Tecnología

La herramienta que faltó en el apagón

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Hace más de 30 años, cuando el internet todavía no había transformado la economía, los bajos niveles de los embalses provocaron un apagón energético en el país en marzo y del que aún se habla vivamente

Sebastián Ruales

Esa crisis, que se extendió entre marzo de 1992 y febrero de 1993, llevó a la creación de un marco institucional y regulatorio robusto para evitar que un evento similar volviera a repetirse.

Pues bien, sin caer en la discusión política, tres décadas después, el fantasma del apagón regresa con fuerza. Nos enfrentamos nuevamente a un riesgo latente, pero con una gran diferencia: hoy contamos con tecnología capaz de predecir, prevenir y optimizar el consumo energético de formas impensadas en los noventa.

La inteligencia artificial, IA, ha revolucionado la manera en que analizamos y gestionamos la energía. Gracias al poder del ‘machine learning’ y de la analítica avanzada, es posible recopilar datos en tiempo real, identificar patrones de consumo y entregarle el control al usuario para hacer ajustes que optimicen su uso de la energía. En un país donde los fenómenos climáticos pueden afectar gravemente la generación eléctrica, la IA se convierte en una herramienta crítica para mejorar la planificación, reducir el consumo y garantizar un suministro más estable y eficiente.

Hoy en día, la tecnología está presente en casi todos los sectores: banca, inversiones, salud, comercio, domicilios, logística internacional y, por supuesto, el sector energético (Energytech). En este último, la tecnología fue ajena por mucho tiempo hacia el usuario, pero hoy en día la inteligencia artificial ya está marcando la diferencia.

Esta es, precisamente, parte de la propuesta de valor de Bia Energy, que, a través de la inteligencia artificial, no solo permite a las empresas comprender en detalle su consumo eléctrico, sino también tomar decisiones informadas para reducirlo. Gracias a medidores inteligentes y algoritmos de machine learning, los usuarios pueden identificar anomalías en su consumo, reconocer patrones, detectar maquinaria operando fuera de su rango nominal y analizar consumos base y picos de demanda por hora.

Esto no solo permite lograr ahorros de hasta un 7% para quienes siguen las recomendaciones proporcionadas, sino que además ayuda a equilibrar la oferta y la demanda de energía, evitando sobrecargas y reduciendo el riesgo de cortes. Pero la eficiencia energética no es solo una cuestión de tecnología. También requiere un cambio en la forma en que concebimos nuestra relación con la energía. La participación activa de los usuarios es clave: desde industrias que optimizan su consumo hasta hogares que ajustan sus hábitos con información en tiempo real. De hecho, el análisis predictivo que ofrece la IA no solo permite anticiparnos a situaciones críticas, sino también gestionar mejor la demanda en escenarios de escasez, priorizando sectores estratégicos, como hospitales, sistemas de transporte y servicios esenciales. El verdadero debate no debería centrarse únicamente en si habrá o no un apagón, sino en cómo abordamos de raíz los problemas de gobierno e incumplimientos que amenazan la estabilidad del sistema eléctrico. Resolver estos desafíos estructurales es fundamental, pero no suficiente: la tecnología y el usuario deben convertirse en actores esenciales de la ecuación de eficiencia energética. No podemos seguir operando con modelos obsoletos mientras el mundo avanza hacia un futuro más inteligente y sostenible. No obstante, la tecnología por sí sola no resolverá la crisis si no existe una estrategia integral que fomente su adopción y promueva la educación energética. Es imperativo que tanto empresas como consumidores reconozcan su rol en la eficiencia energética y participen activamente en el proceso de transformación. Incentivos adecuados, normativas claras y campañas de concienciación pueden marcar la diferencia en la forma en que utilizamos los recursos disponibles.

El desafío es grande, pero la oportunidad es aún mayor.

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