La creciente complejidad de los sistemas eléctricos —marcada por la generación distribuida, la electrificación de la demanda y la variabilidad renovable— está incrementando significativamente el volumen de señales, eventos y alarmas operativas. Este entorno hiperconectado amplifica un problema bien conocido en operaciones críticas: la “fatiga de alertas”. Cuando los equipos reciben un exceso de notificaciones, muchas de ellas irrelevantes o falsas, disminuye su capacidad para identificar comportamientos realmente anómalos, comprometiendo la eficiencia y la resiliencia del sistema.
En este contexto, la inteligencia artificial (IA) aplicada a la detección de anomalías se convierte en un recurso clave. A diferencia de los modelos predictivos tradicionales, los sistemas avanzados de analítica permiten aprender patrones normales de funcionamiento y señalar desviaciones significativas, aunque no hayan ocurrido antes. La complejidad del sistema eléctrico quedó reflejada recientemente en el apagón registrado este año, un episodio que puso de manifiesto cómo una cadena de factores puede desencadenar un evento de gran impacto. Este tipo de situaciones subraya la necesidad de herramientas capaces de discriminar señales realmente críticas entre miles de alertas concurrentes, apoyando a los operadores en momentos de alta presión.
Tecnologías como GMV PitIA ejemplifican esta tendencia hacia la supervisión inteligente. Su capacidad para reducir falsos positivos y priorizar únicamente aquellas señales realmente relevantes contribuye a mitigar la fatiga de alertas, mejorando la capacidad de respuesta de los operadores. Además, la explicabilidad incorporada —identificando qué variables y comportamientos subyacen a cada anomalía detectada— fortalece la confianza en las alertas generadas por la IA y facilita decisiones más informadas en tiempo real.
Este enfoque no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también apoya la transición hacia modelos energéticos más sostenibles. La detección de anomalías evita fallos, reduce pérdidas, optimiza el rendimiento de los activos y disminuye el uso innecesario de recursos. En última instancia, provee a las redes energéticas de un nivel superior de resiliencia, esencial para gestionar un sistema cada vez más dinámico, distribuido y digitalizado.
GMV
Marketing & Communications / Industry Sector
