La creciente integración de inteligencia artificial en procesos empresariales, infraestructuras críticas y plataformas digitales está modificando profundamente el panorama de ciberseguridad. Las organizaciones ya no enfrentan únicamente riesgos tecnológicos convencionales, sino también amenazas derivadas del uso de modelos de IA, sistemas autónomos y capacidades avanzadas de automatización. Dentro de este contexto surge la necesidad de desarrollar marcos específicos que permitan identificar, analizar y gestionar los riesgos asociados a la interacción entre inteligencia artificial y seguridad digital. Las discusiones recopiladas se enfocan en comprender cómo las herramientas existentes de gestión de riesgo pueden evolucionar para responder a escenarios donde la IA actúa simultáneamente como elemento habilitador de capacidades defensivas y como posible vector de vulnerabilidad. Esta aproximación reconoce que la transformación digital exige mecanismos de gobernanza que faciliten la adopción segura de tecnologías emergentes sin limitar la innovación.

Las contribuciones de expertos provenientes de diferentes sectores ponen de manifiesto la importancia de construir un lenguaje común para abordar los desafíos de ciberseguridad asociados a la inteligencia artificial. El desarrollo de un perfil comunitario basado en el NIST Cybersecurity Framework busca proporcionar orientación práctica para organizaciones interesadas en fortalecer sus capacidades de gestión de riesgo. Entre los temas analizados se incluyen la identificación de amenazas específicas para sistemas de IA, la evaluación de impactos potenciales, la implementación de controles de seguridad y la definición de mecanismos de monitoreo continuo. Asimismo, se reconoce que la complejidad de los ecosistemas digitales actuales requiere enfoques colaborativos capaces de integrar perspectivas técnicas, regulatorias y operativas en un marco coherente de actuación.

Otro aspecto relevante corresponde al papel que desempeña la inteligencia artificial en la evolución de las capacidades de ciberseguridad. Las herramientas impulsadas por IA permiten mejorar procesos de detección, análisis y respuesta frente a incidentes, incrementando la velocidad con la que las organizaciones identifican comportamientos anómalos y amenazas emergentes. Sin embargo, estas mismas capacidades introducen nuevos riesgos relacionados con la confiabilidad de los modelos, la manipulación de datos, los sesgos algorítmicos y la posibilidad de uso malicioso por parte de actores adversarios. Por tal motivo, las conversaciones destacan la necesidad de fortalecer mecanismos de validación, transparencia y supervisión que permitan aprovechar los beneficios de la IA manteniendo niveles adecuados de confianza y control operacional.

La información recopilada constituye un insumo relevante para organizaciones responsables de infraestructura crítica, telecomunicaciones, servicios digitales, entidades gubernamentales y sectores estratégicos que avanzan en procesos de transformación tecnológica. Más allá de presentar reflexiones conceptuales, el análisis contribuye a establecer las bases para futuras orientaciones que faciliten una adopción segura y responsable de la inteligencia artificial dentro de programas de ciberseguridad. La convergencia entre ambas disciplinas continuará ganando relevancia durante los próximos años, mientras aumentan las exigencias asociadas a resiliencia digital, protección de activos críticos y gestión integral del riesgo tecnológico. La lectura permite comprender las principales preocupaciones identificadas por especialistas internacionales y ofrece una perspectiva útil para anticipar tendencias regulatorias, técnicas y organizacionales vinculadas con la construcción de ecosistemas digitales más seguros y confiables.

