S&P Global muestra que la demanda eléctrica de centros de datos está modificando la valoración de empresas eléctricas estadounidenses. Las compañías tradicionales, antes vistas principalmente como refugios defensivos por sus dividendos y monopolios regulados, empiezan a ser evaluadas también como vehículos de crecimiento. El cambio se debe a la expansión de inteligencia artificial, computación en la nube y grandes consumidores que requieren suministro confiable durante varios años.

Analistas citados señalan que el mercado distingue entre empresas con tasas compuestas de crecimiento por acción iguales o superiores a 8% y aquellas con perspectivas más bajas. Entergy, por ejemplo, proyecta crecimiento anual compuesto de 9% en ventas minoristas y 16% en ventas industriales hasta 2030, además de una cartera contratada relevante de centros de datos. Su acción ha aumentado cerca de 150% desde comienzos de 2024. NiSource también aparece como beneficiaria por compromisos de centros de datos frente a su tamaño.

Por tanto, el artículo confirma que la infraestructura digital redefine la estrategia de empresas eléctricas. Los inversionistas exigirán contratos firmes, visibilidad de demanda, capacidad de conexión y planes creíbles de inversión. Esto obliga a integrar planeación de redes, generación, gestión comercial, riesgos regulatorios y analítica de clientes industriales. Las áreas de tecnología deberán aportar pronósticos, modelos de escenarios, gestión de datos y plataformas para relacionarse con grandes usuarios. El crecimiento no será solo financiero: dependerá de ejecutar proyectos de conexión con confiabilidad, trazabilidad y control de costos. La gestión de grandes cargas requiere datos confiables y gobierno de portafolio en mercados regulados.

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https://www.spglobal.com/market-intelligence/en/news-insights/articles/2026/7/data-center-demand-has-investors-reevaluating-us-electric-utility-stocks-103396628

Fortune reseña una advertencia atribuida a Goldman Sachs sobre la brecha entre expectativas de productividad por inteligencia artificial y resultados reales dentro de las organizaciones. El mensaje central es que la tecnología no genera valor automáticamente: depende de adopción por parte de trabajadores, rediseño de procesos, controles internos y confianza en las herramientas. Incluso puede aparecer resistencia cuando los equipos perciben amenaza, sobrecarga o falta de claridad en los beneficios.

Para empresas intensivas en operación crítica, esa lectura es especialmente relevante. La implantación de inteligencia artificial en áreas como mantenimiento, atención comercial, planeación, ciberseguridad o gestión documental requiere más que licencias y pilotos. Si los procesos siguen igual, los datos son incompletos o las personas no incorporan las recomendaciones en su trabajo diario, el impacto se diluye. La resistencia también puede expresarse mediante baja utilización, evasión de herramientas o decisiones manuales paralelas que reducen trazabilidad.

Por tanto del sector energético, la lección es gobernar la IA como transformación organizacional y no solo como automatización. Se requieren casos de uso asociados a indicadores operativos, capacitación, gestión del cambio, evaluación de riesgos, auditoría de resultados y mecanismos para capturar retroalimentación de usuarios. En empresas eléctricas, donde los errores pueden afectar continuidad del servicio, la adopción debe combinar productividad con seguridad, explicabilidad y responsabilidad. La ventaja estará en integrar IA a flujos reales de negocio, con datos confiables y controles que mantengan aceptación interna. Esto exige responsabilidades claras entre tecnología, talento humano, operación y cumplimiento antes de desplegar soluciones críticas internas y seguridad operacional.

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https://fortune.com/2026/07/14/goldman-ai-productivity-reality-check-worker-sabotage/

IEC e-tech analiza la eficiencia energética de los centros de datos en un contexto de expansión acelerada de inteligencia artificial. El crecimiento de modelos computacionales, almacenamiento y procesamiento de datos exige más infraestructura eléctrica, refrigeración y disponibilidad continua. Esto convierte a los centros de datos en una carga estratégica para los sistemas eléctricos y en un objetivo prioritario de eficiencia, normalización y gestión energética.

La publicación subraya que la respuesta no puede limitarse a construir más capacidad. Los operadores necesitan innovaciones en alimentación eléctrica, refrigeración, diseño de equipos, medición de desempeño y operación coordinada. La eficiencia debe abordarse desde el uso final de los servidores hasta la infraestructura auxiliar, porque cada mejora reduce presión sobre redes, costos de energía y emisiones asociadas. La estandarización internacional resulta relevante para comparar desempeño, orientar compras tecnológicas y evitar soluciones incompatibles entre instalaciones.

