Autor: DIFUSIÓN COLOMBIA INTELIGENTE

  • Large Loads Co-Located at Generating Facilities

    Large Loads Co-Located at Generating Facilities

    El crecimiento de grandes cargas eléctricas en el sistema de PJM, particularmente aquellas asociadas a centros de datos y procesos intensivos en consumo energético, ha motivado el desarrollo de propuestas regulatorias específicas para su integración. Estas cargas, en muchos casos, buscan ubicarse de forma co-localizada con generación para reducir costos o evitar restricciones en la red. Sin embargo, esta configuración no implica una desconexión del sistema de transmisión, dado que la operación eléctrica requiere soporte continuo para garantizar estabilidad, confiabilidad y manejo de contingencias. La propuesta de PJM introduce la necesidad de definir servicios de transmisión específicos para este tipo de cargas, reconociendo que, incluso cuando existe generación asociada, el sistema debe estar disponible para respaldar la operación en situaciones donde la generación local no sea suficiente o presente variabilidad. Esto incluye eventos de contingencia, mantenimiento de unidades de generación o condiciones operativas que requieran redistribución de flujos de potencia. En este contexto, la red de transmisión cumple un rol fundamental como infraestructura de respaldo, lo que justifica la asignación de costos asociados a su uso.

     

     

    Desde el punto de vista operativo, la incorporación de grandes cargas co-ubicadas modifica los patrones tradicionales de flujo de potencia, pudiendo generar congestión en ciertos elementos de la red o requerir inversiones adicionales en infraestructura. Estas cargas suelen presentar perfiles de demanda elevados y constantes, lo que incrementa la presión sobre el sistema y exige una planificación más rigurosa. La evaluación técnica considera que la simple proximidad a una fuente de generación no elimina la necesidad de capacidad de transmisión disponible, dado que el sistema debe operar bajo criterios de confiabilidad N-1 y otras condiciones de seguridad. El análisis también aborda la problemática de la asignación de costos, destacando el riesgo de subsidios cruzados si estas cargas no contribuyen de manera proporcional a los costos del sistema. Si no se establecen mecanismos adecuados, otros usuarios podrían asumir costos derivados de inversiones necesarias para soportar estas nuevas demandas. En este sentido, la propuesta busca garantizar que las señales económicas reflejen el uso real de la infraestructura, incentivando decisiones eficientes en la localización de cargas y en el desarrollo de proyectos de generación.

     

     

    Otro elemento relevante es la interacción entre estas cargas y los mercados eléctricos administrados por PJM. La presencia de grandes consumidores con características operativas particulares puede influir en los precios nodales, en la asignación de capacidad y en la dinámica de despacho. La integración de estas cargas requiere considerar su impacto no solo en la red física, sino también en el funcionamiento del mercado, asegurando que las reglas mantengan condiciones de competencia y eficiencia. La discusión también incorpora la necesidad de establecer criterios claros para la interconexión y operación de estas configuraciones, incluyendo responsabilidades técnicas y económicas. La coordinación entre desarrolladores de proyectos, operadores del sistema y reguladores resulta fundamental para gestionar adecuadamente el crecimiento de estas cargas, evitando impactos negativos en la confiabilidad del sistema. El desarrollo de este tipo de propuestas refleja una transformación estructural en el sistema eléctrico, donde la aparición de grandes consumidores con necesidades específicas obliga a redefinir esquemas tradicionales de planificación, operación y regulación. La integración eficiente de estas cargas en PJM dependerá de la capacidad de diseñar mecanismos que equilibren confiabilidad, eficiencia económica y equidad entre los distintos usuarios del sistema.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.brattle.com/insights-events/publications/brattle-experts-assess-pjms-proposed-transmission-services-for-large-loads-co-located-with-generation/

    https://www.brattle.com/wp-content/uploads/2026/03/Levitt-and-Mohan-Large-Loads-Affidavit__March-2026.pdf

  • Electricity Price Trends: 2026 Update to the Lawrence

    Electricity Price Trends: 2026 Update to the Lawrence

    El comportamiento de las tarifas eléctricas minoristas en Estados Unidos evidencia una tendencia de incremento sostenido en los costos del servicio eléctrico, impulsada por múltiples factores estructurales asociados a la transformación del sistema energético. Las tarifas reflejan no solo los costos de generación, sino también inversiones en transmisión y distribución, costos operativos y mecanismos regulatorios que permiten la recuperación de inversiones realizadas por las empresas del sector. Este comportamiento se observa de manera diferenciada entre sectores de consumo, donde los usuarios residenciales suelen enfrentar tarifas más elevadas en comparación con los sectores comercial e industrial.

     

    Las variaciones regionales constituyen un elemento relevante en la configuración de los precios minoristas. Existen diferencias significativas entre estados, determinadas por la estructura de generación, la disponibilidad de recursos energéticos y las condiciones regulatorias locales. En regiones con alta penetración de energías renovables, las tarifas pueden reflejar tanto los beneficios asociados a la reducción de costos variables de generación como los costos adicionales derivados de la integración de estas tecnologías en el sistema eléctrico. La necesidad de adaptar la infraestructura para gestionar recursos variables introduce costos adicionales que se trasladan a las tarifas finales.

