Servicios públicos con IA: 25 casos de uso principales y 48 estudios de caso
La IA en los servicios públicos se refiere 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.
Descubra 20 herramientas y 25 casos de uso específicos y reales de IA en servicios públicos:
Este gráfico se basa en los 47 estudios de caso de IA en servicios públicos que recopilamos y agrupamos por su caso de uso principal:
- Red y energía: carga de vehículos eléctricos y flexibilidad, previsión de la demanda, simulación de la red, monitoreo de la red y gemelos digitales
- Clientes y CRM: centros de contacto asistidos por IA, coordinación de equipos de campo, información de ventas, y energía personalizada
- Back-office: facturación de medición a cobro y automatización de procesos low-code
- Activos y medioambiente: detección de incendios forestales, inspección de activos, seguridad de subestaciones, calidad del agua, clasificación de residuos y seguridad de flotas
- Datos y conocimiento: asistentes de IA internos, plataformas de datos de servicios públicos
- Telecomunicaciones: automatización de red, optimización de red, segmentación de red y gestión del tráfico de datos
Consulte la lista completa de estudios de caso para conocer las fuentes y los detalles.
IA en servicios públicos para la energía
1. Operaciones autónomas en centrales eléctricas
La IA automatiza las inspecciones de las plantas analizando 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 envejecida y mejora la eficiencia de las plantas.
Ejemplo real en centrales eléctricas
Duke Energy, con el objetivo de lograr emisiones netas de metano para 2030, se enfrentó al reto de monitorear las fugas en sus gasoductos de gas natural. Se asoció 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 envió equipos con prontitud, contribuyendo a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
- Proporcionó paneles gráficos para priorizar las reparaciones de fugas
- Permitió datos precisos de geolocalización para reparaciones más rápidas
- Escalable a otras fuentes de emisión y equipos. 1
2. Previsión de la demanda de energía
La distribución eficiente de los servicios públicos depende de prever con precisión 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 mediante el análisis de factores como los patrones meteorológicos, el comportamiento de los usuarios y los precios de mercado, de la siguiente manera:
- Prever la demanda de energía y optimizar la distribución del suministro
- Predecir la disponibilidad de energías renovables y equilibrarla con otras fuentes
- Permitir la optimización de precios basada en datos históricos y en las posibles respuestas de los competidores
- Fomentar un comportamiento eficiente del consumidor notificándole los períodos de máxima demanda.
Ejemplo real de previsión de la demanda de energía
Plenitude, la empresa minorista y de renovables de Eni, utiliza Databricks para prever la demanda energética de los clientes y la producción de sus plantas eólicas y solares, y para agrupar a los clientes según sus posibles necesidades.
- Hasta 60 casos de uso en producción
- Hasta 500 informes y paneles funcionando en la plataforma.2
3. Prosumo de energía
Las soluciones de IA para prosumidores de energía (consumidores que también producen energía, p. ej., mediante paneles solares en tejados) ayudan a los usuarios a gestionar la energía autoproducida a partir de fuentes como paneles solares o turbinas eólicas. Estas soluciones optimizan el uso de energías renovables y permiten 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 intercambio o la venta de excedentes de energía a 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 centros 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 de gemelos digitales industriales
Por ejemplo, la red neuronal de Google mejoró la precisión de la previsión de la energía eólica, aumentando los rendimientos financieros en un 20 %. Esta capacidad predictiva permite programar eficientemente la producción y el consumo de energía, maximizando la utilización de los recursos y la rentabilidad. 4
Ejemplo real de generación de energía
AcegasApsAmga, un operador italiano de redes de distribución, comenzó a construir un gemelo digital de la red de media y baja tensión de Trieste con Gridscale X de Siemens. El gemelo puede simular, monitorear y gestionar los flujos de energía en tiempo real para mantener la electricidad estable para los barcos conectados en el puerto de Trieste.5
5. Simulación de la red eléctrica
Las simulaciones de red impulsadas por IA permiten a las empresas de servicios públicos modelar el flujo de energía, programar cortes y poner a prueba la resiliencia de la red, especialmente con la creciente integración de fuentes de energía renovables. Esto optimiza el mantenimiento y la gestión de interrupciones, garantizando un impacto mínimo en los clientes.