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https://www.nist.gov/publications/workshop-summary-report-cyber-ai-profile-hybrid-workshop-1

La transformación digital del sector público alcanza un punto de inflexión impulsado por la creciente madurez tecnológica de los ciudadanos y por la expansión de herramientas basadas en inteligencia artificial. Tras más de una década de inversiones en plataformas digitales, los gobiernos han logrado incrementar de manera sostenida la adopción de servicios electrónicos, generando nuevas formas de interacción entre ciudadanos y entidades públicas. Actualmente, aproximadamente el 45 % de los ciudadanos utiliza servicios digitales gubernamentales de manera semanal, evidenciando un cambio estructural en la relación entre la administración pública y la sociedad. Sin embargo, mientras el acceso y la disponibilidad de servicios mejoran, las expectativas ciudadanas evolucionan a un ritmo aún más acelerado, influenciadas por los estándares de personalización, rapidez y facilidad de uso observados en plataformas digitales privadas. Como resultado, los niveles de satisfacción muestran una reducción frente a años anteriores, reflejando la necesidad de una nueva generación de servicios más intuitivos, integrados y orientados a la experiencia del usuario.

La expansión de la inteligencia artificial aparece como el elemento con mayor potencial para redefinir esta relación. El uso frecuente de herramientas de IA se ha masificado y actualmente cerca del 64 % de los ciudadanos se considera usuario habitual de estas tecnologías. Además, la experiencia acumulada con aplicaciones de IA está modificando las percepciones sobre sus riesgos y beneficios. A medida que aumenta la familiaridad, también crece la aceptación de soluciones más sofisticadas dentro de los servicios públicos. Las personas con mayores niveles de conocimiento sobre IA presentan una valoración significativamente más positiva de su utilización, lo que sugiere que la exposición práctica fortalece la confianza tecnológica. Este fenómeno abre oportunidades para que las entidades gubernamentales incorporen capacidades avanzadas de automatización, análisis predictivo y asistencia digital en sus procesos de atención y gestión pública.

El surgimiento de sistemas de IA agéntica representa una evolución especialmente relevante. Los ciudadanos muestran niveles elevados de aceptación hacia aplicaciones capaces de proporcionar asistencia virtual permanente, personalizar servicios según circunstancias individuales e incluso ejecutar determinadas acciones administrativas en su nombre. La comodidad con estos modelos se encuentra estrechamente relacionada con la percepción de valor generado para el usuario. Casos de uso asociados a chatbots, asistentes virtuales, detección de fraude y prestación personalizada de servicios presentan niveles de aceptación superiores al 60 %. En contraste, las aplicaciones relacionadas con decisiones automatizadas sobre elegibilidad o acceso a servicios públicos generan mayores reservas, evidenciando la importancia de mantener mecanismos de transparencia, supervisión humana y gobernanza tecnológica.

Las perspectivas para los próximos años indican que la adopción de inteligencia artificial dentro del sector público dependerá tanto de las capacidades tecnológicas disponibles como de la confianza ciudadana. Los resultados muestran una correlación entre menores niveles de satisfacción con los servicios gubernamentales actuales y la percepción de que los gobiernos avanzan demasiado lentamente en la incorporación de IA. Este hallazgo refuerza la necesidad de acelerar la transformación digital más allá de la simple digitalización de trámites, orientándola hacia modelos de servicio más proactivos, predictivos y personalizados. El análisis ofrece una visión estratégica sobre cómo evolucionan las expectativas ciudadanas en torno a la tecnología, proporcionando insumos relevantes para organizaciones públicas y privadas interesadas en comprender el impacto que tendrá la inteligencia artificial sobre la prestación de servicios, la interacción con los usuarios y la modernización institucional durante la próxima década.

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https://www.bcg.com/publications/2026/why-citizens-want-governments-to-accelerate-ai-adoption

https://web-assets.bcg.com/2e/e2/3e91bc244d09b73af020f44ace71/2026-digital-government-citizen-survey-report-july2026.pdf

La evolución de las redes móviles está entrando en una fase de transformación marcada por la integración de inteligencia artificial, computación distribuida y nuevas arquitecturas de conectividad. El crecimiento acelerado de aplicaciones basadas en IA generativa, sistemas autónomos y servicios digitales avanzados modifica de manera significativa la forma en que los usuarios, las empresas y las industrias interactúan con las redes de telecomunicaciones. Bajo este contexto, las redes móviles dejan de ser plataformas diseñadas únicamente para ofrecer conectividad básica y avanzan hacia infraestructuras inteligentes capaces de soportar requerimientos diferenciados de desempeño, seguridad y disponibilidad. Esta transición coincide con la consolidación global de 5G, que superó los 3.000 millones de suscripciones durante 2026, mientras continúa ampliando su cobertura y capacidad operativa en múltiples regiones. A medida que aumenta la demanda de aplicaciones digitales, también se fortalece la necesidad de infraestructuras más resilientes y escalables que permitan soportar nuevos casos de uso empresariales, industriales y gubernamentales.

