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¿Cómo puede la IA industrial acelerar la transición hacia un sistema energético más descarbonizado y eficiente?
La IA industrial es un factor decisivo para acelerar la transición energética. Al aplicar análisis avanzados y aprendizaje automático a las redes, los activos y las energías renovables, la IA permite realizar previsiones más precisas, mantenimiento predictivo y optimización en tiempo real. Esto se traduce en menos interrupciones del suministro, menores emisiones y una mejor integración de las fuentes de energía limpia. Cada punto porcentual de eficiencia logrado gracias a la IA representa importantes reducciones de carbono y ahorros de costes, ayudando a las empresas de servicios públicos a avanzar más rápido hacia el objetivo de cero emisiones netas, al tiempo que garantizan un suministro energético fiable y asequible.
La IA industrial convierte la complejidad en claridad, optimizando redes, activos y fuentes renovables para reducir las emisiones y acelerar el camino hacia el cero neto
Dentro del sector de las empresas de servicios públicos, ¿qué empresas están más comprometidas con la integración de la IA en sus operaciones comerciales?
Varias empresas de servicios públicos están liderando la adopción de IA para impulsar la eficiencia y la descarbonización. Iberdrola está realizando fuertes inversiones en IA para el mantenimiento predictivo y la integración de energías renovables; por su parte, National Grid destina importantes recursos a la gestión de redes y la monitorización de infraestructuras basadas en IA. NextEra Energy emplea drones con IA para la inspección de activos, mientras que Duke Energy utiliza IA para detectar fugas de metano y supervisar emisiones. AES Corporation aprovecha la IA para la previsión de la demanda y la optimización de activos renovables, y Siemens Energy aplica gemelos digitales impulsados por IA para mejorar la fiabilidad de la generación de energía.
Estas empresas son solo algunos ejemplos de cómo la IA está transformando los servicios públicos, haciendo que las redes sean más inteligentes, reduciendo la huella de carbono y acelerando la transición hacia un futuro energético sostenible.
| Empresa | Aplicaciones clave de la IA | Enfoque estratégico |
| Iberdrola | Mantenimiento predictivo, integración de energías renovables | Optimización de la red y suministro de energía limpia |
| National Grid | Monitorización de infraestructuras en tiempo real, control dinámico de la red | Inversión en IA a través de National Grid Partners |
| NextEra Energy | Drones con IA para la inspección de activos | Seguridad operativa y rentabilidad |
| Duke Energy | Detección de fugas de metano, supervisión de emisiones | Objetivo de cero emisiones netas de metano para 2030 |
| AES Corporation | Previsión de la demanda, optimización de activos renovables | Integración de recursos energéticos distribuidos |
En el caso de las empresas de servicios públicos españolas, ¿cómo están respondiendo al reto de la sostenibilidad, especialmente en comparación con sus homólogas de otros países?
Las empresas de servicios públicos españolas están estableciendo un sólido punto de referencia en materia de sostenibilidad, tanto a nivel europeo como global. Impulsadas por los ambiciosos objetivos nacionales —74 % de electricidad renovable para 2030 y neutralidad climática para 2050— compañías como Iberdrola y Naturgy lideran el despliegue de energía eólica, solar e hidrógeno verde. España ya supera el 50 % de generación renovable y se sitúa entre los países más atractivos del mundo para la inversión en hidrógeno.
En comparación con sus homólogas en Norteamérica y Asia, el enfoque español destaca por su fuerte impulso regulatorio y la rápida integración de tecnologías digitales como la inteligencia artificial para la optimización de redes y la previsión de la demanda. Aunque la resiliencia de las infraestructuras sigue siendo un reto, la combinación de ambición normativa, liderazgo en renovables e innovación digital posiciona a las empresas españolas como referentes internacionales en transición energética.
España también se sitúa entre los países europeos con mayor crecimiento en el uso de la IA en el sector energético. Con un 9,2 % de empresas que ya utilizan IA —por encima de la media de la UE— y una tasa de crecimiento casi cuatro veces superior, avanza con firmeza en su transformación digital. Aunque Alemania y Francia lideran en gasto absoluto, la rápida adopción española, su ambición regulatoria y su foco en la IA para la optimización de redes consolidan al país como un actor destacado en la transición energética europea.
¿Qué tecnologías de inteligencia artificial utiliza IFS para optimizar la eficiencia energética en entornos industriales?
IFS aprovecha la IA industrial para integrar la inteligencia directamente en los procesos centrales, impulsando la eficiencia energética y la sostenibilidad en entornos con un uso intensivo de activos. Mediante el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías, evitamos costosos tiempos de inactividad y reducimos la huella de carbono de las reparaciones de emergencia.
Nuestra optimización de la planificación y la programación basada en IA minimiza los desplazamientos y el consumo de combustible, mientras que las herramientas integradas de previsión y simulación optimizan la asignación de recursos. En combinación con recomendaciones contextuales e inteligencia sobre el carbono, IFS permite a las organizaciones tomar decisiones más inteligentes y ecológicas.
