IA en Servicios Públicos: Los 25 Principales Casos de Uso & 48 Estudios de Caso
La IA en servicios públicos son herramientas de IA que utilizan 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 20 herramientas y 25 casos de uso reales específicos 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 VE y flexibilidad, previsión de la demanda, simulación de la red, monitoreo de la red, y gemelos digitales
- Cliente y CRM: centros de contacto asistidos por IA, coordinación de la fuerza de campo, información de ventas, y energía personalizada
- Back-office: facturación meter-to-cash y automatización de procesos low-code
- Activos y medio ambiente: 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 redes, optimización de redes, segmentación de redes y gestión del tráfico de datos
Vea la lista completa de estudios de caso para fuentes y detalles.
IA en servicios públicos de energía
1. Operaciones autónomas en plantas de energía
La IA analiza datos de cámaras y sensores en tiempo real para detectar fugas y otros peligros, de modo que menos inspecciones requieren una persona en el sitio.
Ejemplo real para plantas de energía
Duke Energy, que tiene como objetivo emisiones netas de metano cero para 2030, necesitaba una mejor forma de encontrar fugas en sus gasoductos de gas natural. Con Microsoft y Accenture, construyó una plataforma sobre Azure y Dynamics 365 que combina datos satelitales, sensores terrestres e IA para detectar fugas y enviar equipos de reparación.
- Los paneles clasifican las fugas por prioridad de reparación
- La geolocalización precisa envía a los equipos a la fuga exacta
- La plataforma puede extenderse a otras fuentes de emisiones. 1
2. Previsión de la demanda de energía
Las empresas de servicios públicos compran y distribuyen energía y agua según la demanda esperada, por lo que los errores de previsión aumentan los costes directamente. Los modelos de IA combinan el clima, el comportamiento del cliente y los precios del mercado para:
- Prever la demanda y planificar el suministro
- Predecir la producción eólica y solar y equilibrarla con otras fuentes
- Establecer precios utilizando datos históricos y movimientos esperados de la competencia
- Alertar a los clientes sobre los períodos pico para que cambien su consumo.
Ejemplo real para la previsión de la demanda de energía
Plenitude, la empresa de venta de energía y renovables de Eni, utiliza Databricks para prever la demanda de energía de los clientes y la producción de sus plantas eólicas y solares, y para agrupar a los clientes según sus necesidades probables.
- Hasta 60 casos de uso en producción
- Hasta 500 informes y paneles ejecutándose en la plataforma.2
3. Prosumo de energía
Los prosumidores son clientes que también producen energía, por ejemplo con paneles solares en el techo. La IA decide cuándo deben usar, almacenar o vender esa energía de vuelta a la red.
- Programa el uso y el almacenamiento en torno a los picos de consumo y el clima
- Vende o comparte el excedente de energía con la red local.
4. Gemelos digitales industriales para la generación de energía
Un gemelo digital es una copia virtual de una planta o red alimentada con datos en vivo. Los operadores lo utilizan para probar cambios y predecir fallos como la corrosión antes de que causen cortes.
Ejemplo real para gemelos digitales industriales
Google DeepMind entrenó una red neuronal para prever la producción de parques eólicos, lo que aumentó el valor de esa energía eólica en aproximadamente un 20 %.4
Ejemplo real para la 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 flujos de energía en tiempo real para mantener la energía estable para los barcos conectados en el Puerto de Trieste.5
5. Simulación de la red eléctrica
La simulación de la red modela el flujo de energía, de modo que las empresas de servicios públicos pueden planificar cortes y probar cómo la red maneja más energías renovables antes de realizar cambios.
Ejemplo real para la simulación de la red eléctrica
ElektroDistribucija Srbije (EDS), el operador del sistema de distribución de Serbia, implementó EcoStruxure ADMS y EcoStruxure DERMS de Schneider Electric para digitalizar las operaciones de la red y modernizar su red eléctrica heredada para apoyar la integración de energías renovables. 6
Resultados:
- Reducción del 10–15 % en pérdidas de red
- Reducción de ~20 % en cortes.
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 sistemas de hogares inteligentes rastrean el uso de energía de los electrodomésticos y desplazan cargas como la calefacción y la carga de VE a horas más baratas, fuera de las horas pico.
Ejemplo real para medidores inteligentes
SMUD, que atiende a 1.5 millones de personas, no podía ver la carga de VE detrás de sus medidores y dependía de datos del DMV para rastrear la adopción de VE. Probó la aplicación de IA de NET2GRID, que se ejecuta dentro de los medidores inteligentes Itron y detecta sesiones de carga en tiempo real.
