Hoy es ya un hecho que el 67% de las empresas del sector energético planea aumentar su inversión en IA en los próximos dos años.

Por Deyanira Vázquez | Reportera

En los últimos años, la necesidad de transitar hacia sistemas más eficientes y sostenibles ha impulsado la adopción de tecnologías avanzadas en el sector energético. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una solución transformadora, capaz de abordar retos complejos como la predicción precisa de la demanda energética y la optimización en tiempo real de los recursos disponibles.

De hecho, la IA ya está redefiniendo los procesos en la industria energética, brindando nuevas oportunidades para mejorar su eficiencia, sostenibilidad y resiliencia. En ese sentido, es importante recordar que este sector es uno de los más activos en la adopción de esta innovación tecnológica.

Según el informe Ascendente de Minsait » IA: radiografía de una revolución en marcha «, el 39% de las empresas de la industria energética dedican recursos suficientes a la integración de IA, y el 67% estima que, en los próximos dos años, aumentará el presupuesto que dedica a soluciones de Inteligencia Artificial.

La predicción energética: un enfoque basado en datos
Uno de los mayores desafíos en el sector energético ha sido siempre la capacidad de predecir la demanda con precisión. Un suministro insuficiente puede resultar en apagones, mientras que un exceso de producción incrementa costos y desperdicia recursos. La IA, a través de algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning) y análisis de Big Data, está cambiando esta realidad.

Mediante el análisis de datos históricos, patrones climáticos y comportamientos de consumo, los modelos predictivos basados en IA pueden anticipar la demanda energética con una precisión sin precedentes.

Por ejemplo, herramientas como los sistemas de predicción de carga eléctrica, con el soporte de la IA, ayudan a los operadores a ajustar la generación en tiempo real, reduciendo el riesgo de apagones y minimizando el desperdicio de recursos. Estas tecnologías también se adaptan a cambios imprevistos, como fluctuaciones en el clima o picos de demanda, asegurando un suministro más confiable. –sn–