Según un estudio, las inversiones en el sector energético en América Latina superarán los US$ 100 millones en los próximos diez años, sobre todo porque es un elemento crítico y estratégico en las cadenas productivas y en el día a día de las sociedades. En el caso de Brasil, con su vasto territorio y diversidad de fuentes de energía, el uso de IA, IoT y ML avanza con implementaciones innovadoras que, con resultados concretos, inspiran competitividad y competencia favorable para mejores servicios.
Iniciada en la década de 1990, la apertura del mercado de gas en el país viene ganando impulso en los últimos años, especialmente a partir de la Ley 14.134/2021 (Nueva Ley del Gas), que busca reducir el histórico monopolio en favor de una mayor competencia y de diferentes actores capaces de revender y transportar el producto a particulares y empresas. En este sentido, tan importante como los precios es la experiencia personalizada, eficiente y sostenible que se ofrece a cada cliente.
El uso de soluciones de IA, IoT y ML ofrece importantes beneficios multifactoriales. Por el lado de los productores y distribuidores de energía y gas, existe la oportunidad de utilizar algoritmos para prever con precisión la demanda basándose en datos históricos, en tiempo real, reduciendo costes y evitando despilfarros. En la misma línea, los sensores IoT ayudan a supervisar continuamente los equipos críticos de forma predictiva, evitando interrupciones del suministro.
Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos e información, la IA identifica cuellos de botella y oportunidades para mejorar los procesos de producción, lo que se traduce en una mayor eficiencia y ahorro de costes. Y todo ello dentro de redes inteligentes, donde el flujo de energía se monitoriza en tiempo real, lo que permite una gestión más eficiente y una detección ágil de problemas.
El sector productivo está invirtiendo en estas tecnologías por beneficios extra, como la detección de fraudes y/o sabotajes -los algoritmos de ML son capaces de identificar patrones de consumo atípicos, que pueden indicar fraudes o pérdidas no técnicas-; la optimización de rutas de vehículos, reduciendo costes de combustible y tiempos de entrega; y la creación de los llamados «gemelos digitales», que consiste en combinar IA e IoT para crear modelos digitales de activos y sistemas, facilitando la simulación de diferentes escenarios y la toma de decisiones más informadas.
En cuanto al cliente final, la IA permite analizar los datos del cliente para ofrecer soluciones energéticas personalizadas, como tarifas dinámicas y programas de eficiencia energética. Esto significaría, por ejemplo, ofrecer precios adaptados a cada consumidor, con la posibilidad de ahorrar en los momentos de menor demanda. Y todo ello monitorizado a través de apps o dispositivos inteligentes, con el cliente siguiendo su consumo en tiempo real.