- Detección de carga de VE en el 97 % de los hogares con VE (387 de 840 hogares)
- 87 % detectados en 7 días, en comparación con más de 3 meses para herramientas anteriores
- Los datos ahora respaldan la protección de transformadores y la respuesta a la demanda8
8. Carga de VE 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 fuera de pico y extrayendo energía de las baterías durante la demanda máxima. Agrupados, estos autos forman una planta de energía virtual (VPP, por sus siglas en inglés): una flota que el software controla como una única fuente de energía.
Ejemplo real para la carga de VE gestionada por IA
ChargeScape, una empresa conjunta de BMW, Ford, Honda y Nissan, agrega VE en una planta de energía virtual para más de una docena de empresas de servicios públicos de EE. UU., utilizando la gestión de carga impulsada por IA para desplazar la carga y exportar energía almacenada durante eventos pico en la red.
- Cada vehículo ofrece ~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 en un 50 % mediante la optimización de 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 sobre datos de medidores inteligentes para encontrar propietarios de VE que cargan durante las horas pico. De 20.241 clientes, la IA identificó 419 usuarios de VE y los redujo a 103 clientes de alto valor responsables del 63 % del potencial de desplazamiento de carga.
- Desplazamiento de carga 3x mayor por auto que la población promedio
- ~1 kW por auto en 20+ eventos de carga gestionada, en comparación con 0.2–0.3 kW típicos en la industria.11
IA en servicios públicos de residuos, agua e incendios forestales
9. Gestión de residuos
La IA rastrea los tipos y volúmenes de residuos, predice qué tan llenos estarán los contenedores y utiliza visión por computadora para clasificar reciclables. Los recolectores utilizan las previsiones para planificar las rutas de recogida.
Ejemplo real para la gestión de residuos
Las instalaciones de recuperación de materiales (MRF) 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 por computadora y aprendizaje profundo para identificar y recoger robóticamente reciclables de flujos mixtos, lo que resulta en:
- Aumento de la pureza de salida en una línea de aluminio en un 8 % y del valor de mercado de salida en aproximadamente 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 dañinas, 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 sobre los sistemas de suministro de agua.
- Apoya acciones rápidas en respuesta a riesgos para la salud.
Ejemplo real para el monitoreo de la calidad del agua
El Departamento de Servicios de Agua de Phoenix utiliza los sensores de alcantarillado impulsados por IA de Kando para monitorear la calidad de las aguas residuales en tiempo real. El sistema detecta cambios repentinos en el pH y la temperatura causados por vertidos ilegales, de modo que el equipo puede encontrar 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 piloto inicial
- Alertas automatizadas y un panel de puntos críticos de vertido
- Apoya los objetivos de reutilización del agua de la ciudad.14
11. Detección y prevención del riesgo de incendios forestales
Las cámaras de visión por computadora escanean en busca de 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 para la detección del riesgo de incendios forestales
Pacific Gas & Electric (PG&E), que enfrenta 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 de vegetación de Overstory para detectar igniciones tempranas en ~90 % de su territorio de alto riesgo de incendio. La empresa informó una caída de casi 50 % en igniciones con vegetación como causa sospechosa en 2025 en comparación con el año anterior.15
Casos de uso de IA en servicios públicos entre industrias
12. Mantenimiento automatizado de activos
Las empresas de servicios públicos inspeccionan largas redes de líneas, postes y tuberías, y los defectos no detectados provocan cortes e incendios. La IA analiza imágenes aéreas, LiDAR, datos de drones y satélites para identificar problemas de equipos o riesgos de vegetación que podrían dañar la infraestructura.
Ejemplo real para el mantenimiento automatizado de activos
Exelon, una gran empresa de energía, buscaba 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 eléctrica.
- Mejora de la detección de defectos en la red mediante inspecciones con drones impulsadas por IA
- Aumento de la eficiencia del mantenimiento y la 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 resoluciones retrasadas. Con los datos del cliente en un solo CRM, los agentes de IA pueden responder preguntas rutinarias en web, móvil y correo electrónico, y los representantes humanos reciben resúmenes automáticos de llamadas.
Ejemplo real para la automatización completa de plataforma y facturación
Regional Water Authority (RWA) reemplazó los sistemas heredados con Microsoft Dynamics 365 y Copilot Studio para asistencia de agentes, transcripción de llamadas y facturación de autoservicio.
- 14.000 errores de facturación eliminados
- 10 horas ahorradas semanalmente por empleado de servicio al cliente
- Tiempo de identificación de desconexiones reducido de 30 horas a 7 horas por semana.17
Ejemplo real para agentes de IA móviles autónomos
ENGIE Bélgica desplegó Salesforce Agentforce en su aplicación móvil para explicar tarifas, analizar el uso y automatizar la carga inteligente de VE a través de APIs.