El crecimiento sostenido del tráfico móvil constituye una evidencia de este cambio estructural. Entre el primer trimestre de 2025 y el mismo periodo de 2026, el volumen global de datos transportados por redes móviles aumentó 22 %, impulsado por el consumo de video, la digitalización de procesos productivos y la proliferación de dispositivos inteligentes. Al mismo tiempo, cerca de la mitad del tráfico móvil mundial ya circula sobre redes 5G y las proyecciones señalan que esta participación podría alcanzar aproximadamente el 85 % hacia 2031. Además, la cobertura continúa expandiéndose con rapidez y permite que cientos de millones de nuevos usuarios accedan a servicios de banda ancha móvil avanzada. Este proceso favorece el desarrollo económico digital, mejora las oportunidades de acceso a servicios tecnológicos y amplía la capacidad de las organizaciones para implementar soluciones basadas en datos, automatización e inteligencia artificial.

Por otra parte, la adopción de arquitecturas 5G Standalone está impulsando una evolución significativa de los modelos de negocio del sector. Las capacidades de segmentación de red mediante network slicing permiten ofrecer niveles específicos de desempeño para diferentes aplicaciones, facilitando servicios personalizados para industrias, transporte, manufactura, salud y ciudades inteligentes. La conectividad pasa a concebirse como un activo estratégico que puede adaptarse a requisitos particulares de latencia, seguridad y confiabilidad. Además, la expansión de ecosistemas basados en Internet of Things, dispositivos inteligentes y analítica avanzada incrementa la necesidad de redes más programables y flexibles. Este escenario abre oportunidades para que operadores, proveedores de tecnología y sectores económicos desarrollen propuestas de valor diferenciadas apoyadas en servicios digitales de alto desempeño.

Las perspectivas hacia 2031 muestran una aceleración aún mayor de la digitalización global. El crecimiento esperado de las conexiones celulares de IoT, la incorporación masiva de capacidades de inteligencia artificial en dispositivos y la preparación de las futuras generaciones tecnológicas refuerzan la relevancia de contar con redes capaces de gestionar volúmenes crecientes de información. Asimismo, la aparición de agentes autónomos, plataformas inteligentes y procesos cada vez más automatizados transformará los patrones tradicionales de tráfico y exigirá nuevas estrategias de planeación e inversión. Para organizaciones vinculadas a infraestructura crítica, telecomunicaciones, digitalización empresarial y transformación tecnológica, el análisis proporciona elementos valiosos para anticipar tendencias, evaluar oportunidades de inversión y comprender cómo evolucionarán las capacidades de conectividad que soportarán la economía digital durante los próximos años.

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https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/mobility-report/reports/june-2026

https://www.rivista.ai/wp-content/uploads/2026/06/ericsson-mobility-report-june-2026.pdf

La conectividad móvil continúa ampliando su influencia sobre la economía mundial y se posiciona como una infraestructura habilitadora para la transformación digital de empresas, gobiernos y ciudadanos. Actualmente, el ecosistema soporta 8.800 millones de conexiones inalámbricas y 5.800 millones de suscriptores únicos, cifra equivalente a cerca del 70 % de la población global. Este alcance trasciende la provisión de servicios de voz y datos, debido a que la evolución tecnológica está permitiendo aplicaciones avanzadas de automatización, análisis de información, servicios digitales y plataformas empresariales. El valor económico generado alcanzó US$7,6 billones en 2025, representando el 6,4 % del PIB mundial, lo que evidencia cómo las redes móviles se han convertido en un componente estratégico para la productividad y la competitividad de distintos sectores económicos. Además, el sector mantiene una importante contribución al empleo, la inversión y la recaudación fiscal, fortaleciendo su papel dentro de las políticas de desarrollo digital de numerosos países.

