La sostenibilidad industrial ya no se juega solo en el tablero de los objetivos climáticos. Hoy se juega en las plantas, en los sensores, en los algoritmos y, sobre todo, en la capacidad de colaboración entre quienes generan energía y quienes diseñan las herramientas digitales para gestionarla. Esa fue la principal conclusión que emergió del primer panel del Foro Tendencias celebrado por enerTIC, donde quedó claro que la transición energética necesita menos eslóganes y más inteligencia operativa.
Un mensaje se repitió, aunque con diferentes acentos: los datos no sirven de nada si no se transforman en decisiones. Y para eso, es imprescindible un ecosistema tecnológico capaz de anticipar, simular, optimizar y actuar, incluso en entornos hostiles o con información incompleta. Ya no se trata de acumular sensores o invertir en la nube, sino de ir más allá: hacia arquitecturas descentralizadas, capaces de responder en tiempo real.
El caso de la energía eólica fue especialmente revelador. A pesar de las grandes inversiones en digitalización y en modelos predictivos, el sector sigue sin cumplir las expectativas de eficiencia y rentabilidad que prometía. ¿El problema? Los datos generados por cada turbina (más de 200 GB, con cientos de sensores) son difíciles de procesar con rapidez y escalar sin saturar infraestructuras. La solución, según se debatió en el panel, pasa por llevar parte de ese procesamiento a la propia turbina mediante Edge Computing combinado con IA: una capa intermedia que descentraliza el análisis, reduce el coste de infraestructura y permite actuar en tiempo real sin renunciar al valor de la nube. Un modelo híbrido que no solo mejora la operación, sino que desbloquea más de una década de innovación estancada.
Desde otra perspectiva tecnológica, pero con retos similares, la experiencia de Engie en redes de climatización urbana (DHC) puso sobre la mesa la complejidad de gestionar infraestructuras con demandas variables, clientes muy diversos y condiciones externas cambiantes. Para lograr una red “smart”, explicaron, no basta con controlar la producción: hay que prever, simular, optimizar y automatizar en base a información fiable. Herramientas como el gemelo digital, los sistemas de predicción apoyados por IA o las salas de control inteligentes permiten anticiparse a problemas, detectar tendencias de consumo y reaccionar con eficiencia energética y operativa. En el caso de la red Eco-clima de Barcelona, la mayor de Engie en España, esto se traduce en un ahorro significativo de recursos y en una mayor fiabilidad para usuarios tan distintos como hospitales, oficinas o centros comerciales.
La digitalización, se insistió, no solo es sinónimo de eficiencia: también lo es de resiliencia. En un entorno donde el cambio climático aumenta la frecuencia e intensidad de los eventos extremos, la infraestructura energética necesita ser capaz de reaccionar con rapidez. Es aquí donde entran las soluciones de Field Service Management (FSM), orientadas a redes lineales, como cables o tuberías, y diseñadas con el técnico en campo en mente. Se trata de herramientas robustas, cocreadas con las utilities, capaces de funcionar incluso sin conexión y de integrarse con sistemas SCADA, GIS o incluso soporte remoto mediante realidad aumentada. Lo interesante no es solo la tecnología, sino su orientación clara a resolver problemas reales sobre el terreno.
Pero si algo se repitió en todas las intervenciones fue la importancia de contar con datos de calidad y, sobre todo, con una visión global e integrada de los procesos. Optimizar no es solo cuestión de aplicar IA: es cuestión de entender el negocio, saber qué preguntas hacer, con qué herramientas trabajar y cómo adaptar las soluciones al contexto concreto de cada planta, red o cadena de suministro. La experiencia de empresas como Sener demuestra que solo desde ese enfoque —tecnológico, sí, pero también estratégico y humano— se pueden desarrollar algoritmos de planificación que reduzcan costes, emisiones y tiempo sin perder eficacia ni operatividad.
Una de las claves, además, está en saber combinar distintas capas de inteligencia. En su intervención, Avvale mostró cómo el aprendizaje por refuerzo (una técnica de IA que aprende por ensayo y error) se está aplicando ya en procesos industriales complejos, desde plantas termoeléctricas hasta minas y procesos de recuperación de metales. Junto con agentes inteligentes capaces de interactuar con el entorno y tomar decisiones autónomas, estas tecnologías permiten entrenar sistemas en simuladores antes de trasladarlos al entorno real. Los resultados no son conceptuales: recuperación de hasta el 99% del agua utilizada, reducción del consumo energético en un 30%, y soluciones tan exitosas que ya se han integrado en las líneas de producción reales. Una sostenibilidad que se mide en datos, no en intenciones.
El mensaje final del panel fue claro. No estamos ante una revolución pendiente, sino ante una transformación en marcha. Lo importante ya no es la tecnología en sí, sino cómo se aplica, cómo se adapta al terreno, cómo se escala. Y en ese camino, energéticas y tecnológicas no pueden caminar por separado. Si de verdad queremos una industria descarbonizada, ese viaje solo puede hacerse en equipo.
