Europa se encuentra en pleno punto de inflexión en su transición energética y las tecnologías TI están demostrando ser el motor que acelera el despliegue y la eficacia de las energías renovables. En este contexto, en Capgemini revindicamos nuestro papel como socio tecnológico estratégicamente alineado con la sostenibilidad y la eficiencia operativa. Dos iniciativas que hemos llevado a cabo recientemente ilustran cómo las empresas pueden combinar innovación y pragmatismo: la optimización inteligente de parques eólicos mediante IA y edge computing, y el empleo de drones dotados de IA para mejorar el mantenimiento de la red eléctrica.
En los últimos años, la digitalización del sector eólico ha avanzado de forma notable, especialmente mediante el uso de herramientas analíticas en el Cloud. Sin embargo, los datos por sí solos no garantizan eficiencia si no se procesan de forma contextual y en tiempo real. La auténtica transformación se está produciendo ahora con el traslado de las capacidades de análisis al entorno del edge computing, es decir, directamente en el punto donde se generan los datos.
Este enfoque permite monitorizar las turbinas en tiempo real, detectar anomalías de forma temprana, ajustar dinámicamente los parámetros de funcionamiento y anticipar fallos antes de que impacten en la operativa. Como resultado, se incrementa el rendimiento, se reducen las paradas no planificadas y se alarga la vida útil de los activos, lo que refuerza la sostenibilidad y viabilidad económica de los parques eólicos.
Según nuestro informe anual del Observatorio Mundial de los Mercados Energéticos[1], la eólica ha crecido un 10% en los últimos años, representando ya el 20% de la generación eléctrica en la UE. Este crecimiento demanda nuevos modelos de negocio: no basta con vender energía, sino que es necesario ofrecer servicios digitales asociados, apoyados en datos y conectividad inteligente. En este contexto, el edge computing facilita que los propios activos —como las turbinas eólicas— se conviertan en nodos inteligentes capaces de procesar datos, detectar anomalías y tomar decisiones en tiempo real. Esta capacidad de análisis local transforma las turbinas en elementos activos dentro de la red energética, optimizando su rendimiento, reduciendo costes operativos y reforzando la sostenibilidad del sistema.
Desde Capgemini Engineering, hemos liderado proyectos pioneros que ilustran este enfoque. Un ejemplo relevante es la iniciativa OASEES, que utiliza sensores acústicos instalados en aerogeneradores junto con algoritmos de aprendizaje automático para detectar fallos en las palas. Este sistema combina análisis local en el propio aerogenerador con procesamiento posterior en el Cloud, todo ello respetando principios de soberanía del dato. La propuesta hace posible reducir paradas no planificadas, dirigir el mantenimiento de forma más eficiente y disminuir costes operativos, al tiempo que sienta las bases para una gestión predictiva más avanzada y sostenible.
Además del avance en generación eólica, la digitalización está revolucionando también las tareas de mantenimiento en redes eléctricas. En Lugo, Begasa —distribuidora del grupo EDP— ha puesto en marcha un innovador proyecto que recurre a drones con sensores LiDAR, cámaras RGB y termográficas para inspeccionar líneas eléctricas de forma más eficiente y segura. Estos dispositivos generan un gemelo digital de los tendidos y capturan miles de imágenes, que son analizadas mediante inteligencia artificial. La solución tecnológica, de creación íntegra por parte de nuestro equipo, permite identificar anomalías con un 90% de precisión y localización exacta en menos de 48 horas, lo que acelera las intervenciones y mejora la continuidad del suministro.
Este proyecto reduce el uso de helicópteros y recorridos a pie, disminuye la exposición de operarios a entornos peligrosos y acelera la detección de fallos. Asimismo, crea empleo de mayor cualificación, reforzando la trazabilidad, la sostenibilidad y el ahorro de costes en un proyecto que se extenderá a miles de kilómetros de red eléctrica gestionada por EDP.
Ambos casos representan la punta del iceberg de lo que puede lograr un ecosistema inteligente con los datos y la IA en su núcleo. Las energías renovables no solo necesitan infraestructura física; requieren capas digitales que operen en tiempo real, con procesamiento cercano al origen y capacidades analíticas avanzadas. Esto tiene implicaciones directas: sistemas más robustos, decisiones mejor informadas, riesgos minimizados y recursos optimizados.
La transición energética en Europa avanza al ritmo que marca la innovación tecnológica. Ya no es viable esperar años para modernizar parques eólicos o desplegar redes más inteligentes: es necesario adoptar desde ahora un enfoque integral que combine análisis avanzado en el propio terreno, soluciones con drones e inteligencia artificial, gemelos digitales y arquitecturas de datos que garanticen soberanía y seguridad. Este modelo habilita la optimización de procesos en tiempo real, el fortalecimiento de la resiliencia frente a imprevistos y el escalado de soluciones de forma ágil en distintos entornos.
La convergencia entre innovación digital y energía renovable no es una visión de futuro, es una realidad tangible. Los proyectos actuales en eólica y redes eléctricas demuestran que un enfoque basado en datos e ingeniería avanzada proporciona resultados medibles: más megavatios eficientes, menos incidentes, redes monitoreadas de forma proactiva y un impacto sostenible en toda la cadena de suministro energético.
Con estas herramientas, las energías renovables no solo ganan peso en el mix energético europeo, sino que se consolidan como un pilar estratégico en términos de seguridad, resiliencia y desarrollo sostenible. La digitalización —con capacidades analíticas distribuidas, inteligencia artificial generativa, sistemas autónomos de inspección y gemelos digitales— ha dejado de ser un valor añadido para convertirse en la columna vertebral de una revolución energética impulsada por la tecnología.
[1] http://capgemini.com/insights/research-library/world-energy-markets-observatory/