La IA en energía ha emergido como un factor transformador para digitalizar redes eléctricas y elevar la eficiencia operativa del sector. Movilizados por el auge de las energías renovables, los sistemas inteligentes optimizan la distribución eléctrica, anticipan la demanda y permiten el mantenimiento predictivo, mejorando el servicio al cliente. Se espera que el mercado global de IA en energía crezca desde USD 5.4 mil millones en 2023 hasta USD 14 mil millones en 2029.
¿Cómo están integrándose estas tecnologías y qué beneficios concretos están aportando las empresas y redes eléctricas ante desafíos emergentes?
Además, la creciente electrificación de sectores como transporte, calefacción y manufactura incrementa la presión sobre las redes, haciendo que la inteligencia artificial y el IoT pasen de ser innovaciones opcionales a herramientas críticas para gestionar la complejidad operativa. Esta tendencia no solo responde a una necesidad técnica, sino también a compromisos regulatorios y medioambientales que exigen reducir emisiones y mejorar la calidad del suministro.
Optimización de la distribución y redes inteligentes
La digitalización de redes mediante la IA en energía facilita la operación de redes inteligentes o smart grids. Plataformas interconectadas capturan datos en tiempo real —desde sensores y medidores inteligentes— para ajustar flujos energéticos de forma ágil. Este manejo dinámico fortalece la estabilidad del sistema ante la variabilidad de fuentes renovables como solar y eólica. En particular, Asia-Pacífico domina este mercado, captando más del 40 % de los ingresos globales en 2024. Así, la IA transforma la distribución eléctrica en un proceso automatizado, preciso y adaptable.
Un ejemplo de este cambio se observa en Japón, donde empresas de distribución eléctrica integran IA para ajustar en segundos la energía que se envía a diferentes zonas, priorizando hospitales y centros críticos durante picos de consumo o emergencias. Esta capacidad de respuesta inmediata reduce riesgos de apagones y mejora la resiliencia frente a desastres naturales.
Predicción de demanda y mantenimiento predictivo
La IA aplicada a la predicción de demanda energética aprovecha algoritmos de aprendizaje automático y análisis de patrones para anticipar necesidades con alta precisión. En paralelo, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una de las aplicaciones con retorno más rápido: utilidades lograron reducir fallos e interrupciones optimizando horarios de intervención. Por ejemplo, Duke Energy utiliza un sistema híbrido de IA para monitorear transformadores, mientras que Rhizome ayuda a identificar riesgos climáticos en redes eléctricas, reduciendo cortes provocados por tormentas en un 72 %. Estas aplicaciones disminuyen costos y fortalecen la confiabilidad operativa.
En países como Alemania, la combinación de mantenimiento predictivo y análisis climático ha permitido anticipar fallos antes de que ocurran, lo que se traduce en menos interrupciones y menor gasto en reparaciones de emergencia. Esta capacidad preventiva también contribuye a optimizar la vida útil de los activos energéticos, evitando reemplazos prematuros.
Mejora del servicio al cliente y operaciones de campo
La IA en energía también está mejorando la atención al cliente y las operaciones en terreno. Herramientas como visión por computadora automatizan la captura de datos en equipos de campo, reduciendo visitas manuales. En EE. UU., la empresa Avangrid implementó un asistente generativo (“First Time Right Autopilot”) que guía a técnicos en reparaciones con instrucciones contextuales en tiempo real, lo que ha acelerado las reparaciones y reducido tiempos de inactividad.
Este avance también abre la puerta a nuevos modelos de relación con el usuario, como la comunicación proactiva sobre interrupciones o ajustes de consumo sugeridos según patrones de uso. De este modo, la IA no solo optimiza procesos internos, sino que fortalece la confianza y satisfacción del cliente final.
Impulso al sector y desafíos regulatorios
La creciente demanda por soluciones de red resiliente y energías limpias está impulsando la IA en energía, pero no sin obstáculos. La adopción sofisticada se ve frenada por infraestructuras anticuadas, calidad de datos limitada, escasez de personal calificado y marcos regulatorios rígidos. Sin embargo, agencias como la FERC en EE. UU. están promoviendo innovación mediante la contratación de expertos y flexibilización normativa. A su vez, compañías como Shell y SSE están implementando IA para monitorear emisiones de metano, planificar rutas de infraestructura y fortalecer la ciberseguridad.
El reto para los gobiernos será establecer regulaciones que equilibren innovación y seguridad, garantizando que la automatización no genere brechas de ciberseguridad ni excluya a comunidades con infraestructura menos avanzada.
Panorama de crecimiento y tendencias futuras (H2)
El mercado global de IA en energía muestra perspectivas de expansión exponencial. Allied Market Research proyecta un crecimiento desde USD 5.4 mil millones (2023) hasta USD 14 mil millones en 2029 (CAGR ≈ 17.2 %). Reportes más optimistas estiman un valor de USD 11.3 mil millones en 2024, con una proyección de USD 54.8 mil millones hacia 2030 (CAGR ≈ 30 %), o incluso USD 58.7 mil millones. Estas cifras refuerzan que la IA en energía se configura como un elemento esencial para la transición energética global.
Cierre reflexivo: Hacia una energía más inteligente
Al reflexionar sobre el papel de la IA en energía, queda claro que su integración en redes inteligentes no es opcional: es indispensable para lograr eficiencia, resiliencia y sostenibilidad. Las utilidades deben avanzar con estrategias que permitan la adopción gradual de tecnologías de IA, priorizando casos de uso de bajo riesgo y generando confianza desde sus bases operativas .
Comprender la magnitud del mercado —con cifras proyectadas entre USD 14 mil millones y hasta USD 54 mil millones para fines de la década— impulsa a los stakeholders a actuar ahora. El lector, ya sea ejecutivo, regulador o profesional técnico, debe reconocer que la digitalización mediante IA e IoT no solo mejora el rendimiento operativo, sino que también contribuye a un sistema energético más limpio, ágil y centrado en el futuro.
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