IA Utilities: Los 20 principales casos de uso y casos de estudio
Las soluciones de IA para servicios públicos se refieren a soluciones de IA que aprovechan datos en tiempo real de sensores, medidores e imágenes para prever la demanda, automatizar inspecciones, optimizar la distribución y mejorar el servicio al cliente.
Conozca 30 herramientas y 20 casos de uso reales específicos de la IA en servicios públicos:
Casos de uso y ejemplos reales de la IA en servicios públicos
IA en servicios públicos para la energía
1. Operaciones autónomas en centrales eléctricas
La IA automatiza las inspecciones de las plantas al analizar datos de cámaras y sensores en tiempo real, reduciendo la dependencia de trabajadores humanos y mejorando la seguridad al detectar fugas u otros peligros con prontitud. Esta automatización responde a las exigencias de una fuerza laboral que envejece y mejora la eficiencia de las plantas.
Ejemplo real:
Duke Energy, con el objetivo de lograr cero emisiones netas de metano para 2030, se enfrentó a desafíos para monitorear fugas en gasoductos de gas natural. Se asociaron con Microsoft y Accenture para desarrollar una nueva plataforma que utiliza Microsoft Azure y Dynamics 365 para integrar datos satelitales, sensores terrestres e IA para la detección y respuesta a fugas en tiempo real.
La plataforma evaluó los datos de emisiones, priorizó las áreas de reparación y despachó equipos con prontitud, lo que ayudó a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
- Proporcionó paneles gráficos para priorizar las reparaciones de fugas
- Permitió datos de geolocalización precisos para reparaciones más rápidas
- Escalable a otras fuentes de emisión y equipos. 1
2. Previsión de la demanda energética
La distribución eficiente de los servicios públicos depende de una previsión precisa de la demanda de energía y agua, que constituye una parte importante de los costes operativos. La IA en la previsión de la demanda energética ayuda a las empresas de servicios públicos a gestionar la oferta y la demanda analizando factores como los patrones meteorológicos, el comportamiento de los usuarios y los precios del mercado mediante:
- Prever la demanda energética y optimizar la distribución del suministro
- Predecir la disponibilidad de energía renovable y equilibrarla con otras fuentes
- Permitir la optimización de precios basada en datos históricos y posibles respuestas de la competencia
- Fomentar un comportamiento eficiente de los consumidores notificando a los usuarios sobre los periodos de mayor demanda.
Ejemplo real:
AES, en su transición de los combustibles fósiles a las energías renovables, necesitaba herramientas predictivas para la producción de energía, el mantenimiento y la distribución de la carga. En colaboración con H2O.ai, AES implementó programas de mantenimiento predictivo para turbinas eólicas y medidores inteligentes, y optimizó sus estrategias de licitación hidroeléctrica.
La plataforma permitió a AES anticipar fallos de componentes, optimizar los costes de reparación y gestionar la predicción de la demanda, lo que ayudó a la empresa a reducir costes y aumentar la fiabilidad.
- Ahorró 1 millón de dólares al año al reducir reparaciones innecesarias
- Logró una reducción del 10 % en las interrupciones del servicio a clientes
- Abordó 85 desafíos operativos en dos años.2
3. Prosumo energético
Las soluciones de IA para prosumidores de energía (consumidores que también producen energía, por ejemplo, mediante paneles solares en tejados) ayudan a los usuarios a gestionar la energía autoproducida de fuentes como paneles solares o turbinas eólicas. Estas soluciones optimizan el uso de las energías renovables y permiten a los usuarios vender el excedente de energía a la red.
- Equilibra la oferta y la demanda en función de los picos de consumo y las condiciones meteorológicas.
- Se integra con medidores inteligentes para una gestión eficiente de la energía.
- Apoya el comercio o el intercambio de excedentes de energía con la red local.
4. Gemelos digitales industriales para la generación de energía
Los gemelos digitales impulsados por IA pueden simular y predecir las necesidades de mantenimiento, optimizar el rendimiento y reducir el tiempo de inactividad de los sitios de generación de energía, como las turbinas eólicas. Estos modelos pueden prever con precisión problemas como la corrosión, minimizando las interrupciones y aumentando la fiabilidad del suministro eléctrico.
Ejemplo real:
Por ejemplo, la red neuronal de Google mejoró la precisión de las previsiones de energía eólica, aumentando los rendimientos financieros en un 20 %. Esta capacidad predictiva permite una programación eficiente de la producción y el consumo de energía, maximizando el uso de los recursos y la rentabilidad. 4
Ejemplo real:
El gemelo digital de Siemens Energy para generadores de vapor de recuperación de calor predice la corrosión, lo que podría ahorrar a las empresas de servicios públicos 1.7 mil millones de dólares al año al reducir las necesidades de inspección y el tiempo de inactividad en un 10 %. El gemelo digital de Siemens Gamesa simula las operaciones de parques eólicos marinos 4.000 veces más rápido, optimizando la disposición de las turbinas y reduciendo los costes energéticos. 5
5. Simulación de la red eléctrica
Las simulaciones de la red impulsadas por IA permiten a las empresas de servicios públicos modelar el flujo de energía, programar interrupciones y probar la resiliencia de la red, especialmente con la mayor integración de fuentes de energía renovables. Esto optimiza el mantenimiento y la gestión de interrupciones, garantizando un impacto mínimo en los clientes.