Ejemplo real de simulación de la red eléctrica
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 ello, EDS implementó EcoStruxure ADMS y EcoStruxure DERMS de Schneider Electric para digitalizar las operaciones de la red.6
Resultados:
- 10–15 % de reducción de pérdidas en la red
- ~20 % de reducción de interrupciones
- Mejora de la integración de recursos energéticos distribuidos y renovables
- 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 de energía
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 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 de medidores inteligentes
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 basado en 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
- Mejora de la gestión energética de los clientes
- Fomento de 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 extrayendo energía de las baterías en los picos de demanda. Esta agrupación colectiva crea una “central eléctrica virtual” (VPP), una flota coordinada por software que se comporta como una única fuente de energía despachable.
Ejemplo real de carga de VE gestionada por IA
ChargeScape, una empresa conjunta de BMW, Ford, Honda y Nissan, agrega VE en una central eléctrica virtual para más de una docena de empresas de servicios públicos de EE. UU., utilizando la gestión de carga impulsada por IA para trasladar 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 aporta ~5 kW de reducción de demanda de carga gestionada y hasta ~20 kW de exportación mediante carga bidireccional (V2G).9
- El agregador EnergyHub redujo los picos de carga de VE hasta un 50 % mediante la optimización de la distribución con IA, desplazando más de 38.3k MWh de carga en su flota VPP en 202510
NV Energy utilizó la detección de VE basada en IA de Bidgely en datos de medidores inteligentes para encontrar a los propietarios de VE que cargaban durante las horas pico. De 20.241 clientes, la IA identificó a 419 usuarios de VE y los redujo a 103 clientes de alto valor responsables del 63 % del potencial de desplazamiento de carga.
- 3x mayor desplazamiento de carga por coche que la media de la población
- ~1 kW por coche en más de 20 eventos de carga gestionada, frente a los 0.2–0.3 kW típicos del sector.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 tipos, volúmenes y patrones de residuos, predice los niveles futuros, identifica y clasifica materiales reciclables y tipos de alimentos desechados con visión artificial y aprendizaje automático. Puede orientar los horarios de recogida, optimizar los procesos de eliminación y reciclaje de residuos y mejorar la gestión de recursos.
Ejemplo real de gestión de residuos
Las instalaciones de recuperación de materiales (MRF, por sus siglas en inglés) tienen problemas con los residuos de flujo único contaminados, 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 implantaron Recycleye Vision y Recycleye Robotics, que utilizan visión artificial y aprendizaje profundo para identificar y recoger robóticamente los reciclables de flujos mixtos, con los siguientes resultados:
- Aumento de la pureza de salida en una línea de aluminio en un 8 % y del valor de mercado en torno a un 20 %,
- Aumento de la pureza en una línea de fibra en un 12 %,
- 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 continuamente la calidad del agua y detecta contaminantes en tiempo real.
- Mejora la transparencia y el control de los sistemas de abastecimiento de agua.
- Apoya acciones rápidas en respuesta a riesgos para la salud.
Ejemplo real de monitoreo de la calidad del agua
El Departamento de Servicios de Agua de Phoenix utiliza los sensores de alcantarillado con IA de Kando para monitorear la calidad de las aguas residuales en tiempo real. El sistema detecta cambios bruscos de pH y temperatura causados por vertidos ilegales, de modo que el equipo puede localizar la fuente y aislar los contaminantes antes de que lleguen a la planta de tratamiento.
- 16 sensores instalados en la red de alcantarillado en el proyecto piloto inicial
- Alertas automáticas y un panel de puntos críticos de vertidos
- Apoya los objetivos de reutilización del agua de la ciudad.14
11. Detección y prevención del riesgo de incendios forestales
Las cámaras de visión artificial buscan columnas de humo, mientras que los modelos de aprendizaje automático clasifican los circuitos por riesgo de incendio utilizando datos meteorológicos, de humedad del combustible y de vegetación.
Ejemplo real de detección de riesgos para la fauna
Pacific Gas & Electric (PG&E), ante la grave exposición a incendios forestales en su territorio de California, desplegó más de 630 cámaras de detección con IA de Pano IA y modelos de inteligencia vegetal de Overstory para detectar igniciones tempranas en aproximadamente el 90 % de su territorio de alto riesgo de incendio.