- Tasa de resolución autónoma de casos del 71 % en más de 1.500 conversaciones diarias
- Precisión de respuesta del 83 % en las consultas de los clientes.18
Ejemplo real para respuestas de correo electrónico con IA generativa
Octopus Energy utiliza IA generativa para redactar respuestas de correo electrónico a los clientes. Estas respuestas obtuvieron un 80 % de satisfacción del cliente, superando a los correos escritos por el personal en un 15 %.19
14. Optimización de flotas para camiones de servicios públicos
La IA planifica las rutas de los camiones y monitorea el comportamiento de los conductores en grandes flotas de servicios públicos. Durante cortes y tormentas, redirige a los equipos para reducir el tiempo de viaje y restablecer el servicio más rápido. Las cámaras de salpicadero con visión por computadora también detectan conducción distraída o riesgosa, lo que importa para flotas que trabajan turnos largos con mal tiempo.
Ejemplo real para la optimización de flotas
Xylem Kendall, una empresa de gestión de vegetación que opera más de 5.500 activos de flota, enfrentaba preocupaciones de seguridad por la conducción distraída, que los datos vinculaban directamente con el uso del teléfono celular.
Para resolver esto, desplegaron telemática y cámaras de salpicadero Motive IA para rastrear puntuaciones de seguridad e instalaron soportes para teléfono manos libres en todo el país, logrando los siguientes resultados:
- Mejora del 5 % en las puntuaciones generales de seguridad de los conductores
- Alertas en cabina cuando un conductor está distraído
- Los supervisores utilizan las imágenes de las cámaras para asesoramiento dirigido.20
15. Seguridad y protección de subestaciones
El análisis de video en subestaciones detecta intrusos y verifica que los trabajadores sigan las reglas de seguridad.
Ejemplo real para la seguridad y protección de subestaciones
Las empresas eléctricas de EE. UU. enfrentan un fuerte aumento de ataques físicos y robos de cobre en subestaciones, lo que agrava la presión para cumplir con los requisitos de seguridad física NERC CIP-014. Las alarmas perimetrales convencionales empeoran esto al inundar a los operadores con falsos disparos. Por ejemplo, una subestación grande puede generar de 50 a 200 alarmas perimetrales por turno, con más del 95 % de ellas siendo disparos molestos causados por vida silvestre, viento o vehículos de patrulla.
Varias empresas de servicios públicos están instalando análisis de video con IA con fusión de sensores en 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 equipos
- Permitir monitoreo remoto en tiempo real y una coordinación más rápida con las fuerzas del orden durante un incidente.21
16. Asistentes de IA internos en el lugar de trabajo y de conocimiento
El personal de servicios públicos busca a diario en manuales extensos, procedimientos de seguridad y políticas de RR. HH. Los asistentes de IA internos responden estas preguntas en una ventana de chat.
Ejemplo real para 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 soporte administrativo. 22
IA en servicios públicos de telecomunicaciones
17. Operaciones de red Zero-Touch
En las operaciones zero-touch, la IA monitorea, repara y ajusta la red sin intervención humana.
Ejemplos reales para operaciones de red
El operador de red danés TDC NET utiliza la Gestión Predictiva de Energía Celular de Ericsson, un sistema de IA que predice el tráfico y ajusta automáticamente el uso de energía de la red de radio sin intervención humana. Para 2025, la empresa se convirtió en el primer despliegue mundial verificado en el nivel 4 de autonomía de red, el segundo nivel más alto en la escala del TM Forum para redes autónomas, logrando un 5 % menos de energía necesaria por GB de datos transmitidos.23
18. Optimización y gestión de redes
El software de red autoorganizada (SON) ajusta automáticamente la configuración de radio a medida que cambia el tráfico.
Ejemplo real para la optimización de redes
El operador saudí stc desplegó MantaRay Cognitive SON de Nokia impulsado por 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 redes 5G
La segmentación de redes divide una red 5G en redes virtuales, cada una con su propia velocidad y latencia garantizadas. La IA ajusta cada segmento a medida que cambia la demanda.
Ejemplo real para la segmentación de redes
Nokia y AWS lanzaron la segmentación de redes 5G impulsada por IA, que du (EAU) y Orange están probando en sus redes en vivo. Los agentes de IA rastrean el rendimiento de la red junto con datos externos como eventos, tráfico y mapas, y ajustan cada segmento de red automáticamente para mantener su nivel de servicio garantizado.
- Los segmentos de red se adaptan automáticamente a la demanda del mundo real
- Los casos de uso incluyen capacidad adicional bajo demanda y capacidad reservada para grandes eventos.25
20. Gestión del tráfico de datos
La IA asigna ancho de banda según la demanda en vivo, de modo que las velocidades se mantengan durante las horas pico.
