es.wedoany.com Noticia: Una investigación de Deloitte muestra que, para 2030, la inteligencia artificial (IA) podría ahorrar más de 200 mil millones de dólares anuales al sistema energético mundial. El estudio señala el papel estratégico de esta tecnología en la reducción de costos, la mejora de la eficiencia operativa y la aceleración de la transición energética global.
El estudio considera que, en Brasil, la integración de la inteligencia artificial en la infraestructura energética puede ser una oportunidad importante para acelerar la descarbonización, aumentar la eficiencia operativa y reforzar la resiliencia del sistema eléctrico. El país necesita ampliar el acceso a instrumentos de capital innovadores, realizar un diseño adecuado de la estructura de los proyectos, promover la seguridad regulatoria y consolidar el conocimiento técnico del mercado sobre las oportunidades relacionadas. Guilherme Lockmann, socio director de Energía, Utilities y Renovables de Deloitte, afirmó que la acción coordinada de inversores, empresas, gobierno y sociedad civil es crucial para construir un ecosistema robusto que permita a Brasil ser protagonista de un sistema energético eficiente y una economía baja en carbono, basado en la innovación, la tecnología y las finanzas sostenibles.
La investigación muestra que el potencial de ahorro anual de la inteligencia artificial podría alcanzar casi 500 mil millones de dólares para 2050. En el período entre 2030 y 2050, el beneficio económico total se estima entre 8,3 y 11 billones de dólares. Lockmann analiza que la IA tiene el potencial de convertirse en el motor económico central de la transición energética, y que las ganancias de eficiencia estructural que aporta, estimadas en hasta 11 billones de dólares, podrían reducir hasta un 5% el costo estimado de la transición energética global, que actualmente se acerca a los 200 billones de dólares, acelerando así las inversiones, aumentando la competitividad y haciendo la descarbonización financieramente más viable.
En el sector eléctrico, la aplicación de la inteligencia artificial se concentra en tres áreas: optimización y control del sistema eléctrico, gestión del ciclo de vida de los activos, y eficiencia y gestión del uso final de la energía. En la operación de la red, los algoritmos avanzados pueden equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real, reducir las pérdidas e integrar fuentes renovables intermitentes como la solar y la eólica de forma más segura y estable. En la gestión de activos, el mantenimiento predictivo basado en datos ayuda a anticipar fallos, prolongar la vida útil de los equipos y reducir los costos operativos. En el lado del consumo, la IA puede analizar patrones de uso y ajustar procesos industriales y sistemas de edificios para maximizar la eficiencia energética. Tim Wiesel, socio de IA y Datos de Deloitte, señala que la aplicación de la IA en el sector eléctrico no se limita a optimizar tareas específicas, sino que trae consigo una revolución en los modelos de operación y gestión, haciéndolos más dinámicos y adaptables al cambio, creando en última instancia sistemas energéticos más inteligentes, capaces de tomar decisiones autónomas y eficientes, resilientes ante fallos y alineados con los desafíos de la transición hacia una economía baja en carbono.
El informe proyecta que para 2030, la inteligencia artificial podría reducir el consumo de energía entre aproximadamente 2.700 y 3.700 teravatios-hora, una cantidad que triplica el consumo estimado de la propia tecnología en ese mismo período. Para 2050, el ahorro acumulado podría alcanzar cerca de 12.000 teravatios-hora, lo que representa entre el 10% y el 12% del consumo energético mundial proyectado en un escenario de emisiones netas cero. Para 2030, alrededor del 60% del ahorro provendrá de los sectores industrial y eléctrico, totalizando entre 1.550 y 2.210 teravatios-hora; para 2050, el sector eléctrico podría dominar los beneficios, con un potencial de 3.540 a 4.530 teravatios-hora. La reducción del consumo también impactará las emisiones de gases de efecto invernadero. La investigación muestra que el ahorro propiciado por la IA podría evitar la emisión de aproximadamente 660 millones de toneladas de CO2 equivalente al año para 2030. A medida que el sistema energético se vuelva más eficiente y bajo en carbono, el impacto marginal anual tenderá a disminuir, situándose por debajo de los 400 millones de toneladas de CO2 equivalente para 2040 y estabilizándose en torno a los 100 millones de toneladas de CO2 equivalente para 2050.
El informe destaca que materializar este potencial requiere una acción coordinada de los sectores público y privado para superar desafíos en calidad de datos, formación profesional, infraestructura tecnológica y modelos de gobernanza. Las empresas de energía y manufactura son consideradas las protagonistas en la adopción de la IA, debiendo priorizar datos de alta calidad, ciberseguridad y gobernanza, e invertir en aplicaciones escalables, de retorno rápido y con impacto directo en la resiliencia operativa. Las empresas tecnológicas desempeñan un papel central en la innovación y adaptación de soluciones a las necesidades del sector energético, especialmente mediante la integración con tecnologías como el Internet de las Cosas y los gemelos digitales. Las instituciones financieras pueden apoyar los proyectos estructurando instrumentos como bonos verdes, préstamos vinculados a la sostenibilidad y modelos de capital híbrido, actuando como catalizadores para la escalabilidad. Luiz Paulo Assis, socio de Consultoría de Infraestructura de Deloitte, explica que la IA aplicada a los sistemas energéticos se está convirtiendo en un elemento estratégico que puede aumentar la eficiencia, reducir los riesgos operativos y mejorar la previsibilidad de los resultados, factores clave para atraer inversores y reducir el costo de capital. Los gobiernos deben crear un entorno regulatorio favorable, que incluya estándares claros, intercambio seguro de datos, inversión en desarrollo de capacidades y marcos flexibles que permitan la innovación sin comprometer la seguridad y resiliencia del sistema. El estudio también señala que el desarrollo de la inteligencia artificial en el sector energético debe seguir los principios de "IA soberana", enfocándose en la transparencia, la rendición de cuentas, el fortalecimiento de las capacidades locales y la protección de datos sensibles, asegurando que las soluciones sean confiables y estén alineadas con el interés público.
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