- Registró una caída de casi el 50 % en 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, LiDAR, datos 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 y la visión artificial con IA pueden analizar imágenes de activos captadas por drones, permitiendo 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 de mantenimiento automatizado de activos
Exelon, una gran empresa energética, buscaba mejorar su proceso de mantenimiento e inspección de la red. Utilizando las herramientas de IA de NVIDIA para inspecciones con drones, Exelon mejoró su capacidad de detección de defectos y creó ejemplos etiquetados para la evaluación en tiempo real.
Este enfoque basado en IA mejoró la precisión del mantenimiento, minimizó las emisiones y aumentó la fiabilidad de la red energética.
- Mejor detección de defectos en la red mediante inspecciones con drones impulsadas por IA
- Mayor eficiencia de mantenimiento y fiabilidad de la red
- Reducción de emisiones mediante procesos de inspección optimizados.16
13. Centros de contacto asistidos por IA y automatización de la experiencia del cliente
Las plataformas heredadas de facturación y servicio al cliente obligan a los representantes de las empresas de servicios públicos a alternar entre sistemas desconectados, lo que provoca altas tasas de errores de facturación y demoras en las resoluciones. Unificar los datos de los clientes en un CRM con IA permite a las empresas desplegar agentes de IA autónomos para consultas rutinarias en web, móvil y correo electrónico, al tiempo que se dota a los representantes humanos de resúmenes automáticos de las interacciones.
Ejemplo real de automatización completa de la plataforma y de facturación
La Autoridad Regional del Agua (RWA) sustituyó los sistemas heredados por Microsoft Dynamics 365 y Copilot Studio para la asistencia a agentes, la transcripción de llamadas y la facturación de autoservicio.
- 14.000 errores de facturación eliminados
- 10 horas ahorradas por semana por empleado de servicio al cliente
- Tiempo de identificación de desconexiones reducido de 30 horas a 7 horas por semana.17
Ejemplo real de agentes móviles autónomos de IA
ENGIE Bélgica desplegó Salesforce Agentforce en su aplicación móvil para explicar tarifas, analizar el consumo y automatizar la carga inteligente de VE a través de APIs.
- 71 % de resolución autónoma de casos en más de 1.500 conversaciones diarias
- 83 % de precisión en las respuestas a las consultas de los clientes.18
Ejemplo real de respuestas de correo electrónico con IA generativa
Octopus Energy implementó IA generativa para automatizar las respuestas por correo electrónico a las consultas de los clientes. Octopus Energy logró una puntuación del 80 % de satisfacción del cliente, superando al personal humano en un 15 %.19
14. Optimización de flotas para camiones de servicios públicos
Las complejas cadenas de suministro del sector energético exigen 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 desplazamiento y mejorando los tiempos de respuesta para restablecer los servicios más rápidamente. Esto mejora los plazos de entrega, reduce los costes operativos y alinea mejor con la demanda del mercado.
Ejemplo real de optimización de flotas
Xylem Kendall, una empresa de gestión de vegetación que opera más de 5.500 activos de flota, se enfrentaba a problemas de seguridad por la conducción distraída, que los datos vinculaban directamente con el uso del teléfono móvil.
Para resolverlo, desplegó telemática de nueva generación y cámaras Motive IA Dashcams para controlar las puntuaciones de seguridad e instaló soportes para teléfonos manos-free en todo el país, logrando los siguientes resultados:
- 5 % de mejora en las puntuaciones generales de seguridad de los conductores.
- Mitigación de riesgos en tiempo real mediante la detección de conductas de distracción y alertas inmediatas en cabina a los conductores.
- Capacitación posterior al viaje basada en datos que permitió a los supervisores utilizar las grabaciones de las cámaras para una formación de seguridad específica.20
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 supervisar la seguridad de los trabajadores, mejorando el cumplimiento y reduciendo posibles incidentes.
Ejemplo real de seguridad y protección de subestaciones
Las empresas eléctricas estadounidenses se enfrentan a un fuerte aumento de ataques físicos y robos de cobre en las subestaciones, lo que se suma a 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 la fauna, el viento o los vehículos de patrulla.
