Key Questions on Energy and AI es una actualización de la Agencia Internacional de la Energía sobre uno de los vínculos tecnológicos con mayor impacto potencial en los sistemas eléctricos. El documento toma como base el análisis global presentado por la IEA en Energy and AI, publicado en abril de 2025, y recoge la evolución posterior de la demanda computacional, la eficiencia de los modelos, la infraestructura de centros de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector energético.

El estudio examina dos dimensiones complementarias. La primera corresponde a la energía necesaria para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. La segunda analiza cómo la IA puede transformar la producción, el transporte, la distribución y el consumo de electricidad. Esta lectura bidireccional evita reducir los centros de datos a la condición de nueva carga eléctrica y reconoce, además, la capacidad de los sistemas digitales para optimizar el uso de activos, anticipar eventos, integrar renovables, reducir pérdidas y agilizar la toma de decisiones operativas.

El componente cuantitativo incluye proyecciones sobre la demanda eléctrica de los centros de datos. La IEA señala que el consumo global de estas instalaciones creció 17% en 2025 y que el de los centros orientados específicamente a inteligencia artificial aumentó 50% en el mismo periodo. Las proyecciones actualizadas sitúan el consumo de los centros de datos cerca de 950 TWh en 2030, frente a 485 TWh en 2025, cifra que representaría aproximadamente el 3% de la demanda eléctrica mundial prevista para ese año.

El informe analiza las implicaciones de esta expansión para la planificación de redes. Los centros de datos suelen concentrar grandes demandas en ubicaciones específicas, requieren alta calidad de suministro y pueden acelerar la necesidad de nuevas subestaciones, líneas, transformadores y capacidad firme. Su conexión exige coordinar estudios de impacto, disponibilidad de transmisión, capacidad local, calidad de potencia, respaldo y posibles recursos de flexibilidad. El documento contribuye a entender que la digitalización puede generar presiones de infraestructura que deben incorporarse a los escenarios de planeación eléctrica.

La IEA también aborda la mejora de la eficiencia computacional. Aunque la cantidad de tareas de IA crece con rapidez, el consumo por tarea puede reducirse gracias a avances en hardware, software, arquitectura de modelos y gestión de cargas. El resultado neto dependerá de la velocidad de adopción, el tamaño de los modelos, los usos empresariales y el comportamiento de los usuarios. Para los planificadores eléctricos, esta incertidumbre exige trabajar con escenarios múltiples y no con una única trayectoria de demanda. En cuanto a las aplicaciones energéticas, el estudio examina usos de IA en previsión de generación renovable, mantenimiento predictivo, detección de anomalías, planificación de redes, operación de centrales, gestión de activos y optimización de la demanda. Estas aplicaciones requieren datos de calidad, conectividad, integración con sistemas operativos y mecanismos de validación. En entornos críticos, un modelo algorítmico debe complementar los controles de ingeniería y las responsabilidades del operador, sin sustituir sin supervisión las funciones de seguridad.

La ciberseguridad ocupa un lugar central en el análisis. La expansión de la IA incrementa el valor de los datos operativos y puede ampliar la superficie de ataque a través de plataformas, interfaces de programación, dispositivos conectados y sistemas de terceros. Al mismo tiempo, las herramientas de IA pueden apoyar la detección de intrusiones, la identificación de patrones anómalos y la priorización de incidentes. Este beneficio depende de contar con una arquitectura basada en segmentación, gestión de identidades, registros confiables y procedimientos de respuesta.

El estudio vincula además la IA con la seguridad energética y la asequibilidad. La concentración de demanda en centros de datos puede intensificar la competencia por capacidad de conexión y elevar los costos de refuerzo en determinadas regiones. Si bien la digitalización puede reducir costos operativos, sus beneficios no se distribuyen automáticamente entre usuarios, operadores y desarrolladores, por lo que se requieren reglas de conexión claras, señales tarifarias adecuadas, planificación coordinada y mecanismos que reconozcan el valor de la flexibilidad.

Para las utilities y los operadores de red, el informe aporta datos útiles para construir escenarios de demanda y priorizar capacidades digitales. Para los reguladores, ofrece elementos sobre conexión de centros de datos, acceso a información, resiliencia y asignación de costos. Para las empresas tecnológicas, identifica oportunidades en analítica, automatización, ciberseguridad y optimización de redes. Su valor estratégico radica en presentar la inteligencia artificial como una fuerza que modifica simultáneamente la demanda eléctrica y las capacidades de operación, con efectos directos sobre las redes inteligentes y la transición energética.

