La IA como aliada en la transición Energética

Como dijo una vez Friedrich Nietzsche, “el mundo es bello, pero tiene un defecto llamado hombre”. Actividades como la quema de combustibles fósiles, la deforestación o las malas prácticas industriales, ganaderas y agrícolas contribuyen a las emisiones de dióxido de carbono, que en 2022 alcanzó nuevo record mundial situándose por encima de los 40.000 millones de tonelada métricas.

Así, el calentamiento global sigue su escalada. La superficie de los océanos se calienta un 24 % más rápido que hace unas décadas, haciendo que retroceda la costa y que las tormentas sean cada vez más intensas, y los últimos siete años han sido los más calurosos desde 1940, reduciéndose las superficies de cultivo, dificultando el acceso al agua y aumentando el riesgo de incendios y de que estos sean más devastadores.

Todo esto tiene un impacto social y en la economía global, como la escasez de alimentos y el consiguiente aumento de los precios, o los movimientos masivos de población a causa de los desastres naturales, aumentando la pobreza en los países con menor capacidad para adaptarse a los efectos del cambio climático.

El papel de la IA en la Transición Energética

Alcanzar la neutralidad del carbono en Europa en 2050 para combatir el cambio climático, requiere del compromiso de sociedades, gobiernos y empresas, y las compañías energéticas están siendo clave para afrontar este desafío. La transición energética, como vector de la descarbonización, implica una profunda transformación del modelo energético y la tecnología, y en concreto la Inteligencia Artificial (IA), es una gran aliada a lo largo de toda la cadena de valor energética para abordar este reto.

En Generación, la IA optimiza la producción de energía renovable, evita interrupciones desde la monitorización predictiva y hasta puede paralizar una planta eólica para evitar dañar especies protegidas que transiten por ella.

En Instalaciones industriales, identifica áreas de mejora de eficiencia energética y contribuye a planificar estrategias de producción más efectivas y a prevenir riesgos ambientales al detectar patrones de comportamiento anormal en tiempo real.

Facilita la participación en los mercados de electricidad a cada vez más agentes, proporcionando flexibilidad al sistema eléctrico y ayudándolo a ser más sostenible

Y contribuye a optimizar la gestión de la red agilizando sus demandas de extensión, prediciendo la demanda, contribuyendo a la detección temprana de fallas, optimizando la gestión de los recursos energéticos distribuidos y el almacenamiento, y hasta protegiendo el entorno de la red evidenciando riesgos como focos de incendio y lanzando alarmas que desencadenan acciones para mitigarlos.

Desafíos Implementación IA

Pero también existen desafíos asociados a la implementación de la IA a nivel global, ya que si los sistemas de IA se entrenan con datos sesgados o insuficientes podrían tomar decisiones poco éticas o no sostenibles.

Además, la automatización de tareas podría resultar en una reducción en la demanda de ciertos trabajos, una excesiva dependencia de la IA podría llevar a la vulnerabilidad del sistema en caso de fallos tecnológicos o ciberataques y la implementación de esta tecnología puede ser costosa pudiendo crear desigualdades en su adopción.

Y a nivel ambiental, su implementación necesita grandes servidores que puede requerir la extracción intensiva de recursos naturales, la operación de los modelos de IA es exigente energéticamente y la rápida evolución de la tecnología puede llevar a la obsolescencia rápida de equipos, aumentando los desechos electrónicos.

Medidas estratégicas implementación IA

Aprovechar al máximo los beneficios de la IA mitigando posibles riesgos, implica la recopilación de datos relevantes y de calidad, el entrenamiento ético de los algoritmos, implantar medidas de ciberseguridad y mantener una supervisión humana activa y constante para tomar decisiones éticas y responsables.

Además, se debe establecer un marco colaborativo y regulatorio que habilite el I+D para asegurar enfoques más completos, la captación y formación de profesionales expertos, así como la adopción responsable de la IA.

Y finalmente alimentando la infraestructura con energía renovable, fomentando el I+D de modelos más eficientes energéticamente, implementando programas de reciclaje y realizando evaluaciones del ciclo de vida de las soluciones de IA para mitigar su impacto ambiental.

Las compañías deben apostar por explotar todas las posibilidades que ofrece la IA, siendo responsables de cómo la utilizan y establecer los mecanismos que le permitan escalar y evaluar su impacto real. Para ello es fundamental que dispongan de un marco de gobierno integral que facilite la integración de la estrategia IA en la corporativa y la disponibilidad de un framework de Gobierno que abarque todo el ciclo de vida de la IA, así como generar confianza entre sus clientes desde la explicabilidad, adaptándose además a nuevas normativas en ciernes que van a velar por una IA segura, imparcial, ética y transparente.