El sector energ\u00e9tico enfrenta una presi\u00f3n creciente por el cambio clim\u00e1tico y el aumento de la demanda, un escenario que est\u00e1 acelerando la transformaci\u00f3n de las redes el\u00e9ctricas. En este proceso, la inteligencia artificial comienza a ganar protagonismo como una herramienta para anticipar fallas, optimizar el consumo y mejorar la eficiencia, la seguridad, la sostenibilidad y la resiliencia de los sistemas energ\u00e9ticos.<\/p>\n\n\n\n
El crecimiento de esta tecnolog\u00eda en el sector ya se refleja en las proyecciones del mercado. Se estima que el uso global de IA en energ\u00eda pasar\u00e1 de US$8.910 millones en 2024 a US$58.660 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual de 36,9%.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, la incorporaci\u00f3n de IA en la operaci\u00f3n de los sistemas energ\u00e9ticos tambi\u00e9n plantea nuevos desaf\u00edos, particularmente en aplicaciones como el mantenimiento predictivo. Los algoritmos pueden analizar informaci\u00f3n proveniente de sensores instalados en plantas t\u00e9rmicas, hidroel\u00e9ctricas, nucleares, e\u00f3licas o solares para identificar se\u00f1ales que permitan anticipar fallas en activos como l\u00edneas el\u00e9ctricas, generadores y transformadores.<\/p>\n\n\n\n
No obstante, para que estas capacidades sean efectivas, se requieren datos de calidad, ya que, informaci\u00f3n incompleta, inexacta, inconsistente o sesgada puede llevar a los modelos a generar predicciones incorrectas, desde alertas sobre fallas que no ocurrir\u00e1n hasta la omisi\u00f3n de problemas reales.<\/p>\n\n\n\n
\u201cLa gobernanza de datos no es un complemento de la inteligencia artificial, sino una condici\u00f3n para que sus resultados sean confiables. La recopilaci\u00f3n, limpieza y validaci\u00f3n de los datos deben formar parte del proceso desde el comienzo. Por ejemplo, para la anticipaci\u00f3n de fallas, los servicios de Data And Intelligence de GlobalLogic combinan an\u00e1lisis predictivo e ingenier\u00eda de datos para utilizar algoritmos de IA y datos de sensores. La compa\u00f1\u00eda aborda riesgos asociados con la calidad de los datos y los sesgos mediante pr\u00e1cticas de AI Governance, incluyendo procesos de limpieza y validaci\u00f3n y lineamientos de IA responsable\u201d, comenta Gabriel Arango, jefe de Tecnolog\u00eda de GlobalLogic para Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n
M\u00e1s inteligencia tambi\u00e9n exige m\u00e1s seguridad<\/p>\n\n\n\n
A medida que la infraestructura energ\u00e9tica se digitaliza, tambi\u00e9n aumenta la exposici\u00f3n a nuevos riesgos y la necesidad de garantizar que las decisiones apoyadas en IA sean confiables. Al respecto, GlobalLogic plantea una estrategia de defensa por capas que incluye segmentaci\u00f3n de redes, arquitectura Zero Trust, autenticaci\u00f3n multifactor, controles de acceso, cifrado y anonimizaci\u00f3n de datos, adem\u00e1s de mecanismos para proteger los modelos de IA frente a ataques adversariales y manipulaci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n
Por esta raz\u00f3n, la compa\u00f1\u00eda recomienda probar el comportamiento de los sistemas de IA en entornos simulados, incluidos escenarios de fallas y emergencias; introducir cambios de manera gradual y monitorear continuamente su desempe\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n
\u201cCuando hablamos de sistemas que pueden intervenir en procesos cr\u00edticos, probar antes de implementar y mantener una supervisi\u00f3n permanente no es opcional. La IA debe operar dentro de l\u00edmites definidos y con mecanismos que permitan detectar y corregir comportamientos inesperados\u201d, se\u00f1ala Arango.<\/p>\n\n\n\n
Los sistemas preparados para la IA pueden ayudar al sector energ\u00e9tico a aprovechar los avances tecnol\u00f3gicos de forma responsable. Para ello, una gobernanza y gesti\u00f3n de riesgos adecuadas son clave para mejorar la confiabilidad de las redes, acelerar la descarbonizaci\u00f3n y aumentar la eficiencia, al tiempo que permiten anticipar riesgos como ciberataques, fallas operativas y problemas de privacidad de los datos.<\/p>\n\n\n\n
Para GlobalLogic, la energ\u00eda puede hacerse m\u00e1s inteligente, eficiente y sostenible con IA, pero el mayor desaf\u00edo es garantizar que esa inteligencia sea tambi\u00e9n confiable, segura y responsable.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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