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https://iea.blob.core.windows.net/assets/3179f7f8-01f6-4dd6-bffa-c9f7b73f1dc9/KeyQuestionsonEnergyandAI.pdf

La evolución de las telecomunicaciones está trasladando la competencia desde la oferta de datos hacia experiencias de conectividad diferenciadas, capaces de garantizar un determinado desempeño de red en momentos y aplicaciones específicos. Los operadores pueden responder a consumidores que valoran la velocidad de navegación y subida y calidad asegurada. La propuesta puede materializarse mediante complementos de calidad de servicio, planes escalonados o planes premium 5G Standalone, con recursos de red superiores mediante pagos adicionales. Así, la conectividad adquiere una dimensión estratégica asociada con la generación de ingresos, la percepción de marca y la retención de usuarios. En siete mercados, los usuarios de planes diferenciados presentan puntuaciones de percepción de marca 46% superiores y niveles de satisfacción 18% mayores frente a usuarios del mismo operador sin mejoras de desempeño. Por ello, demostrar el rendimiento contratado resulta necesaria para sostener la confianza del consumidor.

A partir de esta oportunidad comercial, la conectividad diferenciada puede adaptarse a condiciones competitivas. En mercados donde predominan planes económicos de 5G con paquetes de datos, mejorar la calidad de red permite competir mediante desempeño en lugar de depender exclusivamente del precio. Las preferencias muestran que 34% de los usuarios estaría dispuesto a pagar por un plan de precio medio con el doble de recursos de red, mientras 21% aceptaría un plan de precio alto con cuatro veces esos recursos. La calidad asegurada representa 47% del proceso de decisión y es 1,5 veces más importante que beneficios y contenidos. Dos tercios de los consumidores manifiestan disposición a contratar otras soluciones o productos de su operador, mientras 30% estaría dispuesto a cambiar de proveedor si otro ofrece esta posibilidad. Por consiguiente, la estrategia puede contribuir al crecimiento del ingreso promedio por usuario, la diferenciación comercial y la fidelización.

Sin embargo, la adopción no depende únicamente de disponer de capacidades técnicas. La observabilidad del rendimiento es necesaria, porque cerca de la mitad percibe variaciones y necesita evidencia del servicio contratado. Pueden ofrecer un ícono, un resumen de calidad o información en tiempo real. La comunicación debe explicar el servicio, pues 60% desconoce el concepto o lo considera poco claro. En cuanto a los modelos de comercialización, más de un tercio prefiere contratar directamente con el operador, mientras 26% optaría por servicios integrados en aplicaciones mediante APIs u otros modelos. Esto abre posibilidades para evolucionar desde esquemas tradicionales hacia modelos de plataforma y mayor colaboración con desarrolladores. De esta manera, los operadores pueden ampliar su participación en la cadena de valor y utilizar las capacidades de red expuestas mediante APIs para generar servicios adaptados a diferentes necesidades.

La expansión de aplicaciones basadas en inteligencia artificial está elevando las exigencias sobre las redes y amplía el espacio para estos servicios. Hacia 2030, 25% de los consumidores espera utilizar IA en múltiples dispositivos, mientras la adopción de IA multimodal podría aumentar de 13% a 29% y el tiempo dedicado a aplicaciones de IA fuera del hogar podría pasar de 35% a 45%. Estas aplicaciones demandarán baja latencia, ancho de banda garantizado, seguridad, analítica en tiempo real y eficiencia. En este contexto, 5G Standalone puede facilitar capacidades necesarias para atender experiencias más inmersivas. La conectividad diferenciada también puede transformar la propuesta comercial, si combina capacidades de red, modelos de negocio flexibles, evidencia de desempeño y comunicación efectiva con los consumidores. De esta manera, la evolución hacia servicios personalizados puede acompañar la creciente integración entre conectividad, inteligencia artificial y dispositivos conectados.