Ejemplo real para la gestión del tráfico de datos
Optus probó la adaptación de enlace nativa de IA de Ericsson, que reemplaza las reglas fijas con 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 del 20 % más de rendimiento por celda en condiciones de señal medias a malas
- Sin necesidad de hardware o espectro adicional.26
IA en servicios públicos en flujos de trabajo de CRM y servicio al cliente
Los agentes y copilotos de IA integrados en la gestión de relaciones con clientes (CRM) resuelven solicitudes rutinarias, resumen interacciones para agentes humanos y coordinan el trabajo de campo.
21. Optimización de la fuerza de campo impulsada por IA y coordinación de visitas a residentes
Cuando la programación y los mensajes a clientes se ejecutan en sistemas separados, los técnicos recorren rutas ineficientes y llegan a hogares donde no hay nadie. Las plataformas de servicio de campo planifican el envío y envían recordatorios a los residentes para que las visitas se realicen.
Ejemplo real para el envío interno y la optimización de incidentes
Ukrtelecom consolidó el centro de contacto, la gestión de incidentes y la gestión de la fuerza de campo en la plataforma de Creatio para automatizar el enrutamiento y la priorización de tareas.
- 39 % más de productividad operativa
- Aumento del 30 % en la productividad de la fuerza de campo
- Reducción del 25 % en incidentes de error
- Disminución del 20 % en los costes de tiempo de servicio.27
Ejemplo real para el compromiso de residentes y la coordinación de citas
Sureserve desplegó Creatio Service con mensajería a residentes centrada en WhatsApp para enviar recordatorios automáticos de visitas, confirmaciones y opciones de reprogramación de autoservicio.
- Moviliza a 4.000 ingenieros diariamente en 1.2 millones de propiedades
- Mejoró significativamente las tasas de resolución a la primera y la utilización de la fuerza laboral
- Permitió actualizaciones de datos en tiempo de reunión que anteriormente tomaban semanas de desarrollo..28
22. Incorporación de clientes guiada por IA y activación de contratos
Los términos de contrato complejos, la confusión sobre la fecha de inicio y los plazos de activación de medidores crean altos volúmenes de llamadas entrantes e incorporaciones de clientes fallidas. Los agentes de IA en el CRM utilizan los datos del contrato y la base de conocimiento para responder preguntas de incorporación justo después de la firma.
Ejemplo real para la 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:
- Aumento de 3x en las tasas de clics (subiendo al 4,5 %) en los correos electrónicos
- Menos incorporaciones fallidas.18
23. CRM unificado para ventas de energía limpia e instalación en campo
Expandirse hacia energía solar, bombas de calor y cargadores de VE requiere que las empresas de servicios públicos unifiquen los datos de los clientes en ventas, servicio y equipos de campo. Un CRM central vincula los canales de ventas con la programación en campo, mientras que los resúmenes de órdenes de trabajo con IA eliminan tareas duplicadas de back-office.
Ejemplo real para CRM unificado
Para escalar 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 ineficiencias de back-office. La empresa desplegó Microsoft Dynamics 365 (Sales y Field Service) junto con resúmenes de órdenes de trabajo Copilot impulsados por IA para agilizar los flujos de trabajo de los técnicos.
- Mejores tasas de éxito de instalación a la primera en operaciones de campo
- Reducción del 20 % en la duración de los trabajos de instalación en campo
- Eliminación de un proceso manual de entrega de propiedad de 20 minutos por sitio.29
IA en servicios públicos en operaciones de back-office
24. Automatización de meter-to-cash y facturación
Meter-to-cash cubre cada paso desde la lectura del medidor hasta el pago cobrado: validar los datos del medidor, calcular facturas, enviar facturas y procesar pagos. Las empresas de servicios públicos ejecutan estos pasos como grandes trabajos por lotes nocturnos, por lo que un trabajo fallido puede retrasar miles de facturas.
Las herramientas de automatización de cargas de trabajo ejecutan estos trabajos de principio a fin y señalan 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 para la automatización de meter-to-cash de SAP
Stadtwerke München (SWM) suministra a Múnich electricidad, gas, calefacción urbana y agua. Su personal iniciaba de 60 a 70 procesos de facturación SAP a mano todos los días. SWM migró a RunMyJobs de Redwood para automatizar estas ejecuciones.