La expansión de las redes 5G constituye uno de los motores más relevantes de esta evolución. Las previsiones apuntan a que el 80 % de las conexiones móviles globales utilizarán tecnologías 5G hacia 2030, favoreciendo servicios con mayores velocidades, menor latencia y capacidades de procesamiento distribuidas. Al mismo tiempo, la consolidación de arquitecturas 5G Standalone abre oportunidades para casos de uso industriales, servicios empresariales especializados y aplicaciones de misión crítica. Esta evolución tecnológica coincide con un cambio estructural en las estrategias de los operadores, quienes buscan diversificar fuentes de ingresos mediante soluciones digitales avanzadas. La conectividad deja de ser el único producto comercializable y pasa a complementarse con plataformas de datos, capacidades de nube, interfaces programables de red y servicios orientados a sectores empresariales específicos.

La inteligencia artificial acelera esta transformación y redefine el papel de los operadores dentro del ecosistema digital. El interés ya no se concentra únicamente en la optimización operativa o la reducción de costos, sino también en la creación de nuevas oportunidades comerciales. Cerca del 45 % de los operadores identifica la monetización de la IA como una prioridad estratégica, apoyándose en alianzas con hyperscalers, desarrolladores de plataformas de IA y compañías tecnológicas para reducir riesgos de inversión y acelerar la llegada de nuevos servicios al mercado. A su vez, la convergencia entre IA, conectividad avanzada y computación distribuida impulsa la creación de entornos digitales más inteligentes y adaptativos, con aplicaciones dirigidas tanto a usuarios finales como a clientes corporativos. Este escenario adquiere especial relevancia para sectores intensivos en infraestructura, donde la conectividad segura y el procesamiento eficiente de datos son elementos cada vez más valorados.

Persisten, sin embargo, desafíos asociados a la inclusión digital y al aprovechamiento efectivo de la conectividad disponible. Aunque la cobertura móvil alcanza niveles muy elevados a escala global, millones de personas permanecen desconectadas debido a limitaciones económicas, barreras de uso o insuficientes competencias digitales. Por ello, la expansión de redes debe complementarse con políticas de acceso, alfabetización digital y desarrollo de ecosistemas innovadores que permitan capturar plenamente el valor social y económico de estas tecnologías. La combinación de 5G, inteligencia artificial, ciberseguridad, interoperabilidad de servicios y transformación empresarial configura una visión amplia sobre el futuro de las telecomunicaciones, ofreciendo información relevante para organizaciones que buscan anticipar tendencias de inversión, modernización tecnológica y desarrollo de infraestructura digital durante los próximos años.

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https://www.gsma.com/solutions-and-impact/connectivity-for-good/mobile-economy/
https://www.gsma.com/solutions-and-impact/connectivity-for-good/mobile-economy/wp-content/uploads/2026/02/The-Mobile-Economy-2026.pdf

La evolución de la economía digital europea se desarrolla en un entorno caracterizado por una competencia tecnológica cada vez más intensa, mayores exigencias de seguridad y una creciente necesidad de autonomía estratégica. Dentro de este escenario, la digitalización deja de ser únicamente un impulsor de productividad para convertirse también en un componente asociado a la resiliencia económica, la estabilidad democrática y la capacidad de respuesta frente a riesgos externos. La transformación requiere intervenciones coordinadas a lo largo de toda la cadena de valor digital, desde la educación y la investigación hasta el despliegue de infraestructuras, el fortalecimiento de capacidades industriales y la adopción tecnológica por parte de empresas, administraciones públicas y ciudadanos. Aunque se observan avances significativos desde 2022, el ritmo actual todavía resulta insuficiente para alcanzar los objetivos definidos para 2030.