     

     

    El análisis también evidencia que las inversiones en modernización de redes eléctricas están desempeñando un papel importante en la evolución de los precios. La actualización de sistemas de transmisión y distribución, junto con la incorporación de tecnologías digitales para la gestión de la red, incrementa los requerimientos de capital. Estos costos son recuperados a través de tarifas, lo que contribuye al aumento observado en los precios minoristas. Este fenómeno se intensifica en un contexto donde la demanda eléctrica presenta cambios asociados a la electrificación de sectores como el transporte y la industria. La estructura tarifaria muestra diferencias claras entre categorías de usuarios. Los consumidores residenciales presentan tarifas promedio más altas debido a patrones de consumo menos intensivos y mayores costos de servicio por unidad de energía suministrada. En contraste, los usuarios industriales, con consumos elevados y más constantes, acceden a tarifas más bajas por unidad de energía. Esta diferenciación responde a criterios de eficiencia en la asignación de costos y a la estructura de subsidios implícitos en algunos esquemas tarifarios.

     

     

    La evolución de los precios también está influenciada por la recuperación de costos asociados a eventos climáticos extremos y a la resiliencia del sistema eléctrico. La necesidad de fortalecer la infraestructura frente a fenómenos como incendios forestales o tormentas incrementa las inversiones requeridas, lo que se traduce en presiones adicionales sobre las tarifas. Este contexto refuerza la relación entre la planificación del sistema eléctrico, la resiliencia y la asequibilidad del servicio para los usuarios finales. El análisis de tendencias tarifarias permite identificar cómo la transición energética y la modernización del sistema eléctrico están redefiniendo la estructura de costos del servicio eléctrico. La combinación de inversiones en infraestructura, integración de nuevas tecnologías y cambios en los patrones de consumo configura un entorno donde las tarifas reflejan tanto los avances en sostenibilidad como los desafíos asociados a la transformación del sector energético.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.brattle.com/insights-events/publications/electricity-price-trends-2026-update-to-the-lawrence-berkeley-brattle-study/

    https://emp.lbl.gov/sites/default/files/2026-03/Retail%20Price%20Trends_2026%20edition.pdf

  • Energy Transition Investment Trends

    Energy Transition Investment Trends

    La inversión global en transición energética alcanzó 2,3 trillones de dólares en 2025, consolidando un máximo histórico con un crecimiento del 8,1% frente al año anterior, en un entorno marcado por tensiones geopolíticas y disrupciones en el comercio internacional. Este volumen incorpora no solo el despliegue de tecnologías limpias, sino también inversión en la cadena de suministro energética, que alcanzó 127.000 millones de dólares, así como financiamiento en tecnologías climáticas mediante capital privado, que registró un crecimiento del 53% tras varios años de contracción. La emisión de deuda vinculada a la transición energética llegó a 1,2 trillones de dólares, con un incremento del 17%, reflejando una expansión en los instrumentos financieros disponibles para el sector. El transporte electrificado se posicionó como el principal destino de inversión con 893.000 millones de dólares, impulsado por la adquisición de vehículos eléctricos y el desarrollo de infraestructura de carga, con un crecimiento del 21%. Las energías renovables ocuparon el segundo lugar con 690.000 millones de dólares, lideradas por proyectos solares, aunque este segmento experimentó una reducción del 9,5% asociada a cambios en el mercado chino. La inversión en redes eléctricas alcanzó 483.000 millones de dólares, con un crecimiento del 17%, evidenciando la necesidad de fortalecer la infraestructura para soportar la electrificación creciente y la integración de generación variable.

     

     

    Otros segmentos presentan comportamientos diferenciados. El almacenamiento energético alcanzó 71.000 millones de dólares, el calor electrificado 84.000 millones y la industria limpia 34.000 millones, lo que refleja una diversificación en la asignación de capital hacia distintos componentes del sistema energético. En contraste, el hidrógeno registró 7.300 millones de dólares y la energía nuclear 36.000 millones, ambos con reducciones frente al año anterior. Sectores como captura y almacenamiento de carbono (6.600 millones) y transporte marítimo limpio (4.200 millones) mantienen una participación menor dentro del total, evidenciando un desarrollo más incipiente frente a tecnologías con mayor madurez. La distribución geográfica de la inversión muestra cambios relevantes. China, con 800.000 millones de dólares, continúa como el mayor mercado, aunque registró su primera caída desde 2013. La Unión Europea incrementó su inversión en un 18%, alcanzando 455.000 millones de dólares, mientras que Estados Unidos registró un aumento del 3,5% hasta 378.000 millones, pese a un entorno político menos favorable. Esta distribución evidencia una alta concentración del capital en regiones específicas, con menor participación relativa de otras economías.

     

     

    El crecimiento de la inversión ha mostrado una desaceleración progresiva, pasando de tasas del 27% en 2021 a 8% en 2025. Las proyecciones indican que la inversión promedio anual podría alcanzar 2,9 trillones de dólares entre 2026 y 2030, lo que representa un incremento del 25% frente a los niveles actuales. En paralelo, la inversión en centros de datos alcanzó aproximadamente 500.000 millones de dólares en 2025, posicionándose por encima de la energía solar, aunque por debajo del transporte electrificado, reflejando la expansión de la demanda digital y su impacto en el sistema energético. La emisión de deuda para transición energética alcanzó 1,2 trillones de dólares en 2025, con incrementos del 20% en financiamiento corporativo y de proyectos. Europa lideró con 359.000 millones de dólares, mientras que Estados Unidos y China registraron niveles cercanos a 295.000 millones cada uno. Las empresas con exposición a sectores maduros concentraron 989.000 millones, frente a 77.000 millones en sectores emergentes como hidrógeno y nuclear. La participación de deuda sostenible etiquetada se redujo al 47%, desde el 58% en 2023, reflejando cambios en las condiciones del mercado y en los incentivos asociados a este tipo de instrumentos.

