El avance de la inteligencia artificial en la industria energética comienza a evidenciarse ya que un nuevo estudio de Accenture Argentina reveló que más del 60% de las compañías de energía ya está implementando agentes de IA.

Esto se traduce en resultados y beneficios medibles, especialmente en la optimización de costos operativos dentro del sector, de manera que según Nicolás Ruíz Moreno, Senior Manager en Energy Industry Consulting de Accenture Argentina, ya existen casos de éxito donde se logró una reducción del OPEX del 10% al 15% en áreas estratégicas como Mantenimiento, Supply Chain, gestión de activos, recursos humanos, servicio al cliente, entre otras. 

Nicolás Ruíz Moreno, Senior Manager en Energy Industry Consulting de Accenture Argentina

“El gran impacto de la IA en el sector será en la eficiencia del tiempo de las personas y en la automatización de tareas de campo, lo que deriva en la disminución de costos operativos, riesgos de higiene y seguridad, como también de impactos ambientales, de impactos a las personas”, indicó el especialista en diálogo con Energía Estratégica.

“El beneficio de la IA generativa es enorme para el sector, ya que, en generación renovable, todo lo que es pérdida de datos, hoy la inteligencia artificial lo corrige. Y más para un generador que está dentro del SADI, que una pérdida de datos le implica una pérdida económica. Hoy la inteligencia artificial corrige esas cosas”, complementó. 

A modo de ejemplo, los drones, combinados con plataformas inteligentes, pueden hacer el trabajo de recorrida de campo e interpretar imágenes para determinar si una obra necesita mantenimiento, sin intervención humana.

Aunque la industria energética en general avanza hacia la adopción de estas tecnologías, existen importantes diferencias entre sus distintos segmentos, como por caso que las energías renovables están más avanzadas ya que “fueron concebidas digitalmente desde su origen”, en contraposición a las tecnologías convencionales como la minería o el petróleo, que debieron adaptarse a un nuevo paradigma tecnológico.

Esta diferencia estructural convierte a las renovables en un modelo a seguir. “Hay soluciones on top del hardware, como en los inversores, que interpreta todas las variables técnicas, muestra si hay problemas en la generación o si se genera de manera correcta”, explicó Ruíz Moreno. 

Por eso, consideró que el sector convencional puede aprender de las renovables cómo ser más eficiente en la operación gracias a la digitalización.

Y si bien el estudio de Accenture respalda esta visión, con el 63% de los ejecutivos de la industria energética afirmando que sus empresas ya invirtieron en el desarrollo de arquitectura agéntica, sólo el 36% indica que están escalando el uso de IA generativa, lo que deja en evidencia una brecha entre intención y ejecución. 

Aún más: apenas el 39% de los ejecutivos del sector energético dice contar con un roadmap claro para adaptar su fuerza laboral a esta nueva era.

Infraestructura: la deuda pendiente para escalar la IA

El principal obstáculo para la adopción masiva de inteligencia artificial en energía no es la falta de interés, sino la ausencia de una arquitectura digital sólida, ya que, bajo la mirada del especialista, todavía se transita un estadio poco maduro porque hay que generar inversiones desde el punto de vista de arquitectura. 

A esto se suma una implementación que, si bien existe, es aún desordenada. Esta fragmentación limita el alcance de los beneficios que la IA podría ofrecer a gran escala en toda la cadena de valor energética.

En resumen, el impacto de la inteligencia artificial en el sector energético ya es tangible y ofrece un potencial significativo en términos de eficiencia, reducción de costos operativos y optimización de recursos humanos. Sin embargo, aún queda un camino largo por recorrer, especialmente en términos de madurez tecnológica, inversión en infraestructura digital y adaptación organizacional para escalar soluciones basadas en IA generativa.

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