Las métricas más recientes reflejan resultados heterogéneos. La cobertura de redes 5G básicas se acerca a la universalidad y la digitalización de pequeñas y medianas empresas continúa expandiéndose. De igual forma, la adopción de servicios en la nube, las herramientas de inteligencia artificial y los servicios públicos digitales muestran un crecimiento sostenido. No obstante, las limitaciones asociadas al capital humano siguen representando un obstáculo importante. La proporción de especialistas TIC aumenta lentamente, mientras que la capacidad europea para competir en tecnologías de frontera continúa rezagada frente a otros mercados. La participación de la Unión Europea en el mercado global de semiconductores permanece lejos de los objetivos establecidos y el ecosistema de empresas tecnológicas de alto crecimiento mantiene una menor capacidad de escalamiento respecto a otras regiones económicas.

La aceleración de la inteligencia artificial emerge como uno de los fenómenos más relevantes del período. La expansión de las inversiones globales en tecnologías digitales, el crecimiento de los centros de datos y la demanda de recursos especializados generan oportunidades de innovación, aunque también incrementan las presiones sobre cadenas de suministro, infraestructura computacional y recursos estratégicos. Frente a esta realidad, se promueven iniciativas como las fábricas de IA, los proyectos de supercomputación, los espacios europeos de datos y los programas de cooperación multinacional orientados a desarrollar capacidades que superan el alcance individual de cada Estado miembro. Casos aplicados en salud digital evidencian el potencial de estas iniciativas para mejorar diagnósticos, impulsar investigación avanzada y facilitar la creación de soluciones basadas en inteligencia artificial con altos estándares de confianza y protección de datos. 

El análisis concluye que la reducción de las brechas estructurales depende tanto de la formulación estratégica como de la capacidad efectiva de ejecución. Los Estados miembros han comprometido cerca de 1.934 medidas asociadas a inversiones por 289,3 mil millones de euros, respaldadas por mecanismos de gobernanza y coordinación supranacional. Aun así, una proporción relevante de las recomendaciones emitidas requiere esfuerzos adicionales para acelerar resultados. La combinación de inversión pública, participación privada, fortalecimiento institucional y cooperación transfronteriza aparece como el camino para consolidar una Europa más competitiva, segura y tecnológicamente soberana, capaz de aprovechar plenamente los beneficios económicos y sociales derivados de la transformación digital.

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https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/state-digital-decade-2026-closing-structural-gaps-and-mobilising-investments-2030-and-beyond
https://www.europarl.europa.eu/RegData/docs_autres_institutions/commission_europeenne/com/2026/0288/COM_COM%282026%290288_EN.pdf

Poner a prueba la interoperabilidad de sistemas de recursos energéticos distribuidos bajo condiciones reales, y no solo bajo condiciones controladas de certificación, ha sido durante años un vacío entre lo que exigen los estándares y lo que efectivamente ocurre en campo. El evento organizado en el laboratorio de interoperabilidad de Knoxville, Tennessee, buscó cerrar precisamente esa brecha, reuniendo durante cuatro días a dieciocho organizaciones, incluidas empresas de energía como Dominion Energy, Duke Energy, Florida Power & Light, National Grid, Southern California Edison y Southern Company, junto con fabricantes de inversores, proveedores de gateways, desarrolladores de herramientas de prueba y laboratorios nacionales, para verificar si los sistemas de distintos fabricantes pueden operar realmente en conjunto bajo el estándar IEEE 1547-2018.

La metodología empleada consistió en sesiones de prueba organizadas por parejas de sistemas, en las que se conectaban plataformas de gestión (como DERMS y gateways) con dispositivos DER descendentes, empleando protocolos como SunSpec Modbus, IEEE 2030.5 (CSIP) y DNP3. En total se evaluaron 36 combinaciones, incluyendo tanto sistemas aportados por los participantes como equipos adquiridos directamente por EPRI para ampliar la diversidad de la muestra. Cada sesión siguió una secuencia estandarizada: establecimiento de conectividad física, configuración sin asistencia específica del proveedor, validación del intercambio de datos y ejecución de funciones de control verificadas con medición externa. Todos los dispositivos contaban con certificación UL 1741 SB, lo cual garantizó su alineación con los requisitos de interconexión vigentes.