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https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/consumerlab/reports/winning-in-the-market-with-differentiated-connectivity-offerings

https://www.ericsson.com/48e7a6/assets/local/reports-papers/consumerlab/doc/winning-in-the-market-with-dc-offerings.pdf

La expansión de la inteligencia artificial está modificando las relaciones entre tecnología, economía, instituciones y poder, al mismo tiempo que incrementa la dependencia de países frente a infraestructuras y empresas tecnológicas concentradas. En este contexto, la soberanía digital no puede entenderse como autosuficiencia tecnológica ni como aislamiento frente a los mercados internacionales. Por el contrario, implica desarrollar capacidad para influir, gobernar y utilizar tecnologías digitales y sistemas de IA manteniendo capacidad de decisión y libertad de elección. Esta perspectiva adquiere especial importancia para economías emergentes, donde reproducir todo el ecosistema tecnológico resulta poco realista debido a las elevadas necesidades de capital, infraestructura, talento y conocimiento especializado. Además, la concentración de la economía mundial de IA en pocos actores limita las posibilidades de entrada y aumenta riesgos relacionados con dependencia tecnológica, acceso a computación, ciberseguridad, infraestructura en la nube y control sobre datos y modelos. Por ello, la soberanía digital cooperativa propone organizar la interdependencia mediante cooperación internacional, diversificación, interoperabilidad y desarrollo selectivo de capacidades nacionales.

A partir de esta concepción, la capacidad de un país para desarrollar y gobernar inteligencia artificial depende de un ecosistema compuesto por múltiples habilitadores interdependientes. Estos incluyen datos y gobernanza de datos; ecosistemas de software, modelos de IA y capacidades de código abierto; infraestructura de cómputo, semiconductores y nube; conectividad significativa; disponibilidad de energía e infraestructura eléctrica resiliente; capital humano, investigación y ecosistemas científicos; ciberseguridad y ciberresiliencia; marcos regulatorios basados en riesgos; resiliencia cognitivo-informacional; financiación; capacidades industriales y cadenas de suministro; y estandarización técnica e interoperabilidad. Estas dimensiones pueden organizarse en cuatro grandes categorías: activos digitales, infraestructura fundamental, capacidad productiva, y seguridad y protección. Además, su interdependencia impide tratarlas como políticas aisladas. El acceso a datos de calidad permite entrenar y adaptar sistemas de IA, mientras la disponibilidad de cómputo, semiconductores, conectividad y energía condiciona su desarrollo. Del mismo modo, el talento especializado, la investigación y las capacidades institucionales determinan la posibilidad de utilizar estas infraestructuras de manera autónoma y responsable.

Asimismo, la concentración de la infraestructura de IA introduce restricciones adicionales. Los grandes proveedores de nube, fabricantes de semiconductores y desarrolladores de modelos concentran capacidades que generan barreras de entrada y costos de sustitución elevados. Por tanto, depender de modelos cerrados o de proveedores externos para servicios públicos y funciones críticas puede limitar la capacidad estatal para inspeccionar, modificar o reemplazar tecnologías esenciales. Frente a ello, los modelos con pesos abiertos, los ecosistemas de código abierto y las infraestructuras digitales públicas pueden reducir determinadas barreras de entrada, facilitar la adaptación tecnológica y ampliar las posibilidades de innovación local. Sin embargo, la apertura por sí sola no elimina las dependencias, debido a que el control puede permanecer concentrado en capas como computación, semiconductores, datos, infraestructura física o canales de distribución. De manera similar, las infraestructuras digitales públicas pueden fortalecer la inclusión y la interoperabilidad, pero también reproducir dependencias si se sustentan en proveedores extranjeros de nube, hardware o mantenimiento. Por esta razón, la estrategia debe evaluar las dependencias presentes en cada capa tecnológica y no únicamente la apertura formal de las herramientas utilizadas.

La propuesta plantea una transición desde una aspiración general de soberanía hacia una priorización estratégica basada en las capacidades reales de cada país. Esto supone identificar aquellos segmentos donde resulta viable construir capacidades nacionales y diferenciarlos de aquellos donde la cooperación, la diversificación o el intercambio de infraestructura ofrecen mejores resultados. En este marco, pueden utilizarse mecanismos como adquisiciones conjuntas, investigación colaborativa, infraestructura compartida, estándares interoperables, cooperación en ciberseguridad y marcos regulatorios compatibles. Además, la capacidad institucional debe acompañar las inversiones tecnológicas mediante educación, investigación, regulación, desarrollo industrial y fortalecimiento administrativo. El objetivo no consiste en eliminar toda dependencia externa, sino en convertir dependencias concentradas y vulnerables en formas de interdependencia diversificadas y gobernables. Así, la soberanía digital cooperativa articula autonomía selectiva, apertura estratégica y cooperación internacional para fortalecer la resiliencia tecnológica, ampliar la capacidad de decisión y permitir que los países participen de manera más activa en la evolución de los ecosistemas digitales y de inteligencia artificial.

