ser\u00e1 la cantidad de capacidad renovable adicional que se conecte, el n\u00famero de cortes de suministro que se eviten y en qu\u00e9 medida se pueda utilizar de forma segura la infraestructura de red existente antes de que sea necesario construir otra l\u00ednea o subestaci\u00f3n.<\/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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