La transición energética es uno de los desafíos apremiantes del mundo actual y, para avanzar, las empresas cuentan hoy con una importante aliada: la inteligencia artificial generativa.
Al adoptar de forma responsable y sostenible tecnologías de próxima generación, las industrias pueden reinventar su núcleo
Las empresas líderes ya están obteniendo valor a lo largo de sus cadenas de valor: exploración, desarrollo y producción.
WEF y Accenture han identificado tres maneras sobre cómo la inteligencia artificial generativa puede ayudar a las empresas a avanzar en la transición energética. Pablo Barcena, Director Ejecutivo de Accenture Colombia, explica que “la industria de la energía enfrenta hoy importantes desafíos en torno a la transición: reducir la prima de costo de las soluciones que permiten reducir las emisiones de carbono; escalar las tecnologías necesarias; renovar y recapacitar a la fuerza laboral; y atraer e invertir hasta $4 billones al año. En este contexto, un estudio reciente de Accenture mostró que la IA generativa puede mejorar la productividad en casi la mitad de las actividades en la industria energética. Ante estos beneficios, para 2030 la inversión de la industria en IA generativa se triplicará, alcanzando los $140 mil millones”.
Es así como las empresas líderes ya están obteniendo réditos a lo largo de sus cadenas de valor: exploración, desarrollo y producción, y reinventando algunos de los flujos de trabajo más críticos.
El World Economic Forum (WEF) y Accenture identificaron tres oportunidades que tiene la industria de energía en la IA generativa para impulsar la transición energética:
1. Velocidad y costo en la entrega y ejecución de proyectos de capital:
La IA generativa permite una mejor previsión del cronograma del proyecto, reducción de retrasos, sobrecostos y otros riesgos al proponer acciones de mitigación efectivas. Puede reducir el tiempo necesario para realizar el trabajo conceptual, de ingeniería y de diseño detallado inicial, comprimiendo los procesos de revisión y aprobación hasta en un 50%.
2. Mejora de la eficiencia y productividad de los activos:
Al aprovechar los datos operativos, la IA generativa puede mejorar el mantenimiento, las operaciones y la eficiencia de los activos clave. Por ejemplo, puede ajustar el ángulo de los paneles solares o de las palas de los aerogeneradores en tiempo real para maximizar la captura de energía según las condiciones meteorológicas, asegurando que la energía esté disponible en la red en los momentos de mayor demanda y precios óptimos previstos.
3. Fortalecimiento de la gestión de la cadena de suministro:
La IA generativa puede manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, permitiendo nuevas soluciones que pueden predecir o sugerir automáticamente o responder a la demanda de energía. En última instancia, esto podría aplanar la curva de demanda, reducir la inversión de capital requerida en infraestructura física y mejorar las tasas de uso general.
Barcena destaca además que, “en este escenario, para obtener valor de la IA generativa, las empresas deben realizar algunas acciones importantes. Primero, la mayoría de las empresas aún necesita construir una arquitectura y gobierno de datos adecuados, contar con un núcleo digital sólido, y definir las principales decisiones estratégicas y operativas que se van a modificar con base en datos”.
Adoptar de manera responsable y sostenible tecnologías de próxima generación y, específicamente, la IA generativa, la industria puede reinventar su núcleo, al mismo tiempo que acelera y reduce los riesgos de la transición energética.
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Créditos de imágenes: fotos de IA y transición energética creadas por Freepik
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