Por tanto, el tema tiene doble impacto. Por un lado, los centros de datos serán clientes de alta demanda, con requerimientos exigentes de calidad, redundancia y crecimiento. Por otro lado, su eficiencia puede determinar la magnitud de inversiones necesarias en redes y generación. Las empresas deberán fortalecer herramientas de pronóstico, conexión de grandes usuarios, medición avanzada y diseño tarifario. También conviene explorar acuerdos que incentiven eficiencia, flexibilidad y uso de energía limpia, de modo que la digitalización no derive en congestiones costosas ni en expansión ineficiente del sistema eléctrico. La eficiencia del centro de datos se vuelve insumo de planeación, sostenibilidad y arquitectura de conexión y centros de datos.

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https://etech.iec.ch/issue/2026-04/boosting-the-energy-efficiency-of-data-centres

EPRI aborda un problema creciente para las empresas eléctricas: los modelos de red dependen de datos exactos, accesibles y actualizados. La adopción de recursos distribuidos, vehículos eléctricos, almacenamiento y nuevas tecnologías está llevando a las empresas a usar modelos con mayor frecuencia para planeación, operación, confiabilidad e inversiones. Sin embargo, muchas organizaciones todavía dedican demasiado tiempo a reunir, validar y reconciliar información almacenada en sistemas desconectados.

El artículo destaca el proyecto Applied Grid Model Data Management, orientado a mejorar calidad de datos, simplificar flujos de trabajo y establecer una administración más centralizada del modelo eléctrico. La experiencia incluye aprendizajes de empresas como Puget Sound Energy y muestra que la gestión del modelo no es solo un asunto técnico, sino una disciplina de gobierno de información. Cuando los datos de activos, topología, cargas, protecciones y nuevas conexiones no coinciden, los análisis pueden producir decisiones incorrectas.

Por tanto, el tema es fundamental porque la transición energética aumenta la dependencia de simulaciones confiables. Sistemas avanzados de distribución, gestión de interrupciones, planeación de capacidad, integración de renovables y vehículos eléctricos requieren una fuente común y trazable del modelo de red. La prioridad empresarial debe ser reducir silos, automatizar validaciones, definir dueños de datos y habilitar intercambio entre áreas de operación, planeación e ingeniería. Un modelo robusto permite inversiones más precisas, mejores evaluaciones de riesgo y respuestas operativas más rápidas. También permite auditar cambios de topología, reducir duplicidades entre sistemas y preparar modelos compatibles con automatización avanzada y análisis de flexibilidad operativa futura entre plataformas empresariales.

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Why Grid Models Need a Solid Data Foundation

La Comisión Federal Reguladora de Energía de Estados Unidos creó un grupo de trabajo sobre tecnologías de mejora de red para evaluar cómo puede impulsarlas, incluso mediante incentivos. La discusión se dio en una audiencia del Comité de Energía y Recursos Naturales del Senado, donde se revisaron opciones para enfrentar costos crecientes de transmisión, congestión y presión de nuevas cargas como centros de datos.

Las tecnologías analizadas incluyen calificación dinámica de líneas, controladores avanzados de flujo de potencia y conductores de alto desempeño. La presidencia de la comisión explicó que la Ley Federal de Energía no permite ordenar directamente a las empresas usar una tecnología específica, pero sí puede exigir análisis comparativos y revisar si las alternativas seleccionadas producen tarifas justas y razonables. La comisionada Judy Chang planteó que, al solicitar incentivos, los propietarios de transmisión deberían explicar qué tecnologías implementan, cuáles evaluaron y por qué descartaron opciones disponibles.

Por tanto, el debate muestra que la modernización de redes ya no depende únicamente de construir nueva infraestructura. Los reguladores empiezan a cuestionar inversiones sobredimensionadas cuando existen alternativas digitales o de electrónica de potencia más económicas. Esto abre espacio para sistemas de datos, monitoreo, modelos de capacidad en tiempo real y analítica técnico-económica. También anticipa cambios en la regulación de remuneración: las empresas deberán demostrar que sus decisiones tecnológicas minimizan costos para usuarios y aceleran capacidad efectiva sin comprometer confiabilidad. Esto puede acelerar pilotos de calificación dinámica y control de flujo dentro de planes de expansión con menor costo en redes congestionadas.