Varias empresas de servicios públicos están instalando análisis de vídeo con IA y fusión de sensores en las cámaras existentes para:
- Clasificar qué activó una alarma (persona, vehículo, animal), reduciendo las alertas molestas que causan fatiga de alarmas en los operadores
- Fusionar sensores térmicos y visuales para que un segundo sensor deba confirmar antes de escalar una alerta, reduciendo los envíos falsos
- Utilizar el mismo hardware térmico y visual para la detección temprana de anomalías de temperatura en los equipos, añadiendo 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.21
16. Asistentes internos de IA para el lugar de trabajo y el conocimiento
Las operaciones empresariales de servicios públicos requieren un acceso rápido a una vasta documentación interna, protocolos de seguridad y procedimientos operativos. Los asistentes virtuales internos impulsados por IA actúan como copilotos de productividad diarios para los empleados de servicios públicos, agilizando la búsqueda de información, respondiendo consultas internas y reduciendo la carga administrativa.
Ejemplo real de asistentes virtuales
Ontario Power Generation (OPG) colaboró con Microsoft para lanzar ChatOPG, un asistente virtual interno impulsado por IA diseñado para dar a los empleados acceso rápido a información operativa y apoyo administrativo.
- Mejora de la productividad de los empleados y del acceso a la información
- Mayor seguridad y eficiencia operativa
- Fomento de la integración de la IA en las operaciones diarias para un mejor rendimiento.22
IA en servicios públicos para telecomunicaciones
17. Operaciones de red sin intervención
Las operaciones de red sin intervención 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 autorreparación y la optimización automática de los recursos de red. Al integrar gemelos digitales y aprendizaje automático, los operadores de telecomunicaciones pueden lograr una mayor fiabilidad del servicio y eficiencia operativa.
Ejemplos reales de operaciones de red
El operador de red danés TDC NET utiliza la gestión predictiva de energía de celdas de Ericsson, un sistema de IA que predice el tráfico y ajusta automáticamente el consumo energético de la red de radio sin intervención humana. En 2025, la empresa se convirtió en el primer despliegue mundial verificado con autonomía de red de Nivel 4, el segundo nivel más alto en la escala del TM Forum para redes autogestionadas, logrando:
- En funcionamiento en la red en vivo de TDC NET desde 2024
- Aproximadamente un 5 % menos de energía por GB de datos transmitidos.23
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 resolver posibles problemas antes de que afecten a los servicios.
Ejemplo real de optimización de redes
El operador saudí stc desplegó la solución MantaRay Cognitive SON de Nokia con IA en su red comercial para optimizar automáticamente la red de radio durante la peregrinación del Hajj, uno de los picos de tráfico más extremos del mundo.
- Más de 10.000 acciones de optimización realizadas sin intervención humana
- Conectividad estable mantenida a pesar de un aumento del 40 % en el tráfico.24
19. Segmentación de red 5G
Al permitir la virtualización de funciones de red, la IA admite la segmentación de red 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 de segmentación de red
Nokia y AWS lanzaron la segmentación de red 5G impulsada por IA, que du (EAU) y Orange están probando en sus redes en vivo. Los agentes de IA supervisan el rendimiento de la red junto con datos externos como eventos, tráfico y mapas, y ajustan automáticamente cada segmento de red para mantener su nivel de servicio garantizado.
- Los segmentos de red se adaptan automáticamente a la demanda real
- Los casos de uso incluyen capacidad adicional bajo demanda y capacidad reservada para grandes eventos.25
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, en los momentos de mayor demanda, 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.
Ejemplo real de gestión del tráfico de datos
Optus probó la adaptación de enlace nativa de IA de Ericsson, que sustituye las reglas fijas por decisiones de IA en tiempo real sobre cómo se envían los datos por el enlace de radio, para mejorar las velocidades de descarga 5G donde la señal es débil.
- Más de un 20 % más de rendimiento por celda en condiciones de señal media a mala
- No se necesita hardware ni espectro adicionales.26
IA en servicios públicos para CRM
Los agentes y copilotos de IA integrados en la gestión de relaciones con los clientes (CRM) resuelven solicitudes rutinarias, summarize las interacciones para los agentes humanos y coordinan el trabajo de campo.