Resultados:
- Tiempo de procesamiento de meter-to-cash reducido de 14 horas a 8 horas
- Facturación diaria 100 % precisa,
- 60–70 procesos de facturación iniciados manualmente por día reemplazados por ejecuciones automatizadas.30
25. Automatización de procesos low-code
Las empresas de servicios públicos dependen de muchos procesos manuales pequeños, como formularios de seguridad, seguimiento de equipos y aprobaciones, que a menudo viven en hojas de cálculo y correo electrónico. Las plataformas low-code permiten a los empleados construir aplicaciones y flujos de trabajo sin esperar a TI.
Ejemplo real para la adopción de low-code en toda la empresa
Pacific Gas & Electric (PG&E) trabajó con Cognizant para implementar Microsoft Power Platform en toda la empresa. Los empleados construyeron aplicaciones para rastrear equipos en sitios de emergencia, un chatbot de IA para preguntas del servicio de asistencia y bots que concilian datos de facturación.
Resultados:
- Más de 300 soluciones que generan aproximadamente $75 millones en ahorros anuales,
- 132 soluciones entregadas en menos de un año en nueve unidades de negocio.31
Soluciones y herramientas bajo IA en servicios públicos
A continuación se presentan las categorías de herramientas detrás de los casos de uso anteriores, con los proveedores de ejemplo:
CRM con IA
Los CRM con IA conectan el centro de contacto, el meter-to-cash y las operaciones de campo en un solo registro de cliente.
Consulte la comparación de precios de CRM para más detalles.
Creatio
Creatio es un CRM con IA y una plataforma de flujos de trabajo que permite a los equipos de negocio cambiar los flujos de trabajo del centro de contacto, incidentes y campo sin esperar ciclos de desarrollo. Se conecta a los sistemas existentes de facturación, medición y operativos a través de APIs, MCP y webhooks, y funciona con el LLM que el usuario elija.
- Agentes de IA integrados y gobernados de extremo a extremo: Creatio IA Studio cubre el ciclo de vida completo del agente, gestionando construcciones, despliegues y aprobaciones con humano en el bucle, mientras que IA Twin permite a los empleados construir agentes personales en lenguaje natural. Los agentes pueden heredar los permisos del usuario y registrar cada decisión. Por ejemplo, un agente puede redactar una reprogramación de visita pero necesita la confirmación del despachador antes de ejecutarla.
- Una plataforma para servicio y trabajo de campo: Unifica el centro de contacto, la gestión de incidentes y la gestión de la fuerza de campo en un solo sistema. En el estudio de caso de Ukrtelecom anterior, la empresa consolidó tanto las operaciones de servicio como las de campo en Creatio.
Salesforce Agentforce Sales (anteriormente Sales Cloud)
Salesforce Sales Cloud fue oficialmente renombrado a "Agentforce Sales", con agentes de IA autónomos integrados en el núcleo. Las empresas de servicios públicos generalmente lo compran como parte de Agentforce Energy & Utilities, que agrega un modelo de datos de servicios públicos sobre Sales y Service. Algunas de las funciones de Agentforce Sales son:
- Acciones preconstruidas para servicios públicos: Los subagentes preconstruidos pueden consultar facturas y detalles de facturación, crear y actualizar cuentas de facturación en el sistema de facturación externo, iniciar y detener el servicio, y obtener o enviar lecturas de medidores. Gran parte del trabajo de integración que otros CRM requieren ya está resuelto.
- Casos de uso de energía listos para usar: Agentforce resuelve consultas de facturación, actualizaciones de cortes y solicitudes de servicio, recomienda tarifas y productos según el historial de facturación y el contexto del caso, y compara planes e incentivos para decisiones de energía limpia.
- Modelo de datos de servicios públicos: Los agentes de Agentforce hacen referencia a objetos de la industria como cuentas, puntos de servicio, cuentas de facturación y acuerdos de servicio de energía.
Dynamics 365 Sales
Dynamics 365 Sales es una aplicación de ventas basada en modelos construida sobre Microsoft Dataverse. Para las empresas de servicios públicos, Dataverse es el punto clave donde ventas, centro de contacto y equipos de campo trabajan desde un solo registro de cliente. Algunas de sus funciones son:
- Agentes de ventas para canales comerciales y de energía limpia: Premium incluye acceso al Agente de Calificación de Ventas, Agente de Oportunidades de Ventas, Agente de Investigación de Ventas y Agente de Cierre de Ventas (en vista previa). Estos se adaptan a contratos de energía B2B y ventas de energía solar, bombas de calor o cargadores de VE.
- Copilot incluido en cada nivel: Las capacidades incluidas cubren información y recomendaciones contextuales, resúmenes de clientes potenciales y oportunidades, resúmenes de preparación de reuniones, resúmenes de correos electrónicos y borradores de respuestas, y chat en lenguaje natural.