Los resultados confirman que la interoperabilidad multiproveedor no es un ejercicio teórico: la mayoría de las combinaciones logró establecer comunicación, intercambiar datos y, en muchos casos, ejecutar funciones de monitoreo y control de extremo a extremo. Sin embargo, alcanzar ese nivel de funcionamiento exigió con frecuencia ajustes, solución de problemas y conocimiento técnico especializado, lo que plantea interrogantes sobre la escalabilidad del proceso fuera de un entorno de laboratorio. El obstáculo más señalado no fue la comunicación entre dispositivos sino la configuración y puesta en marcha, etapas donde la falta de documentación clara y la dependencia de conocimiento propietario de cada fabricante generaron buena parte del trabajo de prueba y error. También se identificaron inconsistencias en los modelos de datos, dificultades en la gestión de certificados para protocolos con seguridad basada en infraestructura de clave pública, y comportamientos poco confiables de los sistemas ante mensajes mal formados, situaciones que rara vez se someten a prueba en ambientes de certificación convencionales.

Un hallazgo particularmente relevante es que la certificación bajo IEEE 1547-2018 no garantiza por sí sola que los sistemas interoperen de manera consistente en entornos multiproveedor, dado que la variabilidad en la forma en que cada fabricante interpreta e implementa el estándar puede generar datos incompletos o funciones parcialmente operativas. Estos hallazgos ya se están incorporando a la próxima revisión del estándar IEEE 1547, particularmente en lo referente a la documentación de la interfaz local de comunicación DER (LDERCI). De cara al futuro, los participantes plantearon ampliar el alcance de este tipo de ejercicios hacia pruebas de resiliencia ante fallas, mayor cobertura de ciberseguridad (incluyendo TLS y manejo de certificados) y la inclusión de tecnologías emergentes como vehículo a red (V2G).

Para las empresas de energía colombianas que impulsan la integración de generación distribuida, almacenamiento y plataformas de gestión DERMS, este ejercicio ofrece un mapa realista de los retos que probablemente enfrentarán al desplegar soluciones multiproveedor: la necesidad de anticipar procesos de configuración más exigentes de lo esperado, de exigir documentación técnica robusta a los proveedores, y de no asumir que la certificación por sí sola resuelve la interoperabilidad en campo. La lectura completa del informe detalla cada uno de los hallazgos técnicos, las recomendaciones para futuros ejercicios de interoperabilidad y los pasos que EPRI plantea seguir junto con la industria para consolidar un modelo de pruebas más distribuido y sostenible.

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https://www.epri.com/research/products/000000003002036587

La gestión de datos se ha convertido en un componente transversal para la evolución de los sistemas energéticos inteligentes, especialmente ante la expansión de recursos flexibles, comunidades energéticas, movilidad eléctrica, dispositivos conectados y espacios europeos de datos. En este contexto, las actividades desarrolladas durante 2025-2026 buscan mejorar la capacidad de los proyectos BRIDGE para intercambiar, modelar, gobernar y reutilizar información de manera interoperable. La arquitectura DERA 3.1 constituye una referencia para estructurar estos intercambios mediante modelos de datos, interfaces, perfiles y pruebas de interoperabilidad, mientras que el repositorio de casos de uso facilita la documentación, evaluación y publicación de experiencias. Además, la definición de procesos empresariales genéricos permite comparar soluciones de flexibilidad independientemente de las tecnologías utilizadas. Estos esfuerzos responden a una realidad donde diferentes proyectos emplean estándares, modelos y arquitecturas que pueden presentar coincidencias, vacíos o incompatibilidades. Por ello, la armonización de estructuras de información y la coordinación entre iniciativas adquieren relevancia para evitar desarrollos aislados y facilitar la transferencia de resultados entre proyectos europeos.