Para leer más ingrese a:

https://dco.org/cooperation-digital-sovereignty-and-atrificial-intelligence/

https://dco.org/wp-content/uploads/2026/08/DCO-Report-Cooperative-Digital-Sovereignty-and-Artificial-Intelligence_Single-_FINAL_.pdf

Las plantas de energía virtuales (VPP) emergen como una herramienta con potencial significativo para sistemas eléctricos del sudeste asiático organizados mayoritariamente bajo esquemas de comprador único o integración vertical, una estructura de mercado con paralelos directos al sector eléctrico colombiano. A partir de la revisión de literatura técnica y del análisis comparado de programas operativos en Alemania, Reino Unido, Australia y Estados Unidos, junto con la sistematización de datos de organismos como la Agencia Internacional de Energía y el Departamento de Energía estadounidense, se describe la arquitectura funcional de una VPP en tres capas: vinculación y registro de activos, intercambio de datos y despacho, e interacción con el sistema de potencia a través de plataformas como los sistemas de gestión de distribución (DMS/ADMS) y los sistemas de gestión de recursos energéticos distribuidos (DERMS).

Se identifican cinco arquetipos de VPP, desde esquemas tarifarios simples hasta modelos conscientes de las restricciones de la red de distribución, cada uno con distinto nivel de complejidad institucional y requisitos de propiedad. Estos arquetipos encuentran ejemplos reales documentados en programas como Next Kraftwerke, Hawaiian Electric, Octopus Energy y el VPP de Tesla en el sur de Australia, que ilustran trayectorias posibles de implementación bajo diferentes marcos regulatorios y niveles de madurez tecnológica.

Entre los hallazgos principales, las VPP pueden reducir costos de adecuación de recursos hasta en un 40% frente a alternativas convencionales y en cerca de 60% frente a baterías utility-scale, según cifras del Departamento de Energía de Estados Unidos. Asimismo, la capacidad solar distribuida podría sumar unos 20 GW en el sudeste asiático entre 2024 y 2030, lo que intensifica la necesidad de coordinar activos dispersos para evitar congestión local y problemas de tensión en los alimentadores. Este crecimiento acelerado de la generación distribuida convierte la agregación de recursos en una prioridad operativa antes de que las restricciones de red se vuelvan más difíciles de gestionar.

No obstante, las VPP complementan la inversión en red pero no la sustituyen. Su valor puede verse limitado por contratos rígidos de compra de energía a plantas fósiles, brechas en medición inteligente y modelos de negocio de las utilities que no incentivan la flexibilidad del lado de la demanda. A esto se suman riesgos distributivos, pues la participación tiende a concentrarse en clientes urbanos de mayores ingresos si no se diseñan mecanismos de acceso equitativo, así como riesgos de gobernanza de datos vinculados a la privacidad y la ciberseguridad de los dispositivos conectados. Estas limitaciones exigen que el diseño regulatorio anticipe tanto las barreras estructurales del mercado como los efectos distributivos no deseados.

Las recomendaciones se estructuran en cuatro frentes. En primer lugar, resulta necesario establecer roles regulatorios claros y protocolos estandarizados de medición y verificación antes de escalar programas, de modo que la expansión de las VPP se apoye en reglas predecibles. En segundo lugar, las VPP deben tratarse como parte de un conjunto más amplio de herramientas de flexibilidad, sin desligarlas de reformas al despacho y a los contratos de generación, pues su efectividad depende de cambios más profundos en la operación del sistema. En tercer lugar, conviene priorizar puntos de entrada de alta viabilidad como clústeres industriales, centros de datos, redes insulares dependientes de diésel y alimentadores con alta penetración solar, escenarios donde los beneficios de la agregación resultan más evidentes y medibles. Finalmente, es indispensable garantizar seguridad y privacidad por diseño desde las etapas tempranas de implementación, de forma que la coordinación de activos distribuidos no comprometa la integridad de los datos ni la confianza de los usuarios.

