La eficiencia energética ha dejado de ser solo una cuestión de equipos más eficientes o hábitos responsables. Cada vez depende más de cómo se capturan, procesan y utilizan los datos. Esta fue la premisa del segundo panel del Foro Tendencias “Twin Transition: digitalización, eficiencia y sostenibilidad. De retos a oportunidades”, organizado por la Plataforma enerTIC.org, donde expertos de Autodesk, Knowmad Mood y UST debatieron sobre el papel de tecnologías como los gemelos digitales, el edge computing o la computación en la nube en la nueva gestión energética.
La idea compartida por todos fue clara: estamos en un momento en el que los datos pueden transformar el funcionamiento de una planta industrial, de una infraestructura energética o incluso de una reserva natural. La clave está en construir ecosistemas tecnológicos capaces de convertir esos datos en decisiones útiles, en tiempo real, sin necesidad de intervención humana directa. Esto implica capturar la información desde el propio terreno (a través de sensores y dispositivos edge), procesarla de forma local o en la nube, simular escenarios futuros y actuar en consecuencia. Cuando esto ocurre, la eficiencia deja de ser una aspiración para convertirse en una dinámica operativa.
El concepto de gemelo digital apareció como uno de los pilares de este nuevo paradigma. Más allá del modelo tridimensional de una infraestructura, los ponentes hablaron de gemelos que evolucionan: primero descriptivos, luego predictivos y, en última instancia, autónomos. Un gemelo digital permite simular una intervención compleja antes de hacerla real, anticipar fallos, optimizar recursos o incluso probar alternativas de planificación sin interrumpir la operativa. En sectores como el Oil & Gas, donde cada parada no planificada puede traducirse en pérdidas millonarias, esta capacidad puede marcar la diferencia entre competir o quedar fuera del mercado.
Pero no se trata solo de grandes industrias. Desde la digitalización de una reserva natural en condiciones extremas —sin red eléctrica, sin cableado, con sensores adaptados al comportamiento de la fauna— hasta la reorganización de una línea de producción de vidrio para evitar una inversión innecesaria, los casos compartidos demostraron que esta tecnología es cada vez más accesible y aplicable. La clave es la arquitectura: construir soluciones modulares, escalables e interoperables, capaces de adaptarse a entornos complejos y reales.
Otro punto compartido fue la importancia del ciclo del dato: desde su captura hasta la acción. No basta con tener sensores; es necesario disponer de información de calidad, capaz de generar conocimiento y, sobre todo, habilitar decisiones. Por eso, tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el edge computing no son fines en sí mismos, sino piezas de un engranaje más amplio donde el objetivo es mejorar la sostenibilidad, reducir el consumo y ganar en resiliencia.
Lejos de prometer soluciones mágicas, los expertos subrayaron que el camino hacia una eficiencia energética inteligente es progresivo. Identificar casos de uso claros, validar con pilotos, demostrar retorno y escalar. En ese sentido, el mensaje fue realista pero optimista: las herramientas existen, los casos de éxito empiezan a multiplicarse y las barreras tradicionales, como la fragmentación de datos o la falta de interoperabilidad, pueden superarse con voluntad tecnológica y visión estratégica.
Este segundo panel dejó claro que, en la era de la transición digital, la eficiencia energética no se mide solo en kilovatios hora ahorrados. Se mide en capacidad de anticipación, en decisiones basadas en datos, y en la flexibilidad para adaptarse a un entorno donde cada recurso —humano, energético o tecnológico— cuenta más que nunca.
