Entre las principales conclusiones, destacaron que el sector energético español está siendo pionero en el uso de IA, cuya aplicación le está permitiendo aumentar la eficiencia de sus procesos y la sostenibilidad de sus operaciones.
Arcadio Gutiérrez, director general de Enerclub, señaló en la apertura de la jornada que para el sector energético, “la IA será un vector diferencial por sus ventajas en capacidad analítica, pudiendo contribuir notablemente en la transformación que está experimentando el sector y en la consecución de los objetivos de descarbonización. Supone una gran oportunidad en el campo de la eficiencia, la economía circular, la integración de renovables, la seguridad, la transparencia o el transporte sostenible, entre otros”.
Por su parte, Nuria Ávalos, directora general de IndesIA, resaltó “la importancia que tiene para IndesIA la puesta en marcha de este primer programa sectorial enfocado en la industria energética, que logrará impulsar el big data y la inteligencia artificial en las pymes de esta cadena de valor de una manera más directa y eficiente, gracias a la ayuda en la identificación de casos de uso aplicables al sector energético, así como al acompañamiento especialista para impulsar su aplicación".
Para Luis Morencos, Energy Industry Strategist de Microsoft, las dos claves actuales de la IA son, la democratización de la IA y los modelos fundacionales. Estos suponen un cambio de paradigma hacia grandes modelos de propósito general, entrenados con ingentes cantidades de datos por supercomputadores que puede aplicarse en numerosos ámbitos y que se hacen disponibles como servicios. Esto contribuye a la democratización de la IA, haciéndola más accesible y redefiniendo la manera de relacionarse hombre y máquinas. Empieza a surgir la idea de “copiloto”, como un asistente que mediante lenguaje natural nos ayuda en la resolución conjunta de problemas y toma de decisiones.
En el sector energético, la llamada IA generativa se puede aplicar en escenarios sencillos como búsqueda de documentación, análisis regulatorio, o generación de contenido para licitaciones o contratos en segundo lugar, en el área de atención al cliente; y, comenzamos a ver su aplicación en escenarios más sofisticados con la idea de Copilotos para centros de control de distribución o renovables.
A futuro, habrá más datos disponibles y mayor capacidad de cómputo para entrenar modelos más grandes, con el lenguaje natural como nuevo lenguaje de programación para el co-razonamiento hombre-máquina y poner la IA generativa al servicio de la Transición Energética. Resaltó que es clave incorporar la reflexión sobre su componente ético y su vertiente regulatoria.
Modelo de sostenibilidad y eficiencia energética basado en IA
En esta mesa redonda, participaron Felipe Requejo, exsocio responsable de Energía en Deloitte como moderador; Jesús Oliva, responsable de data science y AI de Cepsa; Pedro Manuel del Rosal, director de Transformación Digital de Edp redes; Gregorio Cuesta, responsable del centro de competencias de datos de Endesa; Beatriz Crisóstomo, responsable global de Innovación de Iberdrola; Natalia Mayoral, directora de Data y AI de Naturgy, y Julia Díaz, responsable de Data Science de Repsol.
Los expertos abordaron cómo la inteligencia artificial tiene un impacto, principalmente, en los ámbitos de la productividad, la eficiencia y la sostenibilidad de las empresas del sector. Además, explicaron casos en los que el uso de modelos analíticos y de datos han permitido la automatización de las operaciones para mejorar el mantenimiento predictivo y optimizar la planificación y la programación de los activos y de los complejos industriales.
También destacaron la competitividad de la IA, con un coste-beneficio positivo; la ética y el uso responsable de esta tecnología; la ayuda que supone para reducir las emisiones de CO2; dar mejor servicio a los clientes, ya que permite elaborar ofertas más ajustadas a las necesidades de estos y el amplio abanico de oportunidades que la inteligencia artificial aporta a la cadena de valor para acometer una eficiente transformación digital.