Ejemplo real:
ElektroDistribucija Srbije (EDS), el operador del sistema de distribución de Serbia, necesitaba modernizar su red eléctrica heredada para apoyar la integración de energías renovables y mejorar la fiabilidad en una red que atiende a 3.8 millones de clientes. Para abordar esto, EDS implementó EcoStruxure ADMS y EcoStruxure DERMS de Schneider Electric para digitalizar las operaciones de la red.6
Resultados:
- Reducción del 10–15 % en las pérdidas de red
- Reducción de aproximadamente 20 % en las interrupciones
- Mejora de la integración de los recursos energéticos renovables distribuidos
- Mantenimiento basado en la condición que mejora la eficiencia operativa
- Mayor fiabilidad de la red para 3.8 millones de clientes
6. Hogares inteligentes como centros energéticos
Los sistemas de hogares inteligentes basados en IA ayudan a los propietarios a monitorear y ajustar el uso de energía, reduciendo costes y minimizando la demanda en la red mediante una mejor gestión de la carga.
7. Medidores inteligentes para el flujo de energía en tiempo real
Los medidores inteligentes impulsados por IA se integran con los recursos energéticos distribuidos para equilibrar la demanda y la oferta en tiempo real, apoyando la resiliencia de la red y los esfuerzos de descarbonización.
Ejemplo real:
Con Edison, una empresa de servicios públicos, se propuso reducir los costes operativos y el impacto ambiental aprovechando la inteligencia artificial. Las herramientas impulsadas por IA ayudaron a reducir los costes de generación de energía y las emisiones de CO₂, dando a los clientes más control sobre su consumo energético.
Este enfoque impulsado por IA respaldó el compromiso de Con Edison con la sostenibilidad y las soluciones energéticas centradas en el cliente.
- Reducción de los costes de generación de energía y de las emisiones de CO₂
- Permitió una mejor gestión energética de los clientes
- Promovió operaciones ecológicas y centradas en el cliente.8
8. Carga de vehículos eléctricos gestionada por IA
Un vecindario de vehículos eléctricos (VE) puede sobrecargar fácilmente la red local, pero la IA puede optimizar los horarios de carga desplazando el consumo a horas de menor demanda y devolviendo energía de las baterías durante los picos de demanda. Esta agrupación colectiva crea una “central eléctrica virtual” (VPP, por sus siglas en inglés), una flota coordinada por software que se comporta como una única fuente de energía despachable.
Ejemplo real:
ChargeScape, una empresa conjunta de BMW, Ford, Honda y Nissan, agrega vehículos eléctricos en una central eléctrica virtual para más de una docena de empresas de servicios públicos estadounidenses, utilizando la gestión de carga impulsada por IA para desplazar la carga y exportar la energía almacenada durante los picos de la red. Esto convierte a los VE de una carga para la red en un activo despachable.
- Cada vehículo proporciona una reducción de la demanda de carga gestionada de ~5 kW y hasta ~20 kW de exportación mediante carga bidireccional (V2G).9
- El agregador EnergyHub redujo los picos de carga de VE hasta en un 50 % mediante la optimización de la distribución con IA, desplazando 38.3k+ MWh de carga en toda su flota VPP en 202510
- NV Energy utilizó la IA para identificar rápidamente a los clientes propietarios de VE y dirigirlos a programas de carga gestionada.11
IA en servicios públicos para residuos, agua e incendios forestales
9. Gestión de residuos
La IA en la gestión de residuos recopila y analiza datos sobre los tipos, volúmenes y patrones de residuos, predice los niveles futuros de residuos, identifica y clasifica materiales reciclables y tipos de alimentos desechados con visión artificial y ML. Puede fundamentar los horarios de recogida, optimizar los procesos de eliminación y reciclaje de residuos y mejorar la gestión de recursos.
Ejemplo real:
Las plantas de recuperación de materiales (MRF, por sus siglas en inglés) tienen dificultades con los residuos contaminados de flujo único, donde normalmente se recupera menos de la mitad del material entrante y la clasificación manual es lenta, peligrosa y difícil de cubrir con personal. Bryson Recycling y otras MRF europeas implementaron Recycleye Vision y Recycleye Robotics, que utilizan visión artificial y aprendizaje profundo para identificar y recoger robóticamente materiales reciclables de flujos mixtos, lo que ha permitido:
- Aumentó la pureza de salida en una línea de aluminio en un 8 % y el valor de mercado de la producción en aproximadamente un 20 %,
- Aumentó la pureza en una línea de fibra en un 12 %,
- Realizó hasta 33.000 recogidas robóticas en un turno de 10 horas, aproximadamente el doble de la velocidad de clasificación manual.12
10.Monitoreo de la calidad del agua
La IA puede mejorar el monitoreo de la calidad del agua analizando el flujo de agua y detectando contaminantes en tiempo real. Los sensores habilitados con IA desplegados en los sistemas de agua identifican bacterias y partículas nocivas, lo que permite respuestas más rápidas ante posibles riesgos para la salud.
- Monitorea la calidad del agua de forma continua, detectando contaminantes en tiempo real.
