España, al igual que otros países de su entorno, está dando pasos adelante para avanzar en materia de transición ecológica, con el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC) como principal hoja de ruta. Las administraciones públicas, las empresas y el resto de la iniciativa privada, cada uno desde su ámbito de actuación, está trabajando y contribuyendo a este cambio del sector.
En esta transformación del sector eléctrico, la irrupción de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial (IA) ha abierto un amplio abanico de oportunidades, especialmente en la optimización de la gestión y el funcionamiento de las infraestructuras que conforman el sistema eléctrico, activos imprescindibles para acometer esta transición con éxito. Pero ¿Cómo impulsa esta tecnología el cambio y la generación de eficiencias en este sector?
Nadie duda hoy del impacto económico que tiene la IA en todos los sectores de la economía, y en particular en el sector eléctrico. Con la reciente irrupción de la IA generativa, se ha dado un paso adelante en la adopción de la IA en todos los procesos. Por ejemplo, un análisis de McKinsey estima que la IA generativa podría generar entre 150.000 y 240.000 millones de dólares en valor adicional anual para el sector energético, con impacto en toda la cadena de valor.
Ya existen buenos ejemplos que demuestran que la IA es de utilidad en la planificación de las infraestructuras y la gestión de la red, ya que permite realizar simulaciones avanzadas y análisis de múltiples escenarios para respaldar la planificación a largo plazo de la infraestructura eléctrica, que surgen por la incertidumbre y complejidad que introducen la presencia masiva de energía renovable, la distribución de los recursos de generación, la introducción del vehículo eléctrico, etc. Los avances tecnológicos que incorpora la IA permiten realizar, además, previsiones de consumo más ajustadas y, por tanto, ayudar a planificar y gestionar mejor los recursos del sistema eléctrico, su disponibilidad y el funcionamiento del sistema eléctrico, manteniendo las altas cotas de seguridad necesarias para el suministro de energía.
También tiene potencial para aportar un gran valor en el ámbito del mantenimiento de las infraestructuras de las redes eléctricas. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, la IA ofrece una nueva capacidad de anticipación de los fallos de equipos y activos de las subestaciones y líneas, que permiten anticipar medidas preventivas antes de que se produzcan los fallos.
Y es que una de las mayores oportunidades que nos ofrece la IA es su capacidad para analizar y tratar una gran cantidad de datos en tiempo real, generando conocimiento y facilitando la toma de mejores decisiones. Eso, aplicado al ámbito de la electricidad, facilita, por ejemplo, la detección de anomalías que podrían provocar una incidencia en la red, permitiendo así la toma de medidas preventivas, un paso más allá en la eficiencia operativa y económica.
Por supuesto, no podemos olvidar el potencial de la IA para la detección temprana de ataques cibernéticos cada vez más sofisticados y la protección de los activos contra dichos ataques. Por esta razón, personalmente considero a la IA como una barrera de seguridad más que contribuye a garantizar la continuidad del suministro de energía eléctrica.
En este contexto de firme apuesta por la descarbonización, la IA cobra especial relevancia a la hora de impulsar la integración de energías renovables y una gestión más eficiente de la demanda de los consumidores. Permite, mediante el análisis de datos meteorológicos como la predicción del viento o de la radiación solar, identificar ubicaciones óptimas para la implantación de plantas de energía renovable —maximizando así la eficiencia de estos activos—, y mejorando la precisión de las predicciones de generación eléctrica de origen renovable. De este modo se contribuye a maximizar la integración de este tipo de energías limpias de una forma segura, evitando el desaprovechamiento de las mismas.
Por supuesto, la IA tiene ya un alto impacto en el desarrollo de nuevas soluciones para responder a los desafíos que plantea la transición energética en el sector, como el mayor empleo de baterías y otras soluciones de almacenamiento de energía, la captura y almacenamiento de CO2, o el desarrollo del hidrógeno y nuevas formas de generación de energía.
Es relevante también considerar el potencial de la IA para seguir gestionando con seguridad un sistema eléctrico más complejo, en el que se está perdiendo la linealidad de la cadena de valor clásica del sector caracterizada por una generación conectada con el transporte y la distribución, que se desdibuja por la distribución de recursos de generación y almacenamiento en los consumidores.
Las plataformas digitales que permiten visibilizar el autoconsumo son un buen ejemplo de ello. En definitiva, la IA ha llegado para quedarse, especialmente en la revolución energética en la que estamos inmersos. Visualizamos la IA, junto con la innovación tecnológica, como una gran aliada en esta senda de la descarbonización y la sostenibilidad que no tiene vuelta atrás. Sin embargo, la IA también conlleva sus propios retos, como las incertidumbres en el entorno normativo, la carencia de un consenso global, las necesidades de racionalizar las directrices de adopción de los clientes y el imperativo de fomentar la confianza de los usuarios, sin perder de vista la perspectiva ética, la sostenibilidad y la seguridad. Y para ello, será necesario el impulso desde todos los ámbitos y a todos los niveles. El futuro ya está aquí y lleva el nombre de IA.