    Para leer más ingrese a:

    https://about.bnef.com/insights/finance/energy-transition-investment-trends/#overview

    https://assets.bbhub.io/professional/sites/44/1017746-ETIT2026.pdf

  • Transitando hacia un sistema eléctrico confiable, asequible y sostenible: en la cuidad de Iquitos, Perú

    Transitando hacia un sistema eléctrico confiable, asequible y sostenible: en la cuidad de Iquitos, Perú

    El sistema eléctrico de Iquitos opera bajo condiciones propias de una zona no interconectada, lo que implica limitaciones en términos de confiabilidad, costos y sostenibilidad. En este contexto, la generación de energía depende en gran medida de combustibles fósiles, lo que incrementa los costos operativos y genera emisiones asociadas al suministro eléctrico. Por ello, estas condiciones hacen necesario replantear la estructura del sistema con el objetivo de mejorar su desempeño técnico y económico.

     

    La diversificación de la matriz energética se presenta como una alternativa para reducir la dependencia de combustibles convencionales. En este sentido, la incorporación de fuentes renovables, como la energía solar y otras tecnologías adaptadas a las condiciones locales, permite disminuir los costos de generación en el largo plazo y reducir el impacto ambiental. Adicionalmente, la integración de sistemas de almacenamiento energético contribuye a mejorar la estabilidad del sistema, al facilitar la gestión de la variabilidad de las fuentes renovables y garantizar la continuidad del suministro. De esta forma, estas soluciones permiten una operación más flexible y reducen la necesidad de generación térmica en determinados periodos.

     

    Por otra parte, la optimización de la operación del sistema incluye la implementación de estrategias de gestión de la demanda, que permiten reducir picos de consumo y mejorar la eficiencia en el uso de la energía. Así, estas acciones contribuyen a disminuir la presión sobre la infraestructura existente y a optimizar los recursos disponibles. A su vez, la modernización de la infraestructura eléctrica constituye un elemento relevante en la transformación del sistema, dado que la mejora en redes de distribución, sistemas de control y tecnologías de monitoreo permite aumentar la confiabilidad del suministro y reducir pérdidas técnicas.

     

    Desde una perspectiva económica, el análisis de costos evidencia la necesidad de implementar soluciones que reduzcan el costo de generación y mejoren la asequibilidad del servicio para los usuarios. En consecuencia, la combinación de fuentes renovables, almacenamiento y mejoras operativas permite avanzar de manera progresiva hacia este objetivo. Bajo esta lógica, la planificación del sistema requiere un enfoque integral que considere variables técnicas, económicas y regulatorias, de modo que la articulación de estos elementos permita diseñar soluciones sostenibles y adaptadas a las condiciones específicas de la región.

     

    La implementación de estas estrategias implica desafíos relacionados con la inversión, la disponibilidad de tecnología y la gestión operativa. En este escenario, la coordinación entre actores del sector energético resulta necesaria para garantizar la viabilidad de las soluciones propuestas. Asimismo, el desarrollo de capacidades técnicas y la adopción de nuevas tecnologías permiten mejorar la gestión del sistema y facilitar la transición hacia modelos más sostenibles, mientras que la incorporación de herramientas de monitoreo y control contribuye a optimizar la operación y a mejorar la calidad del servicio.

    Para leer más ingrese a:

    https://publications.iadb.org/es/transitando-hacia-un-sistema-electrico-confiable-asequible-y-sostenible-en-la-cuidad-de-iquitos

    https://publications.iadb.org/es/publications/spanish/viewer/Transitando-hacia-un-sistema-electrico-confiable-asequible-y-sostenible-en-la-cuidad-de-Iquitos-Peru.pdf

  • Roadmap for Extreme Heat Protection Through Passive Cooling in ASEAN Region

    Roadmap for Extreme Heat Protection Through Passive Cooling in ASEAN Region

    El aumento de eventos de calor extremo en la región ASEAN ha intensificado la presión sobre los sistemas eléctricos, debido al incremento en la demanda de refrigeración en sectores residenciales, comerciales e industriales. Este fenómeno genera picos de consumo que afectan la operación del sistema, incrementan los costos energéticos y elevan las emisiones asociadas al uso de equipos de climatización convencionales. El enfriamiento pasivo se plantea como una alternativa orientada a reducir la dependencia de sistemas activos de refrigeración, mediante la aplicación de estrategias de diseño que disminuyen la ganancia térmica en edificaciones. Estas soluciones incluyen la orientación adecuada de las construcciones, el uso de materiales con propiedades térmicas favorables, la ventilación natural y la incorporación de elementos arquitectónicos que limitan la exposición directa al calor. La integración de estas medidas permite mejorar el confort térmico sin requerir un consumo adicional de energía, lo que reduce la carga sobre la red eléctrica. Esta condición resulta especialmente relevante en contextos donde el crecimiento de la demanda puede comprometer la confiabilidad del suministro.