21. Optimización de la fuerza de campo impulsada por IA y coordinación de visitas a residentes
Los sistemas de programación dispares y las comunicaciones no coordinadas con los clientes generan rutas de campo ineficientes, altos costes de servicio y visitas fallidas costosas. Las plataformas de servicio de campo impulsadas por IA optimizan el envío de técnicos y la gestión de incidencias, al tiempo que envían recordatorios omnicanal automatizados a los residentes para garantizar un acceso exitoso al lugar.
Ejemplo real de optimización interna de despacho e incidencias
Ukrtelecom consolidó el centro de contacto, la gestión de incidencias y la gestión de la fuerza de campo en la plataforma de Creatio para automatizar el enrutamiento y la priorización de tareas.
- 39 % de mejora en la productividad operativa general
- 30 % de aumento en la productividad de la fuerza de campo
- 25 % de reducción de incidencias por errores
- 20 % de disminución de los costes por tiempo de servicio.27
Ejemplo real de participación de residentes y coordinación de citas
Sureserve desplegó Creatio Service con mensajería para residentes centrada en WhatsApp para enviar recordatorios automáticos de visitas, confirmaciones y opciones de reprogramación en autoservicio.
- Moviliza a 4.000 ingenieros al día en 1.2 millones de propiedades
- Mejoró significativamente las tasas de resolución a la primera y la utilización de la fuerza laboral
- Permitió actualizar datos durante las reuniones que antes tardaban semanas de desarrollo.28
22. Incorporación de clientes y activación de contratos guiada por IA
Las condiciones contractuales complejas, la confusión con las fechas de inicio y los plazos de activación de medidores generan un alto volumen de llamadas entrantes y fracasos en la incorporación de clientes. Los agentes de IA basados en CRM aprovechan datos contractuales unificados y bases de conocimiento para resolver las preguntas de incorporación inmediatamente después de la firma del contrato.
Ejemplo real de incorporación de clientes guiada por IA
ENGIE Italia integró Salesforce Agentforce en los correos de bienvenida, ofreciendo a los nuevos clientes un enlace directo al portal de autoservicio para hacer preguntas específicas sobre la incorporación y el contrato.
Resultados:
- 3x más tasa de clics (hasta el 4,5 %) en correos con el enlace del portal de IA
- Caída significativa de incorporaciones fallidas en las activaciones de nuevos clientes.18
23. CRM unificado para ventas de energía limpia e instalación en campo
La expansión hacia la energía solar, las bombas de calor y los cargadores de VE exige a las empresas de servicios públicos unificar los datos de los clientes entre ventas, servicio y equipos de campo. Un CRM central vincula los canales de ventas con la programación de campo, mientras que los resúmenes de órdenes de trabajo con IA eliminan tareas administrativas duplicadas.
Ejemplo real de CRM unificado
Para ampliar sus servicios de instalación solar y de VE, E.ON UK necesitaba conectar los canales de ventas con la programación del servicio de campo y eliminar las ineficiencias administrativas. La empresa desplegó Microsoft Dynamics 365 (Sales y Field Service) junto con resúmenes de órdenes de trabajo de Copilot impulsados por IA para agilizar los flujos de trabajo de los técnicos.
- Mejora de las tasas de éxito de instalación a la primera en las operaciones de campo
- 20 % de reducción en la duración de los trabajos de instalación en campo
- Eliminación de un proceso manual de transferencia de propiedades de 20 minutos por sitio.29
IA en servicios públicos para operaciones administrativas
24. Automatización de la facturación y del ciclo de medición a cobro
El ciclo de medición a cobro cubre cada paso desde la lectura del medidor hasta el pago cobrado: validar los datos de medición, calcular las facturas, enviar facturas y procesar los pagos. Las empresas de servicios públicos ejecutan estos pasos como grandes trabajos por lotes nocturnos, por lo que un solo trabajo fallido puede retrasar miles de facturas.
Las herramientas de automatización de cargas de trabajo ejecutan estos trabajos de principio a fin y detectan retrasos antes de que los clientes los noten. También entregan datos de facturación limpios a tiempo a los modelos de IA que dependen de ellos.