- Facturación de servicios públicos en la misma plataforma: Las soluciones UMAX de Itineris se desarrollan sobre la plataforma Dynamics 365 y se integran de forma nativa, de modo que el meter-to-cash puede convivir con el CRM. Regional Water Authority utiliza esta configuración (ver caso de uso 13).
Herramientas WLA
El software de automatización de cargas de trabajo y la programación de trabajos empresariales pueden ejecutar trabajos de facturación y datos a tiempo con menos errores manuales.
IoT
Los dispositivos IoT, sensores y medidores inteligentes informan cómo están funcionando la red y las plantas, de modo que los equipos puedan reparar el equipo según su condición en lugar de un horario fijo.
ThingWorx
ThingWorx es una plataforma IoT industrial para construir paneles de monitoreo, alertas y aplicaciones sobre datos de equipos. La plataforma fue adquirida por Velotic.
- Lee equipos de servicios públicos directamente: Kepware admite una biblioteca de más de 150 controladores y complementos avanzados. Estos incluyen controladores DNP, IEC 61850 MMS e IEC 60870-5-101/104, los protocolos utilizados en subestaciones y unidades terminales remotas.
- Detección de anomalías por sensor: La detección de anomalías está habilitada de forma predeterminada para crear una alerta para una propiedad específica a fin de iniciar la detección, como en la vibración de una bomba o la temperatura de un intercambiador de calor.
- Datos operativos listos para agentes: ThingWorx Asistente de IA, IA runtime y servicios de agentes, y un MCP Server generalmente disponible que expone los servicios de ThingWorx como herramientas accesibles para IA.
Estudio de caso de IoT para servicios públicos
Vattenfall Heat gestiona alrededor de 1.800 activos de calor en los Países Bajos, como plantas de calor, unidades de producción y plantas de frío, que sirven a más de 120.000 hogares. Utilizó ThingWorx y Kepware para monitorear estos sitios desde un solo lugar, comenzando con un piloto en Ámsterdam.
- Monitoreo: Los paneles muestran datos de proceso y gestionan alarmas de generadores, puntos de medición remotos y estaciones de transferencia.
- Planificación: Los datos ayudan al equipo a prever la demanda de calor, planificar la expansión de la red y reducir el tiempo de inactividad de las instalaciones.32
AWS IoT Core
AWS IoT Core es un servicio gestionado que conecta dispositivos a AWS sin ejecutar servidores. Para las empresas de servicios públicos, es principalmente la capa de ingesta para medidores inteligentes y sensores. El análisis y el ML se ejecutan en otros servicios de AWS.
- Servidor de red LoRaWAN gestionado: AWS IoT Core for LoRaWAN es un servidor de red LoRaWAN totalmente gestionado para dispositivos de baja potencia y largo alcance. Las empresas de servicios públicos pueden configurar redes LoRaWAN públicas o privadas sin construir ni ejecutar su propio servidor de red.
- Motor de reglas para medidores de múltiples proveedores: Las reglas filtran, transforman y decodifican datos de dispositivos con un lenguaje similar a SQL. Los mensajes pueden enrutarse a más de 20 servicios de AWS y de terceros. La carga útil de cada proveedor de medidores puede decodificarse mediante su propia regla.
Estudio de caso de AWS IoT Core para servicios públicos
Madrileña Red de Gas es el tercer mayor distribuidor de gas de España por puntos de suministro. Necesitaba integrar 900.000 medidores inteligentes de diferentes proveedores en una sola plataforma para cumplir con las regulaciones de telemetría de 2030. Utilizó la integración nativa de AWS IoT Core con redes LoRaWAN públicas en colaboración con el operador Everynet, con una regla de IoT Core para cada fabricante de medidores. Los resultados incluyen:
- Costes operativos 25 % más bajos mediante monitoreo en tiempo real e integración de datos
- Costes de infraestructura 30 % más bajos, ya que LoRaWAN evitó el despliegue de gateways propietarios
- Más de 900.000 medidores inteligentes gestionados sin comprometer el rendimiento
- Lecturas de medidores, información del cliente y datos meteorológicos combinados en un solo sistema de informes.33
Azure IoT Hub
Azure IoT Hub es la puerta de enlace en la nube gestionada de Microsoft para conectar, autenticar y gestionar flotas de dispositivos. Es la contraparte directa de AWS IoT Core. Se adapta a flotas de dispositivos distribuidos e independientes con funciones fijas, como estaciones de monitoreo de agua y sensores distribuidos de nivel de fluido. Algunas de sus capacidades relevantes para servicios públicos son:
- Control bidireccional de medidores y sensores: IoT Hub mantiene un device twin para cada dispositivo conectado y puede invocar métodos directos en dispositivos desde la nube. Las empresas de servicios públicos pueden cambiar la configuración de los medidores, activar una lectura bajo demanda o verificar el estado reportado de un sensor sin una visita al sitio.