- Mejora la transparencia y el control de los sistemas de suministro de agua.
- Facilita acciones rápidas en respuesta a los riesgos para la salud.
Ejemplo real
Fluid Analytics utiliza software impulsado por IA, robótica e IoT para optimizar los sistemas urbanos de agua con modelos predictivos entrenados con datos variados de tuberías. Las ciudades, especialmente en la India, buscaron su ayuda para localizar fugas, reducir la pérdida de agua y prevenir inundaciones debido a infraestructuras y métodos de inspección obsoletos. Los resultados de Fluid Analytics incluyen:
- Monitoreo de más de 400 millones de galones de aguas residuales urbanas al día
- Mapeo de canales de drenaje para prevenir inundaciones graves cerca del aeropuerto de Mumbai
- Facilitar la detección temprana de enfermedades transmitidas por el agua y prevenir brotes, como la hepatitis A.14
11. Detección y prevención del riesgo de incendios forestales
Las cámaras de visión artificial buscan columnas de humo, mientras que los modelos de ML clasifican los circuitos por riesgo de incendio utilizando datos meteorológicos, de humedad del combustible y de vegetación.
Ejemplo real:
Pacific Gas & Electric (PG&E), ante una grave exposición a incendios forestales en su territorio de California, desplegó más de 630 cámaras de detección impulsadas por IA de Pano IA y modelos de inteligencia vegetal de Overstory para detectar igniciones de forma temprana en aproximadamente el 90 % de su territorio de alto riesgo de incendio.
- Reportó una caída de casi el 50 % en las igniciones con la vegetación como causa sospechosa en 2025 en comparación con el año anterior.
- Mejoró la velocidad de detección y ayudó a reducir las igniciones relacionadas con la vegetación.15
Casos de uso de IA en servicios públicos independientes de la industria
12. Mantenimiento automatizado de activos
Las empresas de energía y servicios públicos tienen dificultades para detectar defectos en infraestructuras críticas, lo que provoca costosas averías. La IA analiza imágenes aéreas, datos LiDAR, de drones y satélites para identificar problemas en los equipos o riesgos de vegetación que podrían dañar la infraestructura.
Por ejemplo, el reconocimiento de imágenes impulsado por IA y la visión artificial pueden analizar imágenes de activos captadas por drones, lo que permite identificar rápidamente posibles fallos. Este monitoreo proactivo minimiza las interrupciones del servicio y reduce los riesgos de incendio alrededor de las líneas eléctricas, optimizando en última instancia la programación de recursos.
Ejemplo real:
Exelon, una gran empresa energética, buscó mejorar su proceso de mantenimiento e inspección de la red. Utilizando las herramientas de IA de NVIDIA para inspecciones con drones, Exelon mejoró sus capacidades de detección de defectos, creando ejemplos etiquetados para la evaluación en tiempo real.
Este enfoque impulsado por IA mejoró la precisión del mantenimiento, minimizó las emisiones y aumentó la fiabilidad de la red energética.
- Mejoró la detección de defectos en la red mediante inspecciones con drones impulsadas por IA
- Aumentó la eficiencia del mantenimiento y la fiabilidad de la red
- Redujo las emisiones mediante procesos de inspección optimizados.16
13. Experiencia de servicio al cliente automatizada
Los proveedores de servicios públicos pueden mejorar la relación con los clientes al predecir el consumo de agua y energía con IA, lo que permite estrategias de precios dinámicos. Al analizar los patrones de uso, la IA puede sugerir horarios óptimos de uso para ahorrar costes, como recomendar cargar los vehículos eléctricos más tarde. Este enfoque personalizado mejora la satisfacción del cliente y respalda los esfuerzos de marketing dirigido, aumentando la fidelidad y los ingresos.
Ejemplo real:
Octopus Energy, un proveedor de energía, buscó mejorar su servicio al cliente mediante una mayor calidad de las respuestas por correo electrónico. Implementó IA generativa para automatizar las respuestas a los correos electrónicos de los clientes, logrando una tasa de satisfacción del cliente del 80 %, superando la tasa del 65 % de los agentes humanos.
Al utilizar IA generativa, Octopus Energy optimizó su proceso de atención al cliente, garantizando respuestas rápidas y precisas, y demostró el potencial de la IA en el sector de los servicios públicos.
- Logró un 80 % de satisfacción del cliente en las respuestas por correo electrónico impulsadas por IA
- Superó la puntuación de satisfacción del personal humano capacitado en un 15 %
- Demostró el potencial de una mayor integración de la IA para mejorar la fidelidad de los clientes.17
14. Optimización de flotas para camiones de servicios públicos
Las complejas cadenas de suministro del sector energético requieren una gestión logística eficiente. La IA mejora la coordinación entre los equipos de operaciones y los almacenes, optimizando la gestión de flotas y la planificación de rutas.
Por ejemplo, la IA optimiza las rutas de los camiones de servicios públicos durante cortes y condiciones meteorológicas extremas, reduciendo los tiempos de viaje y mejorando los tiempos de respuesta para restablecer los servicios más rápidamente. Esto se traduce en mejores plazos de entrega, menores costes operativos y una mejor alineación con la demanda del mercado.