    El desarrollo de estas soluciones requiere su incorporación en normas de construcción, códigos urbanos y políticas públicas que promuevan su adopción a gran escala. La planificación urbana juega un papel determinante, ya que el diseño de ciudades influye directamente en la acumulación de calor y en las condiciones térmicas de los espacios habitados. Las estrategias de enfriamiento pasivo también pueden ser aplicadas en edificaciones existentes mediante intervenciones que mejoran su desempeño térmico. La rehabilitación de infraestructura representa una oportunidad para reducir el consumo energético sin necesidad de realizar inversiones en sistemas activos adicionales. La reducción de la demanda de energía asociada a la climatización contribuye a disminuir la necesidad de expansión de la capacidad de generación y de redes eléctricas. Esta condición permite optimizar el uso de los recursos disponibles y reducir los costos del sistema. El impacto de estas soluciones se extiende a la reducción de emisiones, al disminuir el uso de electricidad generada a partir de fuentes convencionales.

    De este modo, la eficiencia en el uso de la energía se convierte en un elemento central para avanzar en la transición energética y en la mitigación del cambio climático. La implementación de estas estrategias enfrenta desafíos relacionados con la adopción de nuevas prácticas en el sector de la construcción, la disponibilidad de materiales adecuados y la necesidad de fortalecer capacidades técnicas. La sensibilización de los actores involucrados y el desarrollo de incentivos adecuados son factores necesarios para facilitar su integración. Así, la coordinación entre entidades públicas, sector privado y academia permite impulsar el desarrollo de soluciones adaptadas a las condiciones climáticas de la región. Este enfoque facilita la implementación de medidas que respondan a las particularidades de cada contexto.

    Para leer más ingrese a:

    https://aseanenergy.org/publications/roadmap-for-extreme-heat-protection-through-passive-cooling-in-asean-region

    https://storage.googleapis.com/aceweb-bucket-261225/pdf/publication/(Final%20Draft)%20Roadmap%20for%20Extreme%20Heat%20Protection%20through%20Passive%20Cooling%20in%20ASEAN%20Region_010426_26RaAS9pME8knIGKMVH5FcWft2dIcqWR43LqrXUj.pdf

  • Leveraging the Role of Multilateral Development Banks (MDBs) for De-risking Investment on ASEAN Energy Transition

    Leveraging the Role of Multilateral Development Banks (MDBs) for De-risking Investment on ASEAN Energy Transition

    La transición energética en la región ASEAN requiere una movilización significativa de inversiones para el desarrollo de infraestructura, la expansión de energías renovables y la modernización de los sistemas eléctricos. Sin embargo, la percepción de riesgo asociada a estos proyectos constituye una de las principales barreras para atraer capital privado, especialmente en mercados donde los marcos regulatorios aún se encuentran en proceso de consolidación. Los bancos multilaterales de desarrollo desempeñan un rol determinante en la reducción de estos riesgos, mediante la implementación de instrumentos financieros que mejoran las condiciones de inversión. Entre estos mecanismos se incluyen garantías, financiamiento concesional, esquemas de cofinanciación y asistencia técnica, los cuales permiten mejorar la viabilidad económica de los proyectos y reducir la exposición de los inversionistas.

     

     

    La participación de estas entidades facilita la estructuración de proyectos más robustos, al proporcionar respaldo financiero y credibilidad en mercados con mayor incertidumbre. Esta intervención contribuye a mejorar la percepción de riesgo país y a generar confianza en los actores privados, lo que resulta fundamental para escalar inversiones en el sector energético. Asimismo, la movilización de capital hacia proyectos de transición energética requiere el desarrollo de modelos financieros innovadores que permitan distribuir adecuadamente los riesgos entre los diferentes actores. La combinación de recursos públicos y privados, junto con el uso de instrumentos de mitigación de riesgo, permite mejorar la bancabilidad de los proyectos y atraer nuevas fuentes de financiamiento. Se destaca la importancia de fortalecer los marcos regulatorios y las políticas públicas, con el fin de generar condiciones estables y predecibles que faciliten la inversión. La claridad en las reglas del mercado, la transparencia en los procesos y la existencia de incentivos adecuados son factores determinantes para reducir la incertidumbre y promover la participación del sector privado.

     

     

    La transición energética en ASEAN, a su vez, implica desafíos relacionados con la infraestructura, incluyendo la necesidad de expandir redes eléctricas, desarrollar sistemas de almacenamiento y mejorar la integración de fuentes renovables. Estos requerimientos demandan inversiones de largo plazo, lo que hace aún más relevante la participación de actores capaces de asumir riesgos y proporcionar financiamiento en condiciones favorables. La articulación entre gobiernos, instituciones financieras y sector privado es esencial para acelerar la implementación de proyectos. La coordinación entre estos actores permite optimizar el uso de recursos, evitar duplicidades y maximizar el impacto de las inversiones. La importancia de la asistencia técnica en el desarrollo de proyectos, incluyendo la estructuración financiera, la evaluación de riesgos y el fortalecimiento de capacidades institucionales. Estas acciones contribuyen a mejorar la calidad de los proyectos y a facilitar su acceso a financiamiento.

     

     

    El desarrollo de mecanismos de mitigación de riesgo permite abordar desafíos específicos como la volatilidad de los ingresos, los riesgos regulatorios y las incertidumbres tecnológicas. La implementación de estos instrumentos contribuye a crear un entorno más favorable para la inversión y a reducir las barreras de entrada para nuevos actores. De este modo, la participación de los bancos multilaterales de desarrollo se consolida como un elemento importante para acelerar la transición energética en la región ASEAN, al facilitar la movilización de inversiones, reducir riesgos y promover el desarrollo de sistemas energéticos más sostenibles y resilientes.