- Incorporación zero-touch y seguridad de larga duración: El Servicio de Aprovisionamiento de Dispositivos inscribe dispositivos utilizando certificados X.509 o un Módulo de Plataforma Confiable. IoT Hub ahora puede renovar certificados de dispositivos directamente, de modo que los dispositivos conectados permanezcan autenticados a lo largo del tiempo sin tiempo de inactividad.
- Enrutar datos directamente a análisis e IA: La telemetría de IoT Hub puede enrutarse a plataformas de análisis como Microsoft Fabric para visualización o modelado de IA.
Ciberseguridad OT y de red
Estas herramientas descubren activos de red y plantas, detectan amenazas en redes OT y controlan el acceso remoto a subestaciones, estaciones de bombeo y plantas de energía.
Claroty
Claroty es una plataforma de protección de sistemas ciberfísicos (CPS). Cubre gestión de exposición, protección de red, acceso seguro y detección de amenazas, y puede ejecutarse en la nube (Claroty xDome) o on-premises (Claroty CTD).
- Acceso seguro de proveedores y personal a sitios remotos: Secure Remote Access protege las redes industriales de los riesgos introducidos por usuarios remotos, incluidos proveedores externos, contratistas y técnicos.
- Priorización de riesgos impulsada por IA: xDome utiliza IA para resaltar vectores de ataque específicos y los clasifica por probabilidad de explotación, impacto empresarial y controles compensatorios existentes.
- Agente de IA para trabajo de seguridad OT: Claroty lanzó Claire, un agente de seguridad de IA construido para sistemas ciberfísicos. También agregó paneles e informes generados por IA, una CPS Library y un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para xDome.
Armis
Armis Centrix es una plataforma de gestión de exposición cibernética. La plataforma fue adquirida por ServiceNow, lo que vincula los datos de activos de Armis con los flujos de trabajo de emisión de tickets y remediación de ServiceNow.
- Una vista en TI y OT: Descubre y monitorea activos conectados en entornos de TI, OT, dispositivos IoT, equipos médicos, código y nube.
- Ciclo de vida completo de exposición OT: Armis Centrix for OT/IoT Security utiliza el motor de inteligencia de activos de Armis impulsado por IA y cubre todo el ciclo de vida de gestión de exposición en entornos OT, ICS y de gestión de edificios.
Dragos
La Plataforma Dragos está construida solo para entornos OT. Combina visibilidad de activos OT, detección de amenazas, gestión de vulnerabilidades e investigación y respuesta.
- Inteligencia de amenazas específica para OT: La inteligencia de amenazas WorldView está construida exclusivamente para OT. Dragos rastrea 26+ grupos de amenazas específicos de OT, de modo que las detecciones están vinculadas a atacantes conocidos que apuntan a servicios públicos.
- Defensa colectiva entre servicios públicos: Neighborhood Keeper es una red opcional donde los usuarios de la Plataforma Dragos comparten inteligencia de forma anónima. Los clientes pueden recibir contexto sobre nuevas vulnerabilidades o actividad de amenazas, a menudo antes de que se divulgue públicamente.
- Caza de amenazas experta: OT Watch agrega caza de amenazas dirigida por expertos. OT Watch Complete extiende esto a cobertura 24/7, lo que ayuda a las empresas de servicios públicos sin un equipo de seguridad OT dedicado.
- IA construida sobre experiencia OT: EmberAI está construida sobre el Dragos Intelligence Fabric y se basa en una década de experiencia en ciberseguridad OT.
- Ajuste regulatorio: Dragos también posiciona su monitoreo de red para apoyar el cumplimiento con NERC CIP-015, el nuevo requisito de monitoreo de seguridad de red interna.
Algoritmos de ML e IA
Las plataformas de ML construyen, despliegan y monitorean modelos para visión por computadora (inspección de activos), análisis predictivo (fallos, demanda), NLP (consultas de clientes), IA generativa, y IA agéntica.
Infraestructura de datos y plataformas en la nube
Las plataformas de datos unifican datos de medidores, red inteligente, clientes y clima para que los modelos de IA se entrenen en una fuente consistente. Las plataformas de streaming agregan datos en vivo para la detección de cortes y para asistentes basados en RAG. Dado que los modelos son tan buenos como sus entradas, las verificaciones de calidad de datos pertenecen a esta capa.
