Es innegable el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y las herramientas digitales para transformar la energía. Estas herramientas son enormemente útiles para la optimización de la oferta y la demanda, y para acelerar el cambio hacia sistemas energéticos con menos emisiones de carbono. Sin embargo, para muchas empresas que tratan de entender el valor práctico de la IA, la adopción a gran escala sigue siendo un obstáculo. Aunque la inteligencia artificial industrial puede ser un acelerador, hay que recordar que tampoco hace falta un enfoque del estilo «o todo o nada». Hay que empezar por los casos de uso más relevantes para la empresa.
Como enfatiza Philippe Rambach, Chief AI Officer de Schneider Electric: «Para ejecutar correctamente la IA es necesario comprender sus verdaderas capacidades más allá de las aplicaciones más llamativos, y el impacto que tiene en el negocio.» Esta visión centrada en el negocio permite a los líderes responder a una pregunta fundamental: “¿IA, sí o no?”
¿Qué ventajas aporta la digitalización y la IA industrial a corto plazo?
- Reducir las emisiones de carbono: La IA puede optimizar procesos que consumen mucha energía en fábricas, edificios e incluso plantas de tratamiento de aguas. Por ejemplo, Gradska Toplana, una empresa de calefacción urbana de Karlovac (Croacia) que presta servicio a más de 8.000 ciudadanos, utiliza el sistema de energía urbana de Schneider Electric con previsión de carga de IA para predecir las necesidades de calefacción, optimizar el uso de la energía, disminuir los costes operativos y de mantenimiento y reducir las emisiones.
- Optimizar la demanda de energía: La IA puede gestionar microgrids y estaciones de carga de vehículos eléctricos, garantizando un uso eficiente de la energía, y evitando las horas punta de demanda. El software EcoStruxure™ Microgrid Advisor de Schneider Electric optimiza el suministro y la demanda de energía analizando datos de diversas fuentes, lo que ayuda a clientes como el centro comercial Citycon, en Lippulaiva (Finlandia), a acercarse al net zero. Aquí utilizamos un algoritmo de machine learning que analiza constantemente los datos de los generadores de energía, las estaciones de carga de vehículos eléctricos, las baterías, los generadores de respaldo, los sistemas de climatización, los sistemas de iluminación, los SAI, la cogeneración de calor y electricidad (CHP) y la medición de los suministros para optimizar dinámicamente el suministro y la demanda de energía.
- Mejorar la eficiencia operativa: Al aprovechar el poder analítico de la IA, las empresas pueden optimizar los procesos, minimizar el tiempo de inactividad y lograr mejoras significativas en el rendimiento. El gigante energético español Acciona ejemplifica el poder transformador de la IA para impulsar la eficiencia operativa. Junto con AVEVA, Acciona implementó el Sistema PI, una plataforma de gestión de datos que se integra perfectamente con las aplicaciones de IA, lo que resultó en un notable aumento del 20% en la eficiencia operativa. También lograron una reducción del 4,6% en el consumo de energía para una bomba de alta presión específica y evitaron tres paradas completas de la fábrica al predecir de forma anticipada los problemas.
IA industrial: una perspectiva centrada en la empresa
Independientemente de la aplicación, la calidad de los datos, la confianza, la ciberseguridad y el riesgo digital son primordiales para cualquier integración de IA.
Calidad de los datos y confianza
Todos los modelos industriales de IA ya sean de machine learning o generativos, se basan en los datos con los que se han entrenado. El GPT de OpenAI, por ejemplo, se entrenó con una gran cantidad de datos de Internet, que pueden ser sesgados e imprecisos. Esta es la razón por la que los primeros grandes modelos lingüísticos (LLM) podrían no ser ideales para industrias altamente reguladas como la energética.
¿Cómo podemos abordar este problema de confianza? Con la participación de las personas. Los científicos de datos y los expertos en la materia pueden validar y perfeccionar los modelos utilizando datos de alta calidad, lo que garantiza una mayor precisión. A medida que la IA se integra en los procesos cotidianos, es crucial garantizar la calidad de los datos y abordar los posibles sesgos en los datos de entrenamiento. En Schneider Electric, también aprovechamos la IA para limpiar los datos y así eliminar sesgos y garantizar una implementación responsable de la IA.
Ciberseguridad y riesgo digital
La ciberseguridad y el riesgo digital son las principales preocupaciones de muchos directivos. Como CEO de una empresa que impulsa la transformación energética a través de la digitalización y la IA, a menudo me preguntan: «¿A qué velocidad está llegando la IA?» y «¿Cuáles son los riesgos?».
La verdad es que la IA ya está aquí. Conceptualmente, la IA existe desde hace casi 70 años. Schneider Electric lleva más de 40 años trabajando con modelos de IA, y establecimos una organización dedicada a la IA un año antes de que surgiera OpenAI GPT. También incorporamos un director de IA para garantizar que la estrategia de IA tenga un papel destacado.
Si tu empresa aún está formulando una estrategia de IA, ten en cuenta la posibilidad de colaborar con proveedores con experiencia para complementar tus actividades. Integrar la ciberseguridad y gestionar los riesgos de la IA deben ser elementos centrales de tu estrategia empresarial, no ideas de última hora. Schneider Electric aplica medidas de seguridad sólidas y una gobernanza de datos clara para salvaguardar los datos confidenciales de los clientes utilizados en aplicaciones de IA. Además, una estrategia de riesgos de IA debe anticiparse a normativas como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE. En los EE. UU., marcos como el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST pueden ayudar a las empresas energéticas a acelerar responsablemente la innovación en IA.
Schneider Electric adoptó este mismo enfoque del riesgo digital durante la ola de digitalización de toda la industria hace dos décadas. En la era actual de rápida digitalización, tanto la IA como el riesgo digital se traducen en última instancia en riesgo empresarial, y deben gestionarse en consecuencia.
El futuro de la energía con la IA industrial
Como ingeniero de software apasionado desde hace tiempo por los datos, los gemelos digitales y la descarbonización, me motiva enormemente el potencial de la IA industrial y su impacto en la industria energética. Hoy disponemos de la tecnología necesaria para reducir drásticamente las emisiones de CO2 en un 70%. Ahora, necesitamos un rápido despliegue de estas tecnologías tanto en el lado de la oferta como en el de la demanda (donde reside el 55% de la transformación del carbono).
Con un esfuerzo conjunto y medidas de apoyo, podemos ampliar estas soluciones y capacitar a la industria energética para encabezar la transformación de los sistemas energéticos. El cambio gradual ya no es suficiente. Debemos aprovechar la IA para revolucionar la producción y el consumo de energía, allanando el camino hacia un planeta más limpio y un futuro sostenible para todos.
Este post ha sido publicado originalmente en el blog global de Schneider Electric.
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