    Para leer más ingrese a:

    https://aseanenergy.org/publications/leveraging-the-role-of-multilateral-development-banks-mdbs-for-de-risking-investment-on-asean-energy-transition

    https://storage.googleapis.com/aceweb-bucket-261225/pdf/publication/PB%20Leveraging%20the%20Role%20of%20Multilateral%20Development%20Banks%20(MDBs)%20for%20De-risking%20Investment%20on%20ASEAN%20Energy%20Transition_DJNSxmu5QdOi7hDKt0DdMEG1l4BCUXSe92mUs8ge.pdf

  • From vision to value: How your legal department can help deploy and scale your Generative AI program with speed and confidence

    From vision to value: How your legal department can help deploy and scale your Generative AI program with speed and confidence

    La presión por escalar GenAI se ha vuelto una prioridad de dirección, pero el avance real hacia producción sigue siendo limitado. El 79% de los CEOs espera una transformación organizacional en los próximos tres años y el 93% de los CLOs identifica potencial de creación de valor en los próximos 12 meses. Aun así, casi el 70% de los CEOs reconoce que su organización solo ha conseguido llevar a producción 30% o menos de sus experimentos. Esa brecha revela que el problema principal no está en la falta de interés, sino en la dificultad de convertir pruebas de concepto en capacidades operativas sostenibles. La complejidad proviene de una combinación de velocidad tecnológica, marcos regulatorios en evolución y exposición simultánea a riesgos de privacidad, propiedad intelectual, incumplimiento contractual, confidencialidad y relación con terceros. Bajo este entorno, la función legal aparece como un componente operativo del despliegue y no solo como filtro posterior, porque su incorporación temprana reduce retrasos, costos adicionales y bloqueos al final del ciclo de implementación. También existe una base de capacidad interna para ello: al menos 80% de los CLOs encuestados en Estados Unidos, Europa, Australia y Canadá afirma sentirse cómodo prestando asesoría jurídica en asuntos vinculados con GenAI.

     

    La relevancia del área legal se refuerza por su posición transversal dentro de la empresa. Recursos humanos, ventas, marketing, contabilidad, impuestos, TI, datos e I+D convergen en problemas de uso, riesgo y cumplimiento asociados a GenAI. Por eso, la gobernanza ocupa un lugar central. La función jurídica debe ayudar a estructurar marcos de riesgo que aborden privacidad, propiedad intelectual, uso de datos, exposición frente a proveedores y controles sobre terceros, con una aproximación pragmática que no paralice la innovación. También debe acompañar al liderazgo corporativo, donde persisten vacíos importantes. El 75% de los miembros de junta reporta poca o ninguna experiencia con IA y solo el 35% de los CLOs considera que el C-suite tiene el entendimiento necesario para supervisar estos esfuerzos. En este punto, la alfabetización regulatoria y ejecutiva se vuelve decisiva, especialmente en jurisdicciones influenciadas por el EU AI Act. Allí se destacan dos referencias concretas: el Artículo 57, que prevé sistemas de gestión de calidad, documentación técnica y sandboxes regulatorios para soluciones de alto riesgo, y el Artículo 4, que resalta la necesidad de alfabetización en IA para usuarios, proveedores y organizaciones. La implicación es clara: gobernar GenAI requiere que la alta dirección entienda no solo el potencial de negocio, sino también las condiciones jurídicas y operativas que hacen viable su escalamiento.

     

    Las limitaciones de preparación tecnológica y humana amplifican ese desafío. Solo el 45% de las organizaciones considera que su infraestructura tecnológica está altamente preparada para GenAI, lo que obliga a fortalecer controles sobre seguridad, integridad de modelos, licenciamiento de datos y auditoría de plataformas. A la vez, únicamente el 20% considera que su talento está altamente preparado y solo el 34% ha incorporado nuevo talento para cubrir brechas ligadas a datos. En respuesta, la formación adquiere un peso operativo mayor que el de una simple campaña de sensibilización. El 60% de las organizaciones ya dispone de entrenamiento para mejorar supervisión y habilitar su estrategia de GenAI, lo que indica que la alfabetización interna se está convirtiendo en un habilitador directo de despliegue. En paralelo, la gestión de datos introduce preguntas más complejas sobre acceso, entrenamiento de modelos, retención, transferencias transfronterizas y derechos de uso sobre información de clientes y socios. Incluso se plantea un ejemplo concreto sobre si un fabricante de automóviles puede acceder, usar, vender o licenciar los datos que sus vehículos recogen sobre tráfico, patrones de conducción y desgaste. La dificultad no se limita a legalidad formal, sino a cómo traducir esas decisiones en políticas aplicables, controles efectivos y contratos ejecutables.

