La creciente complejidad de las infraestructuras críticas está impulsando una profunda transformación en la forma de gestionar los activos industriales y energéticos. La combinación de inteligencia artificial, sensórica avanzada, IoT y gemelos digitales está permitiendo evolucionar desde modelos centrados en reaccionar ante las incidencias hacia estrategias capaces de anticipar riesgos, optimizar el mantenimiento y mejorar la eficiencia durante todo el ciclo de vida de las instalaciones.
En el marco del Foro-Tendencias Del dato a la acción: IA, IoT, gemelos digitales y gestión avanzada de activos para la Agenda 2030-2050, organizado por la Plataforma enerTIC.org, el panel «Gestión predictiva de activos críticos: IA, IoT y gemelos digitales en energía e industria» analizó cómo la combinación de estas tecnologías está impulsando una evolución hacia modelos de mantenimiento predictivo, una gestión más eficiente del ciclo de vida de los activos y una mayor resiliencia de las infraestructuras críticas.
Durante la sesión participaron Tomás Herrera, Director Comercial de Aerolaser; Marco Laucelli, Responsable de Innovación de Galeo; Miguel Carpintero, CEO de LIS Data Solutions; y Juanma Rodríguez, Director de Cybersecurity en UST. A través de diferentes proyectos y casos de uso, mostraron cómo la integración de datos procedentes de múltiples fuentes, junto con modelos predictivos y nuevas capacidades de análisis, permite mejorar la disponibilidad de los activos, reducir costes operativos y reforzar la resiliencia de infraestructuras cada vez más digitalizadas.
Más allá de las tecnologías concretas, el debate puso de manifiesto que la gestión de activos está evolucionando hacia un enfoque mucho más integral, en el que la información en tiempo real, la calidad del dato y la ciberseguridad se convierten en elementos inseparables para garantizar un funcionamiento eficiente, seguro y sostenible.
Anticiparse al fallo: el nuevo paradigma del mantenimiento
Durante décadas, la gestión de infraestructuras se ha basado en modelos correctivos o preventivos sustentados en revisiones periódicas. Sin embargo, la disponibilidad de grandes volúmenes de información procedente de sensores, plataformas IoT y sistemas de monitorización está permitiendo evolucionar hacia estrategias predictivas capaces de detectar anomalías antes de que lleguen a convertirse en incidencias.
Los participantes coincidieron en que esta capacidad de anticipación resulta especialmente relevante en infraestructuras que gestionan decenas o cientos de miles de activos distribuidos, donde pequeñas mejoras en la planificación del mantenimiento pueden traducirse en importantes reducciones tanto del OPEX como del CAPEX.
La incorporación de tecnologías como sensores LiDAR, cámaras térmicas, sistemas fotónicos, drones o plataformas de captura móvil está ampliando enormemente la capacidad de inspección y monitorización de estos activos. Gracias a ello, las organizaciones pueden identificar desviaciones visuales, térmicas o estructurales con mucha mayor rapidez y actuar antes de que el problema tenga impacto sobre la operación.
El gemelo digital evoluciona hacia una plataforma de gestión
Uno de los aspectos más destacados del panel fue la evolución del concepto de gemelo digital. Lejos de entenderse únicamente como una representación tridimensional de una infraestructura, los participantes defendieron una visión mucho más amplia, en la que el gemelo digital se convierte en una plataforma capaz de integrar toda la información asociada al activo durante su vida útil.
Este enfoque permite combinar modelos BIM con información procedente de sistemas SCADA, plataformas de mantenimiento, ERPs, sensores IoT o sistemas GIS, proporcionando el contexto necesario para interpretar correctamente cada dato operativo y facilitar una toma de decisiones mucho más precisa.
La integración de toda esta información abre además la puerta a nuevos escenarios de simulación que permiten evaluar el comportamiento futuro de las infraestructuras, optimizar intervenciones de mantenimiento o analizar el impacto de diferentes decisiones antes de ejecutarlas. Casos como la gestión de la vegetación próxima a líneas eléctricas, la optimización de plantas de tratamiento de agua o la operación de instalaciones renovables ilustran el potencial de este tipo de herramientas para mejorar tanto la eficiencia operativa como la disponibilidad de los activos.
Sin datos fiables no hay inteligencia artificial que escale
Otro de los grandes consensos del debate fue que el éxito de estas tecnologías depende mucho menos de los algoritmos que de la calidad de los datos sobre los que trabajan. La inteligencia artificial, los modelos predictivos y los propios gemelos digitales necesitan una base de información consistente, bien gobernada y correctamente contextualizada para ofrecer resultados fiables.
En este sentido, los ponentes señalaron que muchas organizaciones continúan encontrando dificultades para escalar sus proyectos debido a problemas relacionados con la calidad del dato, la falta de gobernanza o la existencia de silos de información entre los entornos IT y OT. Estas limitaciones dificultan la integración de información procedente de múltiples fuentes, reducen la fiabilidad de los modelos analíticos y condicionan la capacidad de las organizaciones para obtener una visión completa y contextualizada del estado de sus activos.
Superar estas limitaciones exige trabajar desde el origen del dato, garantizando su trazabilidad, su correcta clasificación y el mantenimiento de un contexto que permita interpretar adecuadamente cada activo y cada variable operacional. También requiere mantener la participación de expertos de negocio capaces de validar la información, etiquetar correctamente los activos y asegurar que los modelos de inteligencia artificial aprenden sobre bases sólidas.
La ciberseguridad pasa a formar parte de la gestión del activo
La creciente digitalización de las infraestructuras incorpora una nueva dimensión que ya no puede tratarse de forma independiente: la gestión del riesgo digital. Conforme aumenta la conectividad de los activos, también lo hace su superficie de exposición frente a amenazas cada vez más sofisticadas.
Durante el panel se destacó la necesidad de evolucionar desde modelos tradicionales de protección hacia estrategias de gestión continua de la exposición al riesgo, capaces de evaluar permanentemente la eficacia de las medidas de seguridad implantadas y adaptar la respuesta conforme cambia el contexto operativo.
La irrupción de agentes basados en inteligencia artificial añade además nuevos desafíos relacionados con la gobernanza de estos sistemas, el control de sus capacidades y la supervisión de las decisiones que pueden llegar a ejecutar de forma autónoma. Todo ello adquiere una relevancia aún mayor en sectores estratégicos sujetos a marcos regulatorios como la directiva NIS2, donde la visibilidad permanente sobre el estado de la seguridad pasa a formar parte de la propia gestión empresarial.
Gestionar activos es gestionar información
Las intervenciones del panel coincidieron en señalar que la transformación de la gestión de activos no depende únicamente de incorporar nuevas tecnologías, sino de integrar información procedente de múltiples fuentes para construir una visión completa del estado y comportamiento de cada infraestructura. Sensores inteligentes, plataformas IoT, gemelos digitales, inteligencia artificial y ciberseguridad dejan así de entenderse como iniciativas independientes para formar parte de una misma estrategia orientada a mejorar la eficiencia, reducir riesgos y optimizar la operación.
En definitiva, el debate puso de manifiesto que el verdadero salto cualitativo no consiste únicamente en predecir cuándo puede producirse una avería, sino en disponer de la información necesaria para comprender el comportamiento de los activos, evaluar continuamente su exposición al riesgo y tomar mejores decisiones durante todo su ciclo de vida. Esa capacidad para anticipar, contextualizar y actuar será uno de los factores que marcarán la competitividad y la resiliencia de las infraestructuras críticas en los próximos años.
