Hoy en día, la Inteligencia Artificial (IA) está en boca de todos. Se habla de algoritmos predictivos, plataformas que automatizan decisiones, y soluciones ágiles que prometen revolucionar cualquier industria.Sin embargo, cuando aterrizamos este discurso en áreas como la gestión energética de edificios e instalaciones, la realidad es otra: pocas organizaciones están realmente preparadas para aprovechar la IA de forma efectiva.
El mito de la IA sin estructuras de datos
La IA no funciona en el vacío. Para que un modelo predictivo pueda optimizar consumos energéticos o detectar ineficiencias, necesita datos fiables, estructurados y en tiempo real.Y aquí surge el primer gran problema: muchos edificios aún no están digitalizados.
Sin una infraestructura básica de: sensores, autómatas, sistemas de monitorización y control y plataformas de integración de datos, no hay materia prima para alimentar los algoritmos. ¿De qué sirve hablar de inteligencia si no tenemos datos que analizar?
La importancia de la automatización previa
La base de cualquier sistema de gestión energética inteligente es la automatización. Antes de pensar en modelos predictivos o mantenimiento basado en IA, es necesario:
- Conectar y controlar todos los elementos energéticos relevantes: climatización, iluminación, frío industrial, etc.
- Recoger datos de consumo y operación de forma continua y precisa.
- Garantizar la calidad de esos datos mediante sistemas de validación y depuración.
Solo con esta infraestructura digital mínima podemos empezar a plantear aplicaciones serias de Inteligencia Artificial que aporten valor real.
Construir desde los cimientos
Implantar IA en un edificio sin datos es como poner el tejado antes de construir los cimientos.
Por eso, el proceso lógico para evolucionar hacia una gestión energética inteligente debería ser:
- Automatización: Automatizar la operación de instalaciones. Por ejemplo, si la climatización es uno de los principales consumidores, las consignas de temperatura y los horarios deben ajustarse automáticamente según la actividad del edificio, optimizando el consumo sin necesidad de intervención manual.
- Monitorización y recogida de datos: Construir una base de datos sólida y desglosada por máquina.
- Análisis avanzado: Aplicar analítica para detectar patrones y establecer bases comparativas.
- Inteligencia Artificial: Integrar modelos predictivos que permitan optimizar y anticipar decisiones.
Este enfoque progresivo asegura que la IA no sea solo una etiqueta sino una herramienta real para mejorar la eficiencia, reducir costes y contribuir a los objetivos de sostenibilidad
La verdadera revolución de la gestión energética no empieza con la IA, sino con la automatización y la gestión de datos.
Antes de pensar en algoritmos sofisticados, las organizaciones deben asegurarse de tener cimientos sólidos: instalaciones digitalizadas, datos fiables y sistemas conectados.Porque, como toda buena casa, se construye desde los cimientos, no desde el tejado.