     

    La arquitectura recomendada para escalar GenAI se apoya en varias acciones coordinadas. La primera es incorporar al área legal desde el inicio, de modo que los riesgos se identifiquen antes de que aparezcan fricciones al cierre del proyecto. La segunda es comunicar con claridad qué sí puede hacerse con GenAI, para evitar que el discurso de control termine desincentivando la adopción. La tercera es invertir en formación continua y pautas de uso que evolucionen con la tecnología. La cuarta es delegar decisiones con controles proporcionales al riesgo, acercando la responsabilidad al dueño de cada aplicación y apoyándose en bibliotecas de cinco a diez controles de alto impacto. También se enfatiza la necesidad de planes de respuesta para incidentes vinculados con sesgos, brechas o usos indebidos, así como la conveniencia de contar con equipos multifuncionales, algo que hoy solo reporta el 36% de los CLOs. La lectura final es operativa: la velocidad de despliegue no depende exclusivamente del modelo o del presupuesto tecnológico, sino de la capacidad de articular liderazgo, cumplimiento, datos, entrenamiento y control en una misma estructura de ejecución.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.deloittelegal.de/dl/en/services/legal/research/vision-to-value-generative-ai-deployment.html

    https://www.deloittelegal.de/content/dam/assets-zone6/dl/en/docs/services/legal/2025/dttl-using-legal-to-deploy-and-scale-generative-ai-feb25.pdf

  • From digital to physical: Transforming the public sector with robotics and physical AI

    From digital to physical: Transforming the public sector with robotics and physical AI

    El documento sostiene que la siguiente etapa de transformación del sector público no depende solo de automatizar flujos informacionales, sino de intervenir también el trabajo físico mediante robots y sistemas de physical AI. El argumento parte de una medición cuantitativa precisa: 24% de las horas de tarea del gobierno federal de Estados Unidos corresponde a trabajo físico, según un análisis construido sobre más de 19.000 tareas recopiladas por el Departamento de Trabajo. Esa proporción marca un límite operativo para la automatización basada solo en modelos conversacionales, asistentes digitales o herramientas de procesamiento documental. La oportunidad identificada no está en reemplazar de forma masiva al personal, sino en ampliar la capacidad institucional sobre tareas que consumen tiempo y requieren presencia física, como manipular materiales, transportar insumos, preparar espacios o asistir operaciones rutinarias. El planteamiento central es que una parte relevante del esfuerzo público sigue ocurriendo fuera del plano digital, por lo que una estrategia de productividad basada solo en IA informacional deja sin intervenir una fracción sustancial del trabajo gubernamental.

     

     

    El texto aterriza esta oportunidad en un caso de gran escala dentro del sector salud. El Department of Veterans Affairs (VA) opera 170 hospitales, 1.193 clínicas ambulatorias y atiende a 9,1 millones de afiliados. Dentro de esa red, los trabajadores destinan más de 4 millones de horas anuales a atención básica de salud y otros 2 millones a preparar equipos médicos o áreas de trabajo. Esa carga operativa permite visualizar con claridad dónde la robótica podría generar alivios medibles. El documento menciona ejemplos ya explorados por el VA, como asistencia robótica en cirugías ortopédicas, camas robóticas para mejorar la movilidad de pacientes y carros autónomos para transportar suministros médicos. La lógica de estos casos no se concentra únicamente en velocidad o ahorro de costos, sino en redistribuir tiempo humano hacia actividades centradas en pacientes, donde la interacción y el criterio profesional mantienen un valor diferenciador. El enfoque, por tanto, no es automatizar por automatizar, sino usar robots allí donde mejoren la prestación del servicio y reduzcan carga física o repetitiva sobre el personal.

     

     

    El análisis también introduce una lectura más cauta sobre el potencial real de automatización. No todas las tareas físicas son igualmente aptas para ser asumidas por robots. De acuerdo con la evaluación presentada, solo cerca de 5% de estas tareas puede considerarse fácilmente automatizable. La gran mayoría, alrededor de 84%, se ubica en una categoría de automatización moderada, mientras aproximadamente 12% presenta bajo potencial. Esta distribución sugiere que la principal oportunidad del sector público no está en sustituciones inmediatas y generalizadas, sino en despliegues selectivos, con priorización por viabilidad técnica, volumen de horas comprometidas y conveniencia operativa. También deja ver que muchas de las tareas que más tiempo consumen son, precisamente, las más complejas de automatizar, bien sea por variabilidad del entorno, por exigencias de seguridad o por la necesidad de conservar interacción humana directa. La robótica aparece entonces como una herramienta de apoyo y ampliación de capacidad, más que como un sustituto universal del trabajo estatal.

     

     

    El análisis explica que esta conversación gana tracción ahora por la convergencia de tres factores: mejor tecnología, menores costos y necesidad estructural. En el frente tecnológico, se destaca el avance de modelos especializados vision-language-action, capaces de integrar visión computacional, lenguaje natural y control motor para interpretar entornos y seleccionar acciones. En el frente económico, se cita una proyección del Bank of America Institute según la cual el costo material de un robot humanoide podría bajar desde alrededor de 35.000 dólares en 2025 hasta un rango de 13.000 a 17.000 dólares por unidad en la próxima década, mientras Goldman Sachs reporta una reducción de 40% en los costos de manufactura de humanoides entre 2022 y 2023. El análisis agrega que la industria global de la robótica podría duplicar tanto robots enviados como ingresos entre 2024 y 2030, alcanzando hacia 2030 hasta 1 millón de robots embarcados y más de 21.000 millones de dólares en ingresos. Esa combinación de madurez técnica, descenso de costos y escasez persistente de mano de obra es la que convierte a la physical AI en una opción operativamente más plausible para el sector público.