Ejemplo real de automatización SAP del ciclo de medición a cobro
Stadtwerke München (SWM) suministra electricidad, gas, calefacción urbana y agua a Múnich. Su personal iniciaba manualmente 60–70 procesos de facturación SAP al día. SWM migró a RunMyJobs de Redwood para automatizar estas ejecuciones.
Resultados:
- Tiempo de procesamiento del ciclo de medición a cobro reducido de 14 horas a 8 horas
- 100 % de facturación diaria precisa,
- 60–70 procesos de facturación iniciados manualmente al día sustituidos por ejecuciones automatizadas.30
25. Automatización de procesos low-code
Las empresas de servicios públicos dependen de muchos pequeños procesos manuales, como formularios de seguridad, seguimiento de equipos y aprobaciones, que a menudo viven en hojas de cálculo y correos electrónicos. Las plataformas low-code permiten a los empleados crear aplicaciones y flujos de trabajo sin esperar a TI.
Ejemplo real de adopción low-code en toda la empresa
Pacific Gas & Electric (PG&E) trabajó con Cognizant para desplegar Microsoft Power Platform en toda la empresa. Los empleados crearon aplicaciones para rastrear equipos en lugares de emergencia, un chatbot de IA para preguntas de la mesa de servicio y bots que concilian datos de facturación.
Resultados:
- 300+ soluciones que generan alrededor de $75 millones en ahorros anuales,
- 132 soluciones entregadas en menos de un año en nueve unidades de negocio.31
¿Por qué deberíamos usar la IA en los servicios públicos?
Estas son las razones para implementar IA en los servicios públicos:
Aumento de la demanda de electricidad
La demanda de electricidad exige una expansión de la capacidad sin comprometer la fiabilidad ni la asequibilidad del suministro. Las tecnologías de IA pueden respaldar esta transición mediante una previsión de la demanda más inteligente y la optimización operativa.
- Demanda de electricidad se prevé que aumente un 1,4 % anual hasta 2032, lo que supone un aumento acumulado del 46 %.32
- En EE. UU., se esperan 120 GW de demanda eléctrica adicional para 2030, incluidos 60 GW de centros de datos, aproximadamente el equivalente al consumo energético máximo de Italia en 2024.33
- En EE. UU., los precios residenciales de la electricidad subieron aproximadamente un 13 % entre 2022 y 2025.34
- La programación impulsada por IA puede ofrecer mejoras del 25–30 % en la productividad de campo, mejorando la gestión de la fuerza laboral y de los activos.32
Oportunidades de inversión en 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. Los análisis habilitados por IA pueden impulsar una asignación de capital más inteligente, ayudando a las empresas a captar valor de las tendencias emergentes de la demanda y optimizar el rendimiento de los activos.
- Las acciones de servicios públicos están actualmente infravaloradas en un 5 %, sin reflejar aún el creciente impacto de la demanda de los centros de datos.32
- Se espera que las empresas eléctricas estadounidenses inviertan $1,1 billones entre 2025 y 2029 para modernizar infraestructuras obsoletas y ampliar la capacidad de la red.35
- A través de conocimientos de aprendizaje automático, las empresas de servicios públicos pueden reasignar hasta el 80 % del capital en función de la salud de los activos, reforzando la fiabilidad y la resiliencia.32
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 a priorizar dónde invertir y evitar el exceso de construcción, especialmente cuando las limitaciones de infraestructura y la inflación elevan 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 % esperado para 2032 en un escenario de alto crecimiento.32
- Los grandes planes de la industria de la IA consumen energía a la escala de ciudades enteras.
- Por ejemplo, la reciente asociación de centros de datos de 10 gigavatios entre OpenAI y Nvidia requiere el equivalente eléctrico de la ciudad de Nueva York durante el pico de consumo estival.33
- Los proyectos renovables representan ahora más del 90 % de toda la nueva capacidad que espera conexión a la red, lo que pone de relieve cómo la planificación habilitada por IA y las herramientas predictivas acelerarán la transición hacia la energía limpia.33
- La IA ha mejorado la tasa de calor o el rendimiento de los activos de generación fósil y renovable en un 2–5 %, logrando ganancias de eficiencia mensurables.32
Añadir como fuente preferidaSoluciones y herramientas dentro de la IA en servicios públicos
Las empresas energéticas pueden beneficiarse de estos avances tecnológicos de vanguardia:
- CRM impulsado por IA para conectar el centro de contacto, el ciclo de medición a cobro y las operaciones de campo en un único registro de cliente.
