La IA y la Toma de Decisiones en las Redes Eléctricas: Un Llamado a la Gobernanza
En el siglo XX, las decisiones sobre infraestructura, como la ubicación de carreteras y plantas de energía, a menudo reforzaron inequidades. La inteligencia artificial (IA) amenaza con replicar este patrón, pero a una escala y velocidad alarmantes.
Transformación Digital y Gobernanza
La rápida evolución de la tecnología ha superado a las estructuras de gobernanza. La IA está a punto de redefinir cómo se pronostica la demanda, se despacha energía, se gestionan los apagones y se asigna inversión en las redes eléctricas. Sin embargo, mientras la tecnología avanza, los marcos necesarios para guiar su implementación apenas están comenzando a formarse.
Estamos presenciando no solo una transformación digital, sino una infraestructura cognitiva que anticipa, aprende y optimiza. En algunos centros de control, la IA ya se utiliza para equilibrar la energía distribuida, identificar fallos y prever el estrés del sistema. En otros, guía decisiones de capital basadas en modelos de escenarios probabilísticos.
Riesgos de la IA en la Toma de Decisiones
El riesgo no es una singularidad de ciencia ficción, sino la optimización sin deliberación. Por ejemplo, un modelo de IA diseñado para restaurar la energía tras un apagón podría priorizar grandes almacenes sobre hogares de ancianos, no por malicia, sino porque así está diseñado para maximizar la productividad económica.
Asimismo, los algoritmos de pronóstico que perpetúan la subinversión en barrios de bajos ingresos pueden hacerlo no porque la demanda sea baja, sino porque el acceso ha sido limitado históricamente.
La Necesidad de Gobernanza en IA
El problema no radica en que la IA esté fallando, sino en que funciona exactamente como se ha diseñado, y no hemos diseñado estos sistemas para alinearse con los valores públicos.
La industria ha enfrentado este desafío anteriormente. Durante gran parte del siglo XX, las decisiones de infraestructura reforzaron inequidades sistémicas, con consecuencias tangibles en las tasas de asma, avisos de desconexión, y desinversión en vecindarios. Lo que ahora llamamos «justicia energética» surgió como respuesta a sistemas que operaban con blinders.
La IA podría replicar este patrón a gran escala si no actuamos ahora para incorporar gobernanza, explicabilidad y responsabilidad.
¿Qué Implica la Gobernanza de la IA?
La gobernanza de la IA en la infraestructura crítica debe incluir:
- IA Certificable: Así como los componentes de hardware requieren pruebas y aprobación, los sistemas de IA deben someterse a validación de modelos, auditorías de comportamiento y detección de desviaciones.
- Protocolos de Explicabilidad: La IA que opera en la red no debe ser una caja negra. Los operadores, reguladores y el público deben entender cómo se toman las decisiones y tener mecanismos para impugnarlas o modificarlas.
- Marcos de Confianza: Es esencial definir las reglas: ¿quién es responsable cuando las decisiones de IA fallan? ¿Qué valores están incrustados en los objetivos del sistema? ¿Y quién tiene el derecho de actualizarlos?
Innovación con Responsabilidad
Estos salvaguardias no son barreras para la innovación, sino habilitadores que aseguran que, a medida que la IA se convierta en parte integral de las operaciones de la red, funcione con intención cívica, no solo con eficiencia técnica.
Con la volatilidad climática, el crecimiento impulsado por centros de datos y la electrificación acelerándose rápidamente, los operadores de la red y las utilidades enfrentan una presión enorme para modernizarse. La IA será parte de la solución, pero sin gobernanza, también podría amplificar las inequidades que la transición energética limpia busca corregir.
Es hora de dejar de tratar a la IA como solo una herramienta y comenzar a verla como un tomador de decisiones que necesita dirección.