    Para leer más ingrese a:

    https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/government-public-sector-services/physical-ai-in-government.html

  • Why Artificial Intelligence EmpowersCyber Defense over Offense

    Why Artificial Intelligence EmpowersCyber Defense over Offense

    La premisa que atraviesa el documento es que la inteligencia artificial no ha transformado el conflicto cibernético en la dirección que muchos anticipaban. Aunque diversos analistas habían proyectado que la automatización permitiría ataques de mayor velocidad, escala y sofisticación, la evolución observable no confirma esa expectativa. Un indicador utilizado para mostrarlo es el dwell time mediano reportado por Mandiant, que pasó de 205 días en 2014 a 11 días en 2024, con valores intermedios de 21 días en 2021, 16 días en 2022 y 10 días en 2023. La caída acumulada ronda el 95%, lo que sugiere una mejora persistente en las capacidades de detección y no un deterioro defensivo. A esto se suma la ausencia de evidencia sistemática sobre el uso extendido de modelos de IA por parte de grupos avanzados para automatizar explotación y manipulación de sistemas adversarios a gran escala. Sobre esa base, se formula una explicación centrada en una brecha de automatización entre engaño y detección, donde la defensa gana más que la ofensiva.

     

     

    El razonamiento técnico distingue con claridad las exigencias funcionales de cada lado. La ofensiva requiere identificar vulnerabilidades, explotar accesos, mantener control y producir efectos sin ser descubierta. Ese proceso depende de creatividad, engaño, adaptación contextual y capacidad de ocultamiento prolongado. La defensa, en cambio, necesita detectar vulnerabilidades, identificar intrusiones, mitigar daños y restaurar sistemas con rapidez y precisión. El documento sostiene que los modelos avanzados de IA encajan mejor con estas tareas defensivas, porque destacan en clasificación, reconocimiento de patrones y detección temprana, mientras que muestran limitaciones en tareas ofensivas donde la sorpresa, la astucia y la manipulación contextual resultan decisivas. Incluso cuando la IA puede generar correos de phishing convincentes, el componente realmente decisivo del engaño sigue dependiendo de la formulación humana. Del mismo modo, la automatización del desarrollo técnico de malware o de explotación incrementa eficiencia, pero también introduce mayor incertidumbre, riesgo de fallas y probabilidad de descubrimiento. En ese marco, la automatización puede hacer más rápidas algunas operaciones ofensivas, pero no necesariamente más eficaces en términos estratégicos.

     

     

    La brecha de automatización se amplía a medida que aumentan los stakes del conflicto. El documento señala que, en operaciones de alto valor estratégico, como espionaje estatal, sabotaje o campañas persistentes contra gobiernos y grandes corporaciones, la ofensiva enfrenta entornos altamente protegidos donde el margen para automatizar con éxito se reduce. En esos casos, la necesidad de sigilo, personalización y adaptación debilita las ganancias que puede aportar la IA ofensiva. La defensa, por el contrario, aumenta su beneficio relativo cuando protege activos más críticos y puede invertir en mejores sistemas, datos y capacidades analíticas. Por eso, gobiernos y compañías Fortune 500 aparecen como algunos de los actores que más pueden aprovechar la automatización defensiva, mientras que los actores ofensivos siguen utilizando IA de forma más limitada y, principalmente, en tareas de menor nivel. El documento también indica que esta dinámica hace improbable un cambio fundamental en el corto o mediano plazo, incluso si continúan mejorando los modelos. La hipótesis no es que la ofensiva deje de beneficiarse de la IA, sino que la defensa obtiene ganancias estructuralmente mayores.

     

     

    La implicación estratégica es que la IA tendería a contener, y no a desatar, una revolución ofensiva en el conflicto cibernético. El cierre del documento plantea que la automatización defensiva mejora simultáneamente eficiencia y efectividad, mientras que en la ofensiva las ganancias de eficiencia pueden venir acompañadas de menor efectividad, más fallos y mayor riesgo de daño colateral o descubrimiento. En consecuencia, el conflicto interestatal en el ciberespacio seguiría caracterizándose por operaciones relativamente acotadas, conducidas por expertos humanos altamente calificados, más que por campañas masivas y autónomas capaces de reemplazar otras formas de coerción estratégica. La argumentación también sugiere que la creciente adopción de IA no elimina la necesidad de talento humano especializado, sino que vuelve más valioso el trabajo de quienes pueden dirigir, supervisar e integrar estas herramientas dentro de arquitecturas defensivas complejas. En lugar de una supremacía ofensiva automática, el panorama descrito es el de una defensa reforzada por detección avanzada, donde la automatización contribuye más a descubrir y contener intrusiones que a producir efectos ofensivos decisivos.

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    https://www.belfercenter.org/sites/default/files/2026-03/ISEC.a.398.pdf

  • Data Center Market Indicators 1H 2026: Capex To Jump Again

    Data Center Market Indicators 1H 2026: Capex To Jump Again

    El crecimiento de la infraestructura digital atraviesa una fase de expansión acelerada impulsada por la inteligencia artificial, las plataformas en la nube y la necesidad de capacidad computacional de gran escala. Durante 2025, la capacidad global de centros de datos alcanzó 59GW de capacidad IT activa, mientras las nuevas conexiones continuaron aumentando, especialmente en Estados Unidos, donde se concentró la mayor parte de los megaproyectos destinados a cargas de trabajo de IA. A medida que las empresas tecnológicas incrementan sus inversiones, también se observa una mayor concentración geográfica y corporativa, pues compañías como AWS, Meta, Microsoft y Google dominan tanto la construcción como la expansión operativa. Además, el mercado refleja un cambio estructural: los proyectos recientes ya no responden únicamente a servicios tradicionales de nube y colocación, sino a infraestructuras especializadas para entrenamiento e inferencia de modelos avanzados. Este fenómeno ha acelerado los tiempos de construcción y ha favorecido campus energéticos de enormes dimensiones, algunos capaces de superar el gigavatio de demanda eléctrica. Entretanto, regiones como Malasia, Canadá y Francia comienzan a consolidarse como polos emergentes debido a ventajas regulatorias, disponibilidad energética y cercanía estratégica a mercados de alta demanda.

