La Transformación de la Industria Energética a Través de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) está comenzando a tener un impacto significativo en la industria energética, aunque su adopción a nivel sistémico y en toda la red tomará tiempo debido a los riesgos asociados. Sin embargo, ya se están observando mejoras en la eficiencia y efectividad en tareas de menor escala.
Uso de IA en Empresas Energéticas
Las empresas energéticas están utilizando IA para optimizar sus interacciones con los clientes, anticipando y respondiendo a sus inquietudes con mayor efectividad. Por ejemplo, se están implementando chatbots impulsados por IA que manejan consultas rutinarias de los clientes, como preguntas sobre facturación, solicitudes de servicio y reportes de cortes de energía.
Además, la IA se está utilizando junto con datos y software no basado en IA de manera operativa. Los generadores offshore están empleando sensores y software de modelado para dirigir reparaciones y mantenimiento según sea necesario, en lugar de seguir un calendario rutinario.
Robótica y Mantenimiento
Las empresas están utilizando robots y tecnología de IA para llevar a cabo tareas de mantenimiento y reparación en instalaciones offshore. Esto no solo reduce costos y complejidad, sino que también mejora la salud y la seguridad al minimizar el número de trabajadores que deben operar en condiciones de alto riesgo. Por ejemplo, se están desarrollando robots submarinos autónomos que pueden realizar inspecciones visuales, limpieza y reparaciones en condiciones marítimas adversas.
Diferenciación entre IA y Software Tradicional
Es importante notar que puede existir una línea difusa entre la verdadera IA y lo que algunos proveedores denominan IA, que en realidad puede ser solo software o tecnología preexistente. Sin embargo, desde la perspectiva de los generadores de energía, esta distinción puede no ser crucial mientras se realicen las funciones adecuadas de manera segura y eficiente.
Gemelos Digitales y Predicciones Meteorológicas
Siguiendo el ejemplo de otras industrias, las empresas energéticas pueden construir gemelos digitales de sus activos principales de generación y transmisión para ayudar en mejoras, reparaciones, mantenimiento y actualizaciones. Esto puede optimizar operaciones y mejorar la eficiencia al reducir el tiempo de inactividad.
La predicción meteorológica mejorada mediante IA puede ayudar en la planificación para la preservación del equipo y prever patrones de generación de energía renovable, facilitando decisiones de distribución y garantizando un suministro estable y eficiente.
Riesgos y Regulaciones
A pesar del potencial de la IA, también existen riesgos significativos. La regulación debe reflejar estos riesgos, ya que la caída de la red energética puede tener consecuencias desastrosas para la sociedad. Debido a la profunda digiización de la infraestructura, desde la defensa hasta la calefacción, la seguridad de la red energética es crítica.
La Ley de IA de la UE, considerada el estándar actual de regulación de IA, clasifica los sistemas de IA utilizados en infraestructuras críticas, como la energía, como de alto riesgo, imponiendo requisitos estrictos para garantizar la seguridad y la fiabilidad. Aunque no prohíbe el uso de IA en estas áreas, impone obligaciones regulatorias significativas para mitigar riesgos.
Enfoque Pro-Innovación en el Reino Unido
A diferencia de la UE, no todos los reguladores nacionales consideran necesario legislar específicamente sobre el uso de IA en el sector energético. Por ejemplo, en el Reino Unido, el regulador Ofgem ha preparado una guía que enfatiza un enfoque pro-innovación, promoviendo el uso seguro y sostenible de la IA mientras minimiza las cargas regulatorias.
Desarrollo Futuro y Compartición de Datos
A medida que la tecnología y la regulación evolucionan, puede seguir un patrón similar al de la regulación de la ciberseguridad en el sistema energético, donde los reguladores han aumentado su interés y escrutinio a medida que la tecnología se desarrolla. La cantidad y calidad de datos disponibles, como los contadores inteligentes y la infraestructura de carga de vehículos eléctricos, jugarán un papel crucial en el futuro de la IA en la industria energética.
Esta capacidad de alineación entre la generación y el suministro con el uso se verá facilitada por la potencia y el control que la IA puede proporcionar, apoyando una mejor toma de decisiones estratégicas y diarias en los mercados energéticos.
Sin embargo, es fundamental encontrar formas de compartir estos datos de manera efectiva, asegurando que no se vulneren los derechos de privacidad de las personas ni se comprometa la confidencialidad comercial.
En conclusión, el futuro de la IA en la industria energética se basa en una cooperación más estrecha y un desplazamiento cuidadoso y bien regulado de la tecnología hacia el centro de las operaciones del sistema energético.
