IA reinventa la industria energética: Cuatro tendencias de Accenture 2025

Para el sector energético, la IA presenta una oportunidad sin precedentes para mejorar la eficiencia operativa, impulsar la sostenibilidad y optimizar la gestión de recursos

Foto: cortesía. Portal ERP Colombia.

El estudio de Accenture Technology Vision 2025 explora un futuro en el que la inteligencia artificial (IA) no es solo una herramienta, sino una fuerza fundamental que está reconfigurando las industrias. La IA está avanzando rápidamente de la automatización a la autonomía, actuando de manera independiente en nombre de personas y sistemas.

Para el sector energético, la IA presenta una oportunidad sin precedentes para mejorar la eficiencia operativa, impulsar la sostenibilidad y optimizar la gestión de recursos. En este contexto, Accenture identifica en su estudio, cuatro tendencias que está marcando la evolución de la IA en la industria de Energía.

1.  El Big Bang Binario:

El Big Bang Binario marca un cambio de paradigma, desde los ecosistemas digitales tradicionales basados en aplicaciones a sistemas de agentes, impulsados por la inteligencia artificial (IA). Los agentes de IA capaces de tomar decisiones y automatizar flujos de trabajo están revolucionando la forma en que operan las empresas. Dentro del sector energético, estos sistemas están impulsando innovaciones como la gestión en tiempo real de reservorios, el mantenimiento predictivo y la optimización dinámica de la cadena de suministro.

En la investigación de Accenture, 25% de los ejecutivos del sector energético anticipa un aumento significativo en la utilización de agentes de IA en los próximos tres años, con el 85% de acuerdo con que los agentes de IA reinventarán la construcción de sistemas digitales. Este cambio permite una mejor escalabilidad (55%), mayor flexibilidad (47%) y una mayor innovación (42%), convirtiendo a la IA en una ventaja estratégica para la industria.

Pablo Barcena, Director Ejecutivo de Accenture Colombia, destaca que “la eficiencia de los procesos mejorada a través de agentes de IA optimizará y agilizará los procesos internos como la planificación, predicción, el mantenimiento de aplicaciones y la resolución de incidentes. Los agentes de IA mejorarán el mantenimiento predictivo al identificar con precisión posibles fallos de equipos y optimizar los horarios de mantenimiento, mejorando la eficiencia operativa y la confiabilidad”.

Barcena agrega que “sin embargo, para realizar estas transformaciones impulsadas por la IA es clave la unificación y contextualización de datos. A pesar de esto, muchas empresas energéticas aún operan en sistemas fragmentados, lo que limita la efectividad de la IA. A medida que los agentes de IA continúen uniendo estos silos, las empresas se moverán hacia operaciones más holísticas e integradas, mejorando la toma de decisiones y la conectividad empresarial”.

2.  Tu imagen en el futuro:

A medida que las empresas integran la IA en las interacciones con los clientes, mantener una personalidad de marca única se vuelve crucial. El riesgo de que la IA se vuelva genérica es alto, dado que muchos sistemas de inteligencia artificial se basan en modelos neutrales y estandarizados. Según la investigación de Accenture, 90% de los ejecutivos del sector energético reconoce la importancia de mantener una personalidad de IA consistente en las aplicaciones de cara al cliente, mientras que 81% está de acuerdo con que los chatbots que carecen de diferenciación presentan desafíos significativos.

Te puede interesar: ¿Qué motiva a las empresas a seguir aferradas a ERPs obsoletos?: Netsoft

Barcena destaca que “es de gran importancia que los sistemas de IA no solo proporcionen respuestas eficientes, sino que también reflejen los valores, el tono y la estrategia de participación con el cliente de la empresa. Por esto, las organizaciones deben avanzar en la preparación de sus sistemas de IA”.

3.  La revolución de la robótica:

La robótica impulsada por IA está transformando las operaciones físicas, evolucionando de la automatización estrecha y específica de tareas, a sistemas versátiles capaces de operar en entornos dinámicos. El 64% de los ejecutivos ve la realización de tareas amplias como una ventaja clave, reforzando el papel de los robots generalistas en las operaciones de campo autónomas.

A medida que estos sistemas asumen roles más complejos, la confianza y la colaboración entre humanos y robótica impulsada por IA se vuelven esenciales. El 84% de los ejecutivos cree que la comunicación en lenguaje natural mejora la confianza y la eficiencia, mientras que el 83% de los ejecutivos del sector energético enfatiza la importancia de los principios de IA responsable en el despliegue de robótica.

Barcena subraya que “La próxima etapa de la robótica implica la toma de decisiones completamente autónoma, donde los robots impulsados por IA operan de manera independiente sin supervisión humana, creando operaciones de campo más seguras y eficientes”.

4.  Un nuevo ciclo de aprendizaje:

La IA no solo está automatizando procesos, sino también redefiniendo cómo las organizaciones abordan el aprendizaje y el desarrollo de la fuerza laboral. La inteligencia artificial está fomentando un ciclo de aprendizaje continuo, permitiendo que los empleados mejoren sus habilidades mientras los sistemas de IA se adaptan y refinan basándose en las interacciones que tienen con sus pares humanos. Esta colaboración entre humanos y IA es particularmente crucial en una industria donde la retención de conocimientos y el desarrollo de habilidades son vitales.

El desarrollo de nuevas habilidades en la fuerza laboral es ahora una prioridad principal, con el 70% de los ejecutivos del sector energético destacando la necesidad de capacitar o recertificar a los empleados en IA generativa en los próximos tres años. A medida que la IA transforma el lugar de trabajo, las organizaciones están haciendo que las herramientas de inteligencia artificial generativa sean más accesibles, con el 38% esperando que se integren significativa o completamente en la automatización de flujos de trabajo en el mismo período.

El ejecutivo concluye que “en lugar de reemplazar la creatividad humana, la IA la potencia, permitiendo que científicos e ingenieros se centren en la resolución de problemas de alto valor mientras la IA maneja cálculos complejos y análisis en tiempo real. Esta inteligencia colaborativa crea un ciclo continuo de aprendizaje, donde la IA refina sus modelos basándose en la retroalimentación humana, y los investigadores aprovechan los insights generados por la IA para acelerar el descubrimiento y la toma de decisiones”.