Ejemplo real:
Xylem Kendall, una empresa de gestión de vegetación que opera más de 5.500 activos de flota, se enfrentó a problemas de seguridad por la conducción distraída, que los datos vinculaban directamente al uso del teléfono móvil.
Para resolverlo, implementaron telemática de nueva generación y cámaras Dashcam de Motive IA para rastrear las puntuaciones de seguridad e instalaron soportes para teléfonos hands-free en todo el país, logrando los siguientes resultados:
- Mejora del 5 % en las puntuaciones generales de seguridad de los conductores.
- Mitigación de riesgos en tiempo real mediante la detección de comportamientos distraídos y la emisión de alertas inmediatas en cabina a los conductores.
- Capacitación postviaje basada en datos que permitió a los supervisores utilizar las grabaciones de las cámaras para una formación de seguridad específica.18
15. Seguridad y protección de subestaciones
Los análisis de vídeo basados en IA mejoran la seguridad de las subestaciones al detectar intrusiones no autorizadas y monitorear la seguridad de los trabajadores, mejorando el cumplimiento y reduciendo posibles incidentes.
Ejemplo real:
Las empresas eléctricas estadounidenses se enfrentan a un fuerte aumento de los ataques físicos y los robos de cobre en las subestaciones, lo que agrava la presión para cumplir los requisitos de seguridad física NERC CIP-014. Sin embargo, las alarmas perimetrales convencionales abruman a los operadores con falsas activaciones. Por ejemplo, una subestación grande puede generar entre 50 y 200 alarmas perimetrales por turno, y más del 95 % de ellas son activaciones molestas causadas por fauna, viento o vehículos de patrulla.
Varias empresas de servicios públicos están instalando análisis de vídeo con IA con fusion de sensores en las cámaras existentes para:
- Clasificar qué activó una alarma (persona, vehículo, animal), reduciendo las alertas molestas que causan fatiga de alarma en los operadores
- Fusionar sensores térmicos y visuales para que un segundo sensor deba confirmar antes de escalar una alerta, reduciendo los despliegues falsos
- Utilizar el mismo hardware térmico y visual para la detección temprana de anomalías de temperatura en los equipos, aportando valor de mantenimiento predictivo más allá de la seguridad
- Permitir un monitoreo remoto en tiempo real y una coordinación más rápida con las fuerzas del orden durante un incidente.19
16. Asistentes virtuales en centros de llamadas
Los asistentes virtuales de IA apoyan el servicio al cliente gestionando picos de llamadas, ayudando con preguntas frecuentes y proporcionando información sobre el uso, lo que mejora la experiencia del cliente y reduce los costes operativos.
Ejemplo real:
Ontario Power Generation (OPG), un importante productor de electricidad canadiense, se propuso mejorar la eficiencia interna y el apoyo a sus empleados. En colaboración con Microsoft, OPG desarrolló ChatOPG, un asistente virtual impulsado por IA que responde consultas, proporciona información y actúa como asistente personal.
El chatbot favorece la productividad, mejora la seguridad y optimiza el rendimiento al ofrecer a los trabajadores un acceso fácil a la información necesaria.
- Mejoró la productividad de los empleados y el acceso a la información
- Mejoró la seguridad y la eficiencia operativa
- Promovió la integración de la IA en las operaciones diarias para un mejor rendimiento.20
IA en servicios públicos para telecomunicaciones
17. Operaciones de red Zero-Touch
Las operaciones de red Zero-Touch implican el uso de IA para automatizar las tareas de gestión de la red, reduciendo la necesidad de intervención humana. Esto incluye la automonitorización, la autocuración y la optimización automática de los recursos de la red. Mediante la integración de gemelos digitales y aprendizaje automático, los operadores de telecomunicaciones pueden lograr una mayor fiabilidad del servicio y eficiencia operativa.
Ejemplos reales: Ericsson implementó operaciones Zero-Touch impulsadas por IA, aprovechando el aprendizaje automático y los gemelos digitales para una gestión autónoma. Esto mejoró la fiabilidad del servicio y redujo las tareas manuales, impulsando la eficiencia operativa. Como resultado, Ericsson pudo
- Permitir una operación autónoma con una supervisión mínima
- Aumentar la fiabilidad de la red
- Mejorar la eficiencia del servicio.21
18. Optimización y gestión de redes
Los sistemas de optimización y gestión de redes impulsados por IA analizan grandes volúmenes de datos para predecir y abordar posibles problemas antes de que afecten a los servicios.
Ejemplo real: La plataforma AVA de Nokia utilizó análisis predictivos basados en IA para la gestión de la red en tiempo real, lo que permitió:
- Mejorar el rendimiento de la red en tiempo real
- Reducir el tiempo de inactividad
- Mejorar la satisfacción de los usuarios.22
19. 5G Segmentación de redes
Al permitir la virtualización de funciones de red, la IA admite la segmentación de redes 5G y permite a los operadores de telecomunicaciones crear y asignar segmentos de red para diferentes casos de uso y necesidades de los clientes.