- Herramientas de gestión de servicio de campo para mejorar las tasas de resolución a la primera en trabajos de medidores, líneas y subestaciones.
- Automatización de cargas de trabajo y software de programación de trabajos empresariales para ejecutar los trabajos de facturación y datos a tiempo con menos errores manuales.
- Herramientas de ciberseguridad impulsadas por IA para detectar y contener amenazas en los sistemas conectados de red y TI.
- Algoritmos de ML como visión artificial, análisis predictivo y NLP para detectar problemas en los equipos y responder a las consultas de los clientes en tiempo real.
- Dispositivos IoT y medidores inteligentes para supervisar el rendimiento de la red y apoyar el mantenimiento basado en la condición, con computación en el borde y 5G para una respuesta más rápida.
- IA generativa para redactar comunicaciones con los clientes, summarize órdenes de trabajo y responder preguntas de los empleados a partir de documentos internos.
- IA agéntica para coordinar procesos de varios pasos en los sistemas de generación, distribución y clientes.
- Infraestructura de datos y plataformas en la nube para unificar los datos de medidores, red y clientes para los modelos de IA.
- Gemelos digitales para simular el rendimiento de los activos y de la red en diferentes escenarios.
- Gestión descentralizada de la energía y los recursos:
- Soluciones de redes inteligentes para equilibrar el flujo de energía e integrar energías renovables.
- Sistemas de gestión de recursos energéticos distribuidos (DERMS) para gestionar la energía solar, las baterías y otros recursos distribuidos.
- Sistemas de gestión de energía (EMS) para optimizar la producción, el almacenamiento y el consumo de energía.
- Tecnologías de cadena de bloques y registros distribuidos (DLT) para apoyar el comercio de energía entre pares, la liquidación automática y el seguimiento de créditos de carbono.
Retos de la IA en los servicios públicos
Estos son algunos retos de la adopción de la IA en el sector de los servicios públicos:
- Privacidad de datos: El entrenamiento de sistemas de IA requiere grandes cantidades de datos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad de los datos de los clientes.
- Sesgo de la IA: Los sistemas de IA pueden presentar sesgos, lo que puede dar lugar a un trato injusto de clientes o empleados. La supervisión humana es necesaria para abordar los sesgos de la IA y cumplir las normas éticas.
- Integración con sistemas heredados: La red tiende a funcionar con sistemas SCADA, OT y de facturación de 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.
- Limitaciones normativas y de cumplimiento: Las empresas de servicios públicos están reguladas por tarifas. Las nuevas inversiones impulsadas por IA, los precios dinámicos y las decisiones automatizadas deben cumplir los requisitos de las comisiones de servicios públicos, de explicabilidad y de auditoría. Esto ralentiza el despliegue en comparación con los sectores no regulados. 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, inconsistentes o mal etiquetados limitan la precisión de las previsiones y del mantenimiento predictivo. Obtenga más información sobre los retos y soluciones de la calidad de los datos para la IA.
- Ciberseguridad y mayor superficie de ataque: Conectar más activos (sensores IoT, medidores inteligentes, dispositivos periféricos) y automatizar acciones de control aumenta la exposición. Los sistemas de IA pueden ser objetivo de envenenamiento de datos o manipulación de modelos.
Descubra otros riesgos y retos de la IA.
Estudios de caso de IA en servicios públicos
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.
Aun así, una adopción eficaz depende de abordar retos clave como la calidad de los datos, la integración con sistemas heredados y las limitaciones normativas.
Lecturas adicionales
Descubra más sobre la IA en otras industrias:
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{Servicios públicos con IA: 25 casos de uso principales y 48 estudios de caso}},
year = {2026},
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howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-utilities}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 5 de octubre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 74 puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 3 archivos CSV.
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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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