Las alianzas estratégicas con líderes como Siemens y Boston Dynamics mejoran aún más las operaciones autónomas y la resiliencia de la red, lo que ayuda a los clientes a acelerar su camino hacia el cero neto.
| Capacidad de IA | Función | Impacto en la sostenibilidad |
| Mantenimiento predictivo | Detecta anomalías y predice fallos en los equipos | Reduce las reparaciones de emergencia (huella de carbono 8 veces mayor) |
| Optimización de la planificación y programación (PSO) | Optimiza las rutas y los horarios de los técnicos | Reduce las emisiones por desplazamientos y el consumo de combustible |
| Previsión y simulación | Modela la demanda y la asignación de recursos | Mejora la eficiencia operativa |
| Recomendaciones contextuales (LLM) | Proporciona información personalizada para la optimización energética | Permite tomar decisiones conscientes del carbono en todas las operaciones |
| Integración de inteligencia sobre las emisiones de carbono | Calcula las emisiones a través de la API de Climatiq | Apoya las estrategias de cero emisiones netas y el cumplimiento de los criterios ESG |
| IA + Robótica (Boston Dynamics) | Inspecciones y mantenimiento autónomos | Mejora la seguridad y reduce el tiempo de inactividad que consume muchos recursos |
| Asociación entre IA y Siemens | Operaciones autónomas de la red y planificación de activos | Mejora la resiliencia de la red y la integración de las energías renovables |
¿Qué estrategias está aplicando la empresa para acelerar la adopción de sus soluciones en un mercado tan regulado como el europeo?
IFS acelera la adopción en los mercados regulados de Europa incorporando el cumplimiento normativo en sus soluciones básicas y su modelo de entrega. Nuestra plataforma en la nube ofrece capacidades normativas específicas para cada país con actualizaciones permanentes, lo que garantiza que los clientes se mantengan alineados con las normas de la UE en constante evolución.
Complementamos esto con IA centrada en la industria para la sostenibilidad, asociaciones estratégicas con líderes como Siemens para la modernización de la red y aceleradores de migración para sistemas heredados. En combinación con programas de capacitación de socios e iniciativas de innovación conjunta, estas estrategias convierten la complejidad normativa en una ventaja competitiva, ayudando a los clientes a alcanzar sus objetivos de agilidad, cumplimiento normativo y descarbonización.
¿Qué retos ve en la adopción de la IA industrial por parte de las empresas energéticas europeas?
La adopción de la IA industrial por parte de las empresas energéticas europeas se enfrenta a varios obstáculos. La complejidad normativa en marcos como la Ley de IA de la UE y el RGPD exige transparencia y cumplimiento, lo que ralentiza su implementación. La fragmentación de los datos y la infraestructura heredada limitan el análisis en tiempo real, mientras que los elevados costes iniciales y el retorno de la inversión incierto hacen que las decisiones de inversión sean cautelosas. La importante brecha de habilidades en IA y ciberseguridad se suma al reto, junto con las preocupaciones sobre la ciberseguridad y la confianza en los sistemas automatizados.
Para superar estas barreras se necesitarán regulaciones claras, estrategias de datos sólidas, reciclaje de la mano de obra y asociaciones sólidas que permitan aprovechar todo el potencial de la IA para la optimización y la sostenibilidad de la red.
Desde su punto de vista, ¿qué tendencias marcarán el futuro de la IA industrial en los próximos 3-5 años?
En los próximos 3-5 años, la IA industrial evolucionará desde herramientas predictivas hasta sistemas autónomos impulsados por agentes que optimizan todas las operaciones. Los gemelos digitales y la IA periférica permitirán la simulación y la toma de decisiones en tiempo real, mientras que la integración de la IAoT aportará inteligencia al borde de la red.
La sostenibilidad será un aspecto fundamental, con algoritmos energéticamente eficientes e infraestructuras ecológicas que alinearán la IA con los objetivos ESG. La IA centrada en el ser humano garantizará la transparencia y la confianza, con el respaldo de normativas como la Ley de IA de la UE. En combinación con los avances en robótica, modelos multimodales y computación cuántica, estas tendencias convertirán a la IA industrial en una piedra angular de la resiliencia y la descarbonización en el sector energético.
¿Y cómo imagina que estará IFS en ese momento?
IFS se centra en convertirse en el proveedor líder de soluciones empresariales autónomas e impulsadas por la IA para industrias con un uso intensivo de activos. Nuestra hoja de ruta se centra en ampliar las capacidades de la IA industrial, integrando el análisis predictivo, los gemelos digitales y la IA periférica para ofrecer optimización y resiliencia en tiempo real. Seguiremos incorporando la sostenibilidad y el cumplimiento normativo en nuestra plataforma en la nube, lo que permitirá a los clientes cumplir sin esfuerzo los objetivos de descarbonización y normativos. Las asociaciones estratégicas y los programas de innovación conjunta acelerarán la adopción, mientras que el diseño centrado en las personas garantizará la transparencia y la confianza. Para 2030, IFS pretende dotar a las organizaciones de soluciones inteligentes y combinables que impulsen la agilidad, la sostenibilidad y la excelencia operativa a gran escala.
La hoja de ruta futura de IFS se basa en la innovación continua y la sostenibilidad. Entre los hitos clave se incluyen lanzamientos bianuales de la nube para mantener a los clientes conformes y ágiles, y la expansión de la IA industrial con análisis predictivo, gemelos digitales y programación autónoma. Estamos acelerando la migración desde plataformas heredadas mediante programas específicos, incorporando capacidades ESG para apoyar los objetivos de neutralidad en carbono y profundizando en las asociaciones estratégicas para la modernización de la red y la planificación integrada. Junto con el crecimiento del ecosistema global y las iniciativas de reciclaje profesional de la mano de obra, estos hitos posicionan a IFS como un socio de confianza para las industrias reguladas, impulsando la resiliencia, la descarbonización y la excelencia operativa a gran escala.