Ejemplo real: Huawei utilizó la IA para admitir la segmentación de redes 5G, asignando recursos de forma dinámica para ofrecer servicios personalizados y maximizar la utilidad de la red. De este modo, Huawei logró:
- Servicios personalizados para diferentes casos de uso
- Mejora de la gestión de recursos
- Nuevas oportunidades de ingresos.23
20. Gestión del tráfico de datos
La gestión del tráfico de datos impulsada por IA optimiza la asignación del ancho de banda de la red en función de la demanda en tiempo real. Esto garantiza que, durante los picos, se mantenga el rendimiento de la red, lo que se traduce en una mejor experiencia de usuario y un uso más eficiente de los recursos.
Ejemplos reales: La solución de IA de Ericsson optimizó la gestión del tráfico de datos ajustando la asignación de ancho de banda en tiempo real, garantizando un rendimiento de red constante. De este modo,
- Optimizó el uso del ancho de banda
- Rendimiento de red estable durante los picos
- Mejoró la calidad del servicio.24
¿Por qué deberíamos usar la IA en los servicios públicos?
A continuación se presentan las razones para implementar la IA en los servicios públicos:
Aumento de la demanda de electricidad
La demanda de electricidad requiere una expansión de la capacidad sin comprometer la fiabilidad o asequibilidad del suministro. Las tecnologías de IA pueden apoyar esta transición mediante una previsión de la demanda más inteligente y la optimización operativa.
- La demanda de electricidad aumentará según las previsiones un 1,4 % anual hasta 2032, lo que se traducirá en un aumento acumulado del 46 %.25
- En EE. UU., se esperan 120 GW de demanda eléctrica adicional para 2030, incluidos 60 GW de centros de datos, aproximadamente equivalentes al pico de consumo energético de Italia en 2024.26
- En EE. UU., los precios de la electricidad residencial subieron alrededor del 13 % de 2022 a 2025.27
- La programación impulsada por IA puede ofrecer mejoras del 25–30 % en la productividad de campo, mejorando la gestión de la fuerza laboral y los activos.25
Oportunidades de inversión en los servicios públicos
La convergencia de la digitalización y la modernización de las infraestructuras está creando un importante potencial de inversión en el sector de los servicios públicos. El análisis habilitado por IA puede impulsar una asignación de capital más inteligente, ayudando a las empresas de servicios públicos a captar valor de las nuevas tendencias de demanda y optimizar el rendimiento de los activos.
- Las acciones de servicios públicos están actualmente infravaloradas en un 5 %, y aún no reflejan el creciente impacto de la demanda de los centros de datos.25
- Las empresas eléctricas estadounidenses invertirán, según las previsiones, 1.1 billones de dólares entre 2025 y 2029 para modernizar infraestructuras antiguas y ampliar la capacidad de la red.28
- Gracias a la información del aprendizaje automático, las empresas de servicios públicos pueden reasignar hasta el 80 % del capital en función del estado de los activos, reforzando la fiabilidad y la resiliencia.25
Los análisis de IA pueden descubrir tendencias de consumo y precios, impulsando decisiones de inversión más inteligentes y mejorando el ROI. La gestión de activos impulsada por IA puede ayudar a las empresas de servicios públicos a priorizar dónde invertir y evitar la sobreconstrucción, especialmente cuando las restricciones de infraestructura y la inflación aumentan los costes en toda la cadena de suministro.
Crecimiento de la demanda de los centros de datos
Las operaciones de los centros de datos aumentan el consumo de energía, que puede optimizarse con IA:
- La demanda de electricidad de los centros de datos podría duplicarse para 2030, con un aumento del 131 % previsto para 2032 en un escenario de alto crecimiento.25
- Los grandes planes de la industria de la IA consumen energía a escala de ciudades enteras.
- Por ejemplo, la reciente asociación de OpenAI y Nvidia para un centro de datos de 10 gigavatios requiere la electricidad equivalente a la ciudad de Nueva York durante el pico de uso en verano.26
- Los proyectos renovables representan ya más del 90 % de toda la nueva capacidad a la espera de conexión a la red, lo que pone de relieve cómo la planificación habilitada por IA y las herramientas predictivas acelerarán la transición hacia una energía limpia.26
- La IA ha mejorado la tasa de calor o el rendimiento de los activos de generación fósil y renovable entre un 2 y un 5 %, logrando ganancias de eficiencia medibles.25
La optimización impulsada por IA permite obtener ganancias de eficiencia energética sin sacrificar el rendimiento. El análisis predictivo puede equilibrar las cargas de trabajo para reducir el desperdicio operativo y mejorar la sostenibilidad.
Soluciones en IA para servicios públicos
Las empresas energéticas pueden beneficiarse de estos avances tecnológicos de vanguardia:
Soluciones de automatización para servicios públicos
Las herramientas de automatización incluyen:
- Automatización de cargas de trabajo: las soluciones de automatización de cargas de trabajo agilizan y gestionan tareas repetitivas en varios sistemas, lo que permite a las empresas de servicios públicos aumentar la eficiencia operativa y reducir los errores manuales, garantizando al mismo tiempo que los procesos críticos se ejecuten sin problemas.
- Programación por lotes: el software de programación por lotes organiza y ejecuta grandes volúmenes de tareas o procesos en grupos en horarios programados, lo que permite a las empresas de servicios públicos optimizar la asignación de recursos y garantizar la finalización puntual de los trabajos sin interrumpir las operaciones en curso.
