La creciente complejidad de las infraestructuras energéticas e industriales exige sistemas capaces no solo de analizar datos, sino también de comprender el contexto y asistir la toma de decisiones en tiempo real. Este fue uno de los principales mensajes del tercer panel del Foro Tendencias organizado por la Plataforma enerTIC.org.
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 «Operación inteligente y simulación avanzada: anticipar escenarios en entornos complejos» analizó cómo la inteligencia artificial, los gemelos operacionales y las nuevas arquitecturas cognitivas están transformando la gestión de infraestructuras críticas, permitiendo avanzar hacia modelos de operación cada vez más inteligentes, adaptativos y eficientes.
Durante la sesión participaron Marian de la Peña, Head of Data & AI de ENGIE España; Rebeca Gutiérrez, Responsable de Energía de Ayesa; Caio Araujo, CEO de Kynegos; Julio Echenique, CEO de Phygital X; y Ana Isabel Ramírez, Directora de IA de Paradigma Digital. A través de diferentes proyectos y casos de uso, mostraron cómo la evolución de la inteligencia artificial está permitiendo a las organizaciones comprender mejor el comportamiento de sistemas complejos, optimizar la operación y apoyar la toma de decisiones en tiempo real.
Más allá de las tecnologías presentadas, el debate puso de manifiesto una idea compartida: el siguiente paso ya no consiste únicamente en predecir qué puede ocurrir, sino en dotar a las organizaciones de sistemas capaces de interpretar el contexto, razonar sobre múltiples variables y ayudar a tomar mejores decisiones en entornos cada vez más dinámicos y complejos.
Más allá de la predicción
Durante los últimos años, la digitalización ha permitido a las organizaciones mejorar significativamente su capacidad para monitorizar activos, detectar incidencias y anticipar determinados comportamientos. Sin embargo, los participantes coincidieron en que la creciente complejidad de los sistemas energéticos e industriales exige avanzar un paso más allá de la predicción para incorporar capacidades de razonamiento que permitan interpretar situaciones complejas y recomendar la mejor respuesta en cada momento.
Esta evolución se apoya en la combinación de inteligencia artificial, simulación avanzada, agentes inteligentes y nuevas arquitecturas de datos capaces de integrar información procedente de múltiples fuentes. El objetivo ya no consiste únicamente en generar más información, sino en transformarla en conocimiento útil para facilitar una operación más eficiente, resiliente y alineada con las necesidades del negocio.
El contexto convierte los datos en conocimiento
Uno de los principales mensajes del panel fue que el verdadero valor de la inteligencia artificial no reside únicamente en su capacidad para procesar grandes volúmenes de información, sino en comprender el contexto en el que esa información se genera. Para ello resulta imprescindible conectar datos técnicos, operacionales y de negocio mediante modelos semánticos que permitan interpretar correctamente cada situación.
En este escenario evolucionan también los gemelos digitales, que dejan de limitarse a representar el estado de un activo para convertirse en gemelos operacionales capaces de incorporar variables en tiempo real, como las condiciones meteorológicas, la disponibilidad de infraestructuras, el estado de equipos cercanos o la evolución de los mercados energéticos. Esta visión contextual facilita una comprensión mucho más precisa de cada escenario y permite apoyar decisiones con un mayor nivel de conocimiento.
Los participantes señalaron además la creciente importancia de desarrollar modelos especializados en el conocimiento propio del sector energético. Frente a modelos generalistas, la incorporación de regulación, terminología técnica, procesos operativos y conocimiento experto permite obtener respuestas mucho más precisas y adaptadas a las necesidades reales de las organizaciones.
La inteligencia se integra en la operación
Los distintos casos de uso presentados durante la sesión mostraron cómo estas capacidades ya están comenzando a incorporarse a la operación diaria de las organizaciones. La gestión de baterías para participar de forma dinámica en los mercados eléctricos, la integración masiva de energías renovables, la optimización de islas energéticas o la automatización de procesos de cumplimiento normativo son algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial empieza a formar parte de los procesos críticos de negocio.
Los ponentes coincidieron en que esta evolución solo resulta útil cuando las soluciones responden a necesidades operativas concretas. El objetivo no consiste en sustituir al operador, sino en proporcionarle una visión más completa de cada situación, reducir la incertidumbre y facilitar decisiones más rápidas y fundamentadas. En ámbitos como el mantenimiento de infraestructuras críticas, esta capacidad permite incluso preparar diagnósticos antes de la intervención sobre el terreno, optimizando recursos y reduciendo tiempos de actuación.
Gobernar una inteligencia cada vez más autónoma
El avance de los agentes inteligentes introduce también nuevos retos relacionados con la gobernanza de estas tecnologías. Conforme aumenta su autonomía para ejecutar tareas, coordinar procesos o interactuar con otros sistemas, resulta imprescindible definir mecanismos que garanticen un comportamiento alineado con los objetivos de la organización y un uso consistente de la información en todos los procesos.
Durante el panel se destacó que este gobierno debe ir más allá de los propios datos. Resulta necesario construir una capa semántica común, basada en ontologías y modelos compartidos, que asegure que conceptos clave como un activo, un cliente o una instalación tienen el mismo significado en toda la organización. Esta base común permite que agentes, aplicaciones y sistemas interpreten correctamente el contexto, compartan conocimiento y colaboren de forma coherente, evitando decisiones inconsistentes o contradictorias.
Los participantes señalaron igualmente la importancia de preservar la soberanía sobre los datos y sobre los modelos desarrollados, reduciendo la dependencia de plataformas externas y favoreciendo soluciones entrenadas con el conocimiento específico del sector. Disponer de modelos capaces de comprender la regulación, los procesos operativos o las particularidades de cada infraestructura resulta esencial para que la inteligencia artificial genere resultados realmente útiles y medibles.
Hacia organizaciones capaces de razonar
Las intervenciones coincidieron en señalar que la próxima evolución de la inteligencia artificial no estará marcada únicamente por modelos más potentes, sino por sistemas capaces de investigar, relacionar información procedente de distintos dominios y construir respuestas contextualizadas de forma similar a como lo haría un experto. La incorporación de grafos de conocimiento, arquitecturas de razonamiento y agentes especializados apunta precisamente hacia esa evolución.
En definitiva, el debate puso de manifiesto que la operación inteligente ya no depende únicamente de disponer de más datos o de mejores algoritmos. El verdadero salto cualitativo llegará cuando las organizaciones sean capaces de integrar conocimiento, contexto y razonamiento dentro de una misma arquitectura, transformando la información en decisiones más precisas, ágiles y eficaces. Esa evolución hacia organizaciones cada vez más cognitivas, capaces de comprender su entorno y actuar de forma inteligente sobre él, marcará uno de los principales factores de competitividad y resiliencia de las infraestructuras críticas en los próximos años.