    Al mismo tiempo, el consumo energético derivado de esta expansión transformó profundamente las estrategias de abastecimiento eléctrico. Las compañías de centros de datos concentraron cerca de la mitad de todos los contratos corporativos globales de compra de energía limpia firmados en 2025, con un fuerte protagonismo de Estados Unidos. Sin embargo, la evolución más significativa no radica únicamente en el aumento de contratos solares y eólicos, sino en la transición hacia fuentes de generación más estables como la energía nuclear, la geotermia y los sistemas híbridos con almacenamiento. Meta y Amazon lideraron este proceso mediante contratos multimillonarios de largo plazo asociados a plantas nucleares, buscando asegurar suministro continuo para infraestructuras altamente intensivas en energía. Aun así, las limitaciones de las redes eléctricas y los retrasos de interconexión impulsaron otra tendencia mucho más agresiva: el desarrollo masivo de generación a gas dentro de los propios campus de datos. En apenas unos meses, los anuncios de capacidad de generación térmica in situ pasaron de 9GW a 114GW, principalmente en territorio estadounidense. De esta manera, las empresas tecnológicas comenzaron a tratar la energía no solo como un insumo operativo, sino como una condición estratégica para acelerar la entrada en funcionamiento de nuevos complejos de IA. Esta dinámica también benefició a fabricantes de turbinas y motores, cuyos valores bursátiles crecieron conforme aumentaba la demanda de equipos energéticos especializados.

    Mientras la infraestructura física y energética se expandía, los mercados financieros mostraron simultáneamente entusiasmo y preocupación frente al auge de la IA. Las proyecciones de gasto de capital de los principales operadores crecieron más de 50% en pocos meses y superaron los 800 mil millones de dólares estimados hacia 2027. Aunque los inversionistas continúan aportando enormes cantidades de recursos, comenzaron a surgir dudas relacionadas con la sostenibilidad financiera del sector, especialmente por la velocidad del gasto y la incertidumbre sobre la rentabilidad futura de los modelos de IA generativa. En este escenario, las grandes tecnológicas recurrieron cada vez más a emisiones de deuda y estructuras financieras complejas para sostener la expansión. Google incluso emitió bonos a 100 años, una decisión extremadamente inusual para una empresa tecnológica, mientras firmas como CoreWeave y Nebius popularizaron esquemas respaldados por GPU y contratos convertibles. A su vez, Oracle se convirtió en un indicador sensible del apetito financiero por la infraestructura de IA debido a su fuerte exposición a OpenAI y a los riesgos asociados con contratos gigantescos de largo plazo. Aunque las emisiones de deuda fueron ampliamente sobre suscritas, persisten preocupaciones relacionadas con depreciación tecnológica, volatilidad bursátil y sobrevaloración de activos asociados a chips avanzados.

    El mercado comenzó a redefinir las relaciones entre hyperscalers y neoclouds mediante contratos de arrendamiento, garantías cruzadas y mecanismos financieros poco convencionales. Empresas como Microsoft y Meta firmaron acuerdos multimillonarios con operadores especializados en GPU-as-a-service, buscando ampliar capacidad sin asumir directamente toda la inversión en infraestructura. Esta estrategia reduce compromisos permanentes y permite mayor flexibilidad frente a posibles cambios en la demanda futura de IA. No obstante, también expone fragilidades relacionadas con la depreciación acelerada de los GPU, cuyo ciclo tecnológico se acorta debido al ritmo anual de lanzamiento de nuevos chips. Aunque actualmente la demanda sigue siendo elevada incluso para procesadores antiguos, existe incertidumbre sobre cuánto tiempo podrán conservar valor económico estos activos. Paralelamente, compañías como Google y Nvidia comenzaron a respaldar financieramente contratos de terceros para facilitar el acceso al crédito de operadores especializados, fortaleciendo aún más la concentración del ecosistema alrededor de unas pocas corporaciones. Así, la expansión global de centros de datos refleja no solo una transformación tecnológica, sino también una reorganización energética, financiera e industrial vinculada al avance acelerado de la inteligencia artificial.

    Para leer más ingrese a:

     https://about.bnef.com/insights/commodities/ai-data-center-build-advances-at-full-speed-five-things-to-know/https://assets.bbhub.io/professional/sites/44/202603-DataCenterMarketIndicators_LeadGen_1035557.pdf

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Tecnología en investigación que no ha sido estudiado o reglamentado por entidades del sector.

La tecnología se aplica de manera focal y se encuentra en estudio por parte de las entidades del sector.

La tecnología se aplica de manera escalable y se encuentran políticas y regulaciones focales establecidas.

La tecnología se aplica a través de servicios  y se encuentran políticas y regulaciones transversales establecidas.

La tecnología se aplica de manera generalizada  y se tiene un despliegue masivo de esta.

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