- Programación de trabajos empresariales: el software de programación de trabajos empresariales coordina y prioriza las tareas en todo el panorama de TI de una organización, ayudando a las empresas de servicios públicos a mejorar la prestación de servicios, aumentar la utilización de los sistemas y mantener un rendimiento constante garantizando que los trabajos se ejecuten en el orden correcto y a tiempo.
- Automatización de la ciberseguridad impulsada por IA: a medida que las empresas de servicios públicos se digitalizan cada vez más, los sistemas de detección de amenazas impulsados por IA identifican de forma autónoma anomalías y neutralizan los riesgos cibernéticos en tiempo real. Estas soluciones refuerzan la resiliencia operativa y el cumplimiento normativo en las infraestructuras digitales.
Algoritmos de aprendizaje automático para servicios públicos
Estos algoritmos mejoran la toma de decisiones al identificar patrones en los datos de consumo, facilitando estrategias de gestión de la demanda y soluciones energéticas personalizadas para los consumidores. Estas son algunas de estas herramientas:
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP): el NLP puede mejorar los chatbots de servicio al cliente y los asistentes virtuales, proporcionando soporte instantáneo y mejorando la relación con el cliente al comprender y responder a las consultas en tiempo real.
- Visión artificial: la visión artificial aprovecha el análisis de imágenes de drones y cámaras para inspeccionar infraestructuras, permitiendo una identificación más rápida y segura de los problemas de los equipos en comparación con las inspecciones manuales.
- Análisis predictivo: las herramientas de análisis predictivo utilizan datos históricos para prever la demanda y detectar posibles fallos en la infraestructura, lo que permite a las empresas de servicios públicos abordar los problemas de forma preventiva y optimizar la asignación de recursos.
- Aprendizaje por refuerzo (RL): el RL permite a los sistemas aprender estrategias óptimas para la distribución de energía y la fijación de precios mediante bucles de retroalimentación continuos. Las empresas de servicios públicos pueden aprovechar el RL para la gestión adaptativa de la red, la fijación dinámica de precios y la optimización en tiempo real de los activos descentralizados.
- IA explicable (XAI): a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, la IA explicable garantiza la transparencia y la interpretabilidad en la toma de decisiones, respaldando el cumplimiento normativo y generando confianza de las partes interesadas en los sistemas automatizados.
Internet de las cosas (IoT) para servicios públicos
Dispositivos IoT y sensores para el monitoreo en tiempo real del rendimiento de la red y el consumo de energía, incluyendo ejemplos como:
- Medidores inteligentes: las soluciones de medidores inteligentes proporcionan datos en tiempo real sobre el consumo de energía, lo que permite una facturación precisa y una gestión eficiente de la energía.
- Sistemas de monitoreo en tiempo real para la fiabilidad de la red: estos sistemas rastrean el rendimiento de la red de forma continua, lo que permite a las empresas de servicios públicos detectar problemas de forma temprana y mantener un servicio fiable.
- Mantenimiento basado en la condición (CBM): el CBM monitorea el estado de los equipos para programar el mantenimiento cuando es necesario, reduciendo costes y previniendo fallos inesperados.
- Integración de edge computing: el edge computing procesa los datos de IoT localmente, minimizando la latencia y permitiendo una acción inmediata. Esto es especialmente valioso para la detección de fallos en la red, la automatización de subestaciones y el control descentralizado, donde los milisegundos importan.
- Conectividad 5G: las redes 5G de alta velocidad y baja latencia mejoran la capacidad de respuesta de los dispositivos y sensores habilitados para IoT, garantizando un flujo de datos fiable para operaciones energéticas críticas.
IA generativa para servicios públicos
La IA generativa utiliza algoritmos avanzados y aprendizaje automático para crear modelos predictivos y simulaciones a partir de datos históricos y diversos escenarios. En el sector de los servicios públicos, esta tecnología optimiza la distribución de energía y mejora la precisión de las previsiones. Por ejemplo, la IA generativa ayuda con:
- Integración de energías renovables, para evaluar cómo incorporar fuentes de energía renovables simulando su impacto en la estabilidad y fiabilidad generales de la red.
- Gestión de activos, al permitir a las empresas de servicios públicos programar reparaciones o mejoras en función del rendimiento previsto y los factores de riesgo.
IA agéntica para servicios públicos
La IA agéntica puede planificar, actuar y adaptarse de forma autónoma para alcanzar objetivos definidos con una intervención humana mínima, combinando las capacidades de la IA generativa y la IA predictiva. En el sector de los servicios públicos, la IA agéntica puede coordinar procesos complejos de varios pasos que tradicionalmente requerían supervisión manual. El objetivo es crear sistemas energéticos autogobernados que puedan equilibrar la fiabilidad, la sostenibilidad y la eficiencia de costes. Por ejemplo:
- Orquestación de operaciones autónomas: la IA agéntica puede monitorear de forma independiente las condiciones de la red, prever la demanda y activar las acciones de control necesarias en tiempo real, mejorando la resiliencia del sistema y reduciendo el tiempo de inactividad.