A partir de esta base, la interoperabilidad requiere avanzar simultáneamente en las dimensiones técnica, sintáctica y semántica del intercambio de información. El trabajo con CIM, SAREF, OCPP, OpenADR y otros estándares busca establecer correspondencias entre modelos existentes, mientras las pruebas realizadas entre espacios de datos como OMEGA-X, Enershare, DataCellar, Synergies y EDDIE permiten verificar intercambios reales. La creación de perfiles para datos históricos, información en tiempo casi real y datos maestros amplía las posibilidades de integración, y las herramientas de código abierto como CIMConteXtor y CIMSyntaxGen facilitan la adopción y modificación de modelos. Asimismo, el Reference Framework de flexibilidad incorpora siete procesos empresariales genéricos relacionados con mercados abiertos, acuerdos bilaterales, optimización de portafolios, comunidades energéticas, señales dinámicas, gestión energética y comercio P2P. Sin embargo, la evolución simultánea de regulaciones, modelos de mercado y estándares genera dificultades para establecer listas de actores y marcos definitivos. Por esta razón, se plantea comparar iniciativas de IEC, AIOTI, CEN/CENELEC/ETSI y otros organismos para identificar complementariedades, superposiciones e inconsistencias.

De manera complementaria, la interoperabilidad se extiende hasta los dispositivos ubicados detrás del medidor, especialmente electrodomésticos capaces de ofrecer flexibilidad energética. Las Energy Smart Appliances pueden exponer funciones de monitoreo y control mediante APIs, permitiendo que sistemas de gestión energética coordinen su comportamiento según señales externas, precios, condiciones de red o necesidades del usuario. No obstante, la integración de múltiples fabricantes, protocolos, interfaces y arquitecturas introduce dificultades de escalabilidad, seguridad, configuración y mantenimiento. La encuesta 2025-2026 recibió respuestas de 16 proyectos y muestra que seis controlan o monitorean electrodomésticos, mientras 43% se identifica como proveedor de soluciones de interoperabilidad, 28% como usuario y 29% desempeña ambos roles. Ante esta diversidad, iniciativas como el Code of Conduct for Energy Smart Appliances y Mercury buscan establecer requisitos compartidos y utilizar protocolos estandarizados para facilitar la participación de cargadores, bombas de calor, baterías residenciales y termostatos inteligentes en mecanismos de flexibilidad. De este modo, la interoperabilidad permite conectar capacidades distribuidas con sistemas de gestión energética y mercados de servicios eléctricos.

Finalmente, la gestión de datos incorpora espacios de datos, gemelos digitales e inteligencia artificial como ámbitos que requieren nuevas formas de gobernanza e intercambio. Los gemelos digitales pueden apoyar catálogos de activos, bases de grafos, control de acceso, ontologías y correspondencias entre representaciones, facilitando la integración de información distribuida. Al mismo tiempo, la Action #6 orienta la cooperación hacia aplicaciones de IA, análisis de datos y procesamiento, identificando necesidades relacionadas con disponibilidad, calidad y sintetización de datos. La existencia de grandes volúmenes de información para entrenamiento, validación y evaluación de modelos plantea la necesidad de compartir conjuntos de datos reutilizables, respetando restricciones legales, contractuales y de confidencialidad. Por ello, las recomendaciones para los siguientes periodos priorizan el mantenimiento de repositorios, arquitecturas y marcos de referencia; el seguimiento de estándares y organismos externos; la coordinación entre acciones; y la identificación de tecnologías que puedan transferirse entre proyectos. Asimismo, el concepto de standards stacking busca organizar categorías de estándares y sus interacciones. Así, la gestión de datos se orienta hacia un ecosistema energético donde interoperabilidad, estandarización, reutilización, inteligencia artificial y gobernanza permitan escalar soluciones digitales y apoyar la transición energética.

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