En línea con lo debatido en el último desayuno-coloquio de enerTIC.org, es de vital importancia entender que la transformación del sector energético exige ir mucho más allá del despliegue tecnológico: implica gobernar el dato, industrializar la IA y convertir la analítica avanzada en decisiones operativas diarias.
En LIS Data Solutions vivimos estos retos muy de cerca, acompañando a utilities y energéticas durante todo el ciclo de vida del dato: desde la ingesta OT/IT hasta la explotación avanzada alojada en data lakehouses y espacios de datos compartidos en la nube. Diseñamos arquitecturas modernas (lakehouse, data mesh, espacios de datos sectoriales) que permiten escalar casos de uso de IA como el mantenimiento predictivo, la predicción de demanda o la optimización de la red, con gobernanza robusta, seguridad y trazabilidad.
Nos encontramos muchas organizaciones atrapadas en pilotos que no llegan a producción. Por eso nuestros día a día está en ayudar a pasar de “pruebas de concepto” a modelos de IA gobernados, documentados y monitorizados, integrados en los procesos críticos y alineados con los objetivos de negocio. Somo expertos en definir marcos de MLOps, catálogos de datos, políticas de calidad y ética de IA para que cada modelo tenga responsables claros, métricas de negocio asociadas y un ciclo de mejora continua.
Nuestro enfoque se centra en soluciones sostenibles: arquitecturas eficientes, automatización inteligente y cuadros de mando accionables que reducen consumos, costes operativos y huella de carbono, facilitando la integración de renovables y la gestión de redes cada vez más complejas. El resultado es que la organización puede decidir en tiempo real apoyándose en analítica avanzada y BI, con menos fricción entre negocio, operaciones y tecnología.
Entre las soluciones que venimos implantando en multitud de empresas y sectores destacan los sistemas de mantenimiento predictivo sobre infraestructuras críticas, donde combinamos datos históricos, sensórica y operación para anticipar fallos y optimizar paradas en activos como parques eólicos o redes de transporte. También estamos construyendo entornos de datos unificados que integran consumos, generación renovable, información de red y variables externas, sobre los que desplegamos modelos analíticos y cuadros de mando ejecutivos que guían decisiones de inversión, flexibilidad y eficiencia energética.
Ayudamos a que el dato y la IA dejen de ser promesas y se conviertan en palancas reales para un sistema energético más eficiente, resiliente y sostenible.