- Toma de decisiones dinámica: al evaluar continuamente los datos de sensores, dispositivos IoT y modelos predictivos, los agentes agénticos pueden optimizar la asignación de recursos, redirigir los flujos de energía o priorizar las actividades de mantenimiento sin esperar la intervención humana.
- Sistemas multiagente colaborativos: múltiples agentes de IA pueden trabajar juntos en los sistemas de generación, distribución y gestión de clientes, permitiendo redes autoptimizadas que mejoran la eficiencia y los resultados de sostenibilidad.
Automatización de CRM y flujos de trabajo para servicios públicos
Las herramientas de carga de trabajo y programación de trabajos coordinan el trabajo a nivel de máquina, mientras que las plataformas de CRM y automatización de flujos de trabajo coordinan el lado humano y de atención al cliente de una empresa de servicios públicos: casos de servicio, comunicaciones de cortes, consultas de facturación, despacho de campo y traspasos administrativos entre sistemas CIS, GIS y ERP. Cada vez más, estas plataformas incorporan agentes de IA que actúan sobre un proceso en lugar de limitarse a recomendar una acción. Las herramientas de esta categoría incluyen:
- CRM impulsado por IA: las plataformas de CRM con IA integrada priorizan los casos de servicio, redactan la correspondencia con los clientes y muestran sugerencias de siguiente mejor acción para los agentes que gestionan disputas de facturación, solicitudes de conexión y quejas por cortes. Para las empresas de servicios públicos, esto conecta el centro de contacto con el ciclo de medición a cobro y las operaciones de campo en un solo registro.
- Automatización de flujos de trabajo y procesos sin código: las plataformas de automatización de flujos de trabajo permiten a las empresas de servicios públicos crear cadenas de aprobación, controles de cumplimiento y traspasos de datos entre sistemas sin desarrollo personalizado, lo que permite al personal no técnico automatizar procesos que antes estaban en hojas de cálculo y correos electrónicos.
- Gestión de servicios de campo (FSM): el software FSM utiliza IA para programar y enrutar cuadrillas, adecuar las habilidades de los técnicos a las órdenes de trabajo y reprogramar dinámicamente durante los cortes, reduciendo los desplazamientos de vehículos y mejorando las tasas de reparación a la primera en trabajos de medidores, líneas y subestaciones.
Infraestructura de datos y plataformas en la nube
Algunas de las soluciones de datos incluyen:
- Plataformas nativas de la nube: proporcionan la agilidad y la escalabilidad para gestionar volúmenes masivos de datos de activos conectados, permitiendo análisis en tiempo real y despliegue de IA a escala empresarial.
- Lagos de datos y arquitecturas de malla de datos: consolidan fuentes de datos heterogéneas, desde sensores de la red hasta sistemas de clientes, en entornos unificados y accesibles que potencian el modelado predictivo, la GenAI y el desarrollo de gemelos digitales.
- Análisis en flujo y procesamiento de eventos: procesan y analizan flujos de datos de alta velocidad procedentes de redes IoT y redes inteligentes para permitir información operativa en tiempo real y una toma de decisiones automatizada.
- Gobernanza de datos y gestión de la calidad: garantizan la integridad, la trazabilidad y el cumplimiento de los datos en sistemas distribuidos, generando confianza en las decisiones impulsadas por IA y en los informes regulatorios.
Gemelos digitales para servicios públicos
Los gemelos digitales crean modelos virtuales de los activos físicos, lo que permite a las empresas de servicios públicos simular y analizar el rendimiento en diversos escenarios, lo que conduce a una mejor gestión de activos y eficiencia operativa. Al procesar diversas fuentes de datos, estos modelos mejoran la eficiencia operativa y el cumplimiento de las normas medioambientales.
Estos sistemas pueden dar lugar a ahorros de energía y reducciones de la huella de carbono, apoyando los objetivos de sostenibilidad.
Gestión descentralizada de energía y recursos
Una forma de centralizar y gestionar los recursos energéticos es integrarlos mediante herramientas como:
- Redes inteligentes: las soluciones de redes inteligentes analizan datos en tiempo real para equilibrar el flujo de energía e integrar las energías renovables. Aprovechan la IA para analizar datos de dispositivos conectados, facilitando ajustes en tiempo real del flujo de energía, mejorando la resiliencia de la red y potenciando la integración de fuentes de energía renovables.
- Sistemas de gestión de recursos energéticos distribuidos (DERMS): estos sistemas pueden gestionar recursos descentralizados como el almacenamiento solar y en baterías. Coordinan la gestión de recursos energéticos descentralizados como la solar y las baterías, optimizando su contribución a la red y garantizando al mismo tiempo la fiabilidad.
- Sistemas de gestión de la energía (EMS): los EMS pueden integrar algoritmos de IA para optimizar la producción, el almacenamiento y el consumo de energía, lo que conduce a operaciones más eficientes y menores costes.
- Blockchain y tecnologías de registro distribuido (DLT): mejoran la transparencia y la seguridad en las transacciones descentralizadas. Las empresas de servicios públicos pueden implementar blockchain para el comercio de energía entre pares, la liquidación automatizada y el seguimiento de créditos de carbono, garantizando la responsabilidad y la confianza en las redes distribuidas.