Para leer más ingrese a:

https://caseforsea.org/post_knowledge/emerging-technologies-series-virtual-power-plant-and-southeast-asia/

https://caseforsea.org/wp-content/uploads/2026/05/202605_CASE_02-Virtual-Power-Plants_R04.pdf

La transformación digital del sector público en Malasia se plantea como una vía para elevar la productividad, mejorar los servicios y responder a una ciudadanía que demanda interacciones más rápidas, integradas y accesibles. La expansión de internet, que pasó de 84% en 2019 a 98% en 2024, incrementó las expectativas sobre la capacidad estatal para prestar servicios a escala. En este escenario, GovTech no se limita a incorporar plataformas tecnológicas, sino que requiere articular infraestructura digital, instituciones, regulación, intercambio de datos, capacidades digitales y servicios centrados en las personas. Malasia ha avanzado mediante el Public Sector Digitalization Strategic Plan, MyDIGITAL, el 13th Malaysia Plan y la consolidación del Ministry of Digital y la National Digital Department. Además, 86% de los servicios públicos estaban disponibles en línea en 2025. Sin embargo, persisten fragmentación entre ministerios, interoperabilidad limitada, procesos heredados y brechas de capacidades, reduciendo el impacto productivo de las inversiones digitales.

Asimismo, el capital humano condiciona la capacidad de sostener la transformación. La GovTech Skills Survey, aplicada a 16.500 funcionarios de 28 ministerios, muestra una estructura piramida

A partir de este diagnóstico, las bases digitales deben complementarse con condiciones institucionales que permitan convertir tecnología en valor público. La creación del Ministry of Digital y la formalización de JDN han fortalecido la coordinación, mientras el PSDSP, MyDIGITAL, la política de Cuarta Revolución Industrial, el Data Sharing Act 2025 y las normas de ciberseguridad configuran un marco para servicios interoperables y seguros. Asimismo, Malasia presenta avances en apertura de datos y gobernanza, aunque todavía existen dificultades para reutilizar información entre organismos y generar resultados públicos. La coordinación constituye otro punto de atención: 68% señala que infraestructura y capacidades se consideran en los planes de digitalización, pero solo 18% menciona colaboración interna, 16% colaboración entre agencias, 14% retroalimentación del personal y 3% participación ciudadana. De este modo, los mecanismos formales necesitan acompañarse de reglas claras, liderazgo, herramientas de colaboración y participación. Government-as-a-Platform también puede reducir duplicaciones y favorecer soluciones compartidas.

l: las habilidades básicas e intermedias están extendidas, mientras las avanzadas se concentran. El 94% considera que actualizar capacidades es la vía más efectiva ante las demandas digitales, pero solo 52% recibió formación específica y menos de un tercio la considera suficiente. Las brechas aumentan en inteligencia artificial y análisis de datos: 71% expresa necesidad de formación en IA, pero solo 52% recibió capacitación, mientras 22% fue formado en visualización de datos. También existen dificultades de selección, tiempo y gestión fragmentada de necesidades formativas. Por tanto, se requiere modernizar contratación, retención, incorporar competencias digitales en evaluación de desempeño, ampliar formación y fortalecer liderazgo y cultura organizacional. La resistencia al cambio muestra que la adopción depende de gestión, adaptación y aprendizaje continuo sostenible.

La agenda de reforma propone trasladar la digitalización desde la disponibilidad de servicios hacia su integración, adopción efectiva y productividad. Para ello se plantean acciones sobre plataformas, políticas, personas y participación. Entre ellas figuran fortalecer plataformas compartidas, ampliar el intercambio seguro de datos, utilizar estándares comunes, modernizar el talento digital, incorporar diseño centrado en usuarios y cerrar brechas de adopción regional. La participación ciudadana importa porque disponer de un servicio digital no garantiza su utilización; por ello se proponen procesos de co-creación, pruebas de usabilidad y mediciones periódicas. Del mismo modo, la inteligencia artificial exige capacidades para rediseñar servicios alrededor de datos, interoperabilidad y recorridos de usuario, y retroalimentación. Para pymes y territorios rezagados se propone capacitación, incentivos para trámites electrónicos y conectividad. Así, la transformación digital puede evolucionar desde proyectos aislados hacia un gobierno más integrado, eficiente, productivo, inclusivo y centrado en ciudadanos y empresas sosteniblemente.

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https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/cf7d362c-622a-4b64-9b8c-8c6787424c3c

https://openknowledge.worldbank.org/server/api/core/bitstreams/ab6c1983-48c6-4e41-bc56-18c18438f3ba/content