Estudio de caso de infraestructura de datos para servicios públicos
AusNet Services opera redes de electricidad y gas para 1.5 millones de clientes en Victoria, Australia. Sus datos estaban en almacenes separados, por lo que no podía evaluar la condición de los activos antes de que ocurrieran fallos. AusNet migró sus datos a Databricks en Azure y los utilizó para aprendizaje automático. Los resultados:
- Los costes de la plataforma de datos cayeron un 50 %.
- El procesamiento de datos se volvió 3x más rápido.
- El mantenimiento predictivo en tres clases de activos redujo el riesgo y el costo, y AusNet ahora lo está expandiendo a todos sus activos.34
Gestión descentralizada de energía
Las soluciones de red inteligente como ADMS, DERMS y EMS equilibran el flujo de energía, integran energía solar en techos, baterías y VE, y optimizan la producción y el almacenamiento. Los gemelos digitales simulan el rendimiento de la red y los activos en diferentes escenarios antes de que los cambios entren en funcionamiento.
Añadir como fuente preferida¿Por qué deberíamos usar IA en servicios públicos?
Aumento de la demanda de electricidad
La demanda está aumentando más rápido de lo que las empresas de servicios públicos pueden construir nueva capacidad. Una mejor previsión y programación les ayuda a atenderla con los activos que ya tienen.
- La demanda de electricidad se proyecta que aumentará 1,4 % anualmente hasta 2032, lo que resulta en un aumento acumulado del 46 %.35
- En EE. UU., se esperan 120 GW de demanda adicional de electricidad para 2030, incluidos 60 GW de centros de datos, aproximadamente equivalente al uso máximo de energía de Italia en 2024.36
- En EE. UU., los precios residenciales de la electricidad aumentaron aproximadamente un 13 % de 2022 a 2025.37
- La programación impulsada por IA puede aumentar la productividad en campo en un 25–30 %.35
Oportunidades de inversión en servicios públicos
Las empresas de servicios públicos están a punto de gastar fuertemente en mejoras de la red, y la IA ayuda a decidir a dónde va ese dinero.
- Las empresas eléctricas de EE. UU. se espera que inviertan $1,1 billones entre 2025 y 2029 para modernizar la infraestructura envejecida y ampliar la capacidad de la red.38
- El análisis de salud de activos basado en ML permite a las empresas de servicios públicos reasignar hasta el 80 % del capital. 35
Los datos de salud de activos también muestran dónde no invertir, lo que ayuda a evitar la sobreconstrucción a medida que aumentan los costes de construcción.
Crecimiento de la demanda de centros de datos
Los centros de datos están agregando grandes cargas nuevas a la red:
- 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.35
- Los proyectos individuales de IA ahora requieren tanta energía como una gran ciudad. 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 uso máximo en verano.36
- Los proyectos renovables ahora representan más del 90 % de toda la nueva capacidad que espera conexión a la red.36
- La IA ha mejorado la tasa de calor o el rendimiento de los activos de generación fósil y renovable en un 2–5 %.35
Desafíos de la IA en servicios públicos
- Privacidad de datos: Los datos de medidores inteligentes muestran cuándo las personas están en casa y qué electrodomésticos usan, por lo que entrenar modelos con ellos plantea problemas de privacidad y consentimiento.
- Sesgo de IA: Los modelos que detectan fraude o priorizan desconexiones pueden tratar injustamente a algunos grupos de clientes, por lo que estas decisiones requieren revisión humana.
- Integración de sistemas heredados: Las redes tienden a funcionar con sistemas SCADA, OT y de facturación de décadas de antigüedad. Conectar modelos de IA a esta infraestructura es a menudo el mayor costo y retraso en un proyecto de IA de servicios públicos.
- Restricciones regulatorias 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 satisfacer a las comisiones de servicios públicos, los requisitos de explicabilidad y de auditoría. Esto ralentiza el despliegue en comparación con las industrias no reguladas. Obtenga más información sobre el cumplimiento de IA.
- Calidad y disponibilidad de datos: Los modelos son tan buenos como los datos de medidores, sensores y activos detrás de ellos. Los datos históricos dispersos, inconsistentes o mal etiquetados limitan la precisión de la previsión y el mantenimiento predictivo. Explore más sobre los desafíos y soluciones de calidad de datos de IA.
- Ciberseguridad y superficie de ataque ampliada: Conectar más activos (sensores IoT, medidores inteligentes, dispositivos de borde) y automatizar acciones de control aumenta la exposición. Los sistemas de IA pueden ser objetivos de envenenamiento de datos o manipulación de modelos.
Descubra otros riesgos y desafíos de la IA.
Estudios de caso de IA en servicios públicos
Lecturas adicionales
Explore más sobre IA en otras industrias:
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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year = {2026},
month = oct,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-utilities}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 28 de octubre de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 84 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 6 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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