Beneficios de la IA en el sector de los servicios públicos
La IA ayuda a las empresas de servicios públicos a:
- Simplificar la complejidad: la IA puede simplificar flujos de trabajo complejos en el sector de la energía y los servicios públicos mediante asistentes de IA para optimizar procesos, simular operaciones, diagnosticar problemas en tiempo real, garantizar la trazabilidad de la cadena de suministro y proporcionar soporte técnico inmediato. Esto conduce a una mayor eficiencia, menores costes y un menor tiempo de inactividad.
- Impulsar la eficiencia energética y de costes: las soluciones de IA generativa mejoran la eficiencia energética y generan importantes ahorros de costes al ofrecer una visión integral de las operaciones. Esto permite a las empresas eléctricas medir con precisión las emisiones y optimizar los procesos, acelerando así la transición energética y promoviendo la sostenibilidad y la excelencia operativa.
- Escalar la innovación: colaboraciones como las realizadas con AWS aprovechan una amplia red de socios y experiencia en el sector para adoptar rápidamente tecnologías avanzadas, incluida la IA generativa. Esto ayuda a las empresas de servicios públicos a escalar de manera eficiente tecnologías innovadoras de energía limpia, permitiéndoles satisfacer la demanda energética y facilitando al mismo tiempo la transición del sector hacia prácticas más limpias.
- Generar una estrategia basada en datos: la IA contribuye a la estrategia de datos, ayudando a las empresas de servicios públicos a tomar decisiones de sustitución y mantenimiento basadas en el riesgo mediante el análisis de los factores de riesgo para el cliente, la seguridad y el medio ambiente. Por ejemplo, la IA generativa combinada con el ML puede procesar imágenes y vídeos para identificar defectos en las líneas de suministro, reduciendo los costes de mantenimiento y preservando la fiabilidad.
- Garantizar el mantenimiento: la IA generativa combinada con el ML mejora el mantenimiento al detectar y predecir problemas en los equipos. Ofrece una resolución interactiva de problemas, ayudando a los trabajadores de campo a resolver rápidamente las incidencias técnicas.
Añadir como fuente preferidaDesafíos de la IA en los servicios públicos
Estos son algunos de los desafíos de adoptar la IA en el sector de los servicios públicos:
- Privacidad de los datos: entrenar sistemas de IA requiere grandes cantidades de datos, lo que suscita preocupaciones sobre la privacidad de los datos de los clientes. Aunque existe la posibilidad de optimizar estos datos para comprender mejor las necesidades de los clientes, garantizar la protección de la privacidad sigue siendo un desafío importante.
- Sesgo de la IA: los sistemas de IA pueden mostrar sesgos, lo que puede dar lugar a un trato injusto a clientes o empleados. La supervisión humana es necesaria para abordar los sesgos de la IA y garantizar que la implementación de la IA cumpla las normas éticas. Aunque los sistemas de entrenamiento pueden reducir el sesgo, es posible que no lo eliminen por completo, por lo que la supervisión humana es crucial.
- Integración de sistemas heredados: la red tiende a funcionar con sistemas SCADA, OT y de facturación con décadas de antigüedad. Conectar los modelos de IA a esta infraestructura suele ser el mayor coste y retraso en un proyecto de IA para servicios públicos.
- Restricciones regulatorias y de cumplimiento: las empresas de servicios públicos están reguladas en sus tarifas. Las nuevas inversiones impulsadas por IA, los precios dinámicos y las decisiones automatizadas deben satisfacer a las comisiones de servicios públicos, los requisitos de explicabilidad y auditoría. Esto ralentiza el despliegue en comparación con las industrias no reguladas. Obtenga más información sobre el cumplimiento de la IA.
- Calidad y disponibilidad de los datos: los modelos son tan buenos como los datos de medidores, sensores y activos que los respaldan. Los datos históricos escasos, incoherentes o mal etiquetados limitan la precisión de las previsiones y del mantenimiento predictivo. Explore más información sobre los desafíos y soluciones de calidad de datos para la IA.
- Ciberseguridad y mayor superficie de ataque: conectar más activos (sensores IoT, medidores inteligentes, dispositivos edge) y automatizar las acciones de control aumenta la exposición. Los propios sistemas de IA pueden ser objetivos (envenenamiento de datos o manipulación de modelos), lo que convierte la seguridad en un requisito previo, no en un complemento.
Descubra otros riesgos y desafíos de la IA.
Conclusión
La IA está transformando el sector de los servicios públicos al mejorar la eficiencia, optimizar el uso de la energía y permitir simulaciones avanzadas mediante tecnologías como los gemelos digitales. Desde el modelado de la red eléctrica hasta el mantenimiento predictivo, los casos de uso de la IA están demostrando su valor tanto en el ámbito operativo como en el estratégico.
No obstante, una adopción eficaz depende de abordar desafíos clave como la calidad de los datos, la integración con los sistemas heredados y las restricciones regulatorias.
Lecturas adicionales
Explore más sobre la IA en otros sectores:
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Registro de cambios
5 actualizacionesSe añadieron dos casos de uso: carga de VE con IA y detección de incendios forestales.
Eliminada la Figura 1, el gráfico de búsqueda de palabras clave de Google sobre AI utilities.
Se añadió un ejemplo de la vida real a la sección sobre hogares inteligentes como centros de energía.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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