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https://www.utilitydive.com/news/ferc-grid-enhancing-technology-incentives-atts-senate-hearing/825992/

El análisis sobre el trabajo de MIT presenta una forma distinta de fortalecer la resiliencia eléctrica: coordinar recursos instalados en hogares, como cargadores de vehículos eléctricos, paneles solares, baterías, termostatos inteligentes, bombas de calor y calentadores de agua. El planteamiento parte de una realidad operativa: la red puede perder nodos críticos por tormentas, fallas o ciberataques, mientras miles de dispositivos distribuidos permanecen disponibles en el borde de la red.

El marco propuesto recibe el nombre EUREICA, sigla en inglés de activos coordinados por internet, eficientes y ultrarresilientes. En escenarios modelados por investigadores, incluso ataques dirigidos contra fabricantes específicos de termostatos o pérdidas de 5% a 40% de potencia pueden mitigarse si un operador local identifica dispositivos confiables, calcula aportes de generación o reducción de consumo y activa una microrred regional. Un ejemplo considerado es una comunidad de 1.000 hogares que participa en un mercado local y recibe compensación por apoyar emergencias.

Por tanto, el mensaje es que la resiliencia futura exigirá visibilidad y control de recursos residenciales, no solo inversión en activos centrales. La oportunidad requiere plataformas seguras de registro, autenticación, medición, despacho y liquidación económica. También demanda ciberseguridad, segmentación de fabricantes, pruebas de confianza y reglas de participación ciudadana. La experiencia es relevante para Colombia porque anticipa cómo la masificación de vehículos eléctricos y generación distribuida puede convertirse en capacidad operativa ante contingencias. También exige reglas para remunerar recursos seguros sin comprometer la operación doméstica, privacidad y la participación voluntaria del usuario final en tiempo real.

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Every time you plug in your EV or flip on your solar inverter, MIT engineers see a secret weapon hiding in plain sight against grid collapse

CINEA presenta los aprendizajes de 17 proyectos LIFE enfocados en separación, recolección, reutilización y reciclaje de residuos municipales en Europa. El artículo recuerda que cada persona genera más de 500 kilogramos de residuos al año y que menos de la mitad se recicla. La reunión técnica analizó sistemas de pago por generación de residuos, calidad de materiales, contaminación, reutilización y uso de materias primas secundarias.

Las discusiones se realizaron en un momento relevante para la política pública europea, porque el Acta de Economía Circular de la Unión Europea está prevista para este año. Los proyectos mostraron que la separación en origen es la base para obtener reciclaje de alta calidad. También evidenciaron que los sistemas de pago por disposición dependen de gobernanza, compromiso ciudadano, adaptación local y voluntad política. Las soluciones con recolección puerta a puerta o contenedores cerrados con códigos de acceso suelen entregar menor contaminación y mejor calidad de materiales.

Para directivos de tecnología de empresas de energía, el tema se conecta con bioenergía, aprovechamiento de residuos, trazabilidad de materiales y economía circular en infraestructura. La gestión moderna de residuos requiere datos confiables, sensores, identificación de usuarios, medición de flujos, seguimiento de contaminación y plataformas de incentivos. Además, la recuperación de residuos eléctricos, textiles y orgánicos puede integrarse con estrategias de eficiencia energética, reducción de emisiones y nuevos modelos de valorización. La lección central es que la circularidad requiere innovación operacional y sistemas digitales que permitan medir, separar y reutilizar mejor. Estos aprendizajes apoyan estrategias de biogás, compras sostenibles y reducción de residuos.

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https://cinea.ec.europa.eu/news-events/news/life-leads-way-separating-and-reusing-municipal-waste-2026-07-09_en

ICF plantea que la congestión en los sistemas de transporte debe gestionarse con enfoques basados en desempeño y datos actualizados, no únicamente mediante ampliación de infraestructura. En áreas metropolitanas de Estados Unidos con más de 200.000 habitantes, la normativa federal exige procesos de gestión de congestión dentro de la planificación de transporte. Estos procesos definen objetivos, indicadores, necesidades, estrategias y evaluación de resultados.

El artículo explica que eliminar por completo la congestión no es realista ni necesariamente deseable, porque también puede reflejar actividad económica. El propósito consiste en mantenerla dentro de niveles aceptables para movilidad de personas y mercancías. Después de la pandemia surgieron patrones diferentes, como congestión al mediodía, periodos pico más largos, más comercio electrónico y cambios en hábitos de viaje. Por ello, ICF recomienda incorporar fuentes emergentes de datos, como información basada en ubicación, para medir accesibilidad laboral, tiempos de viaje, actividad peatonal, uso de bicicletas y comportamiento del transporte público.

Para directivos de tecnología del sector energético, aunque el artículo pertenece al ámbito transporte, existe una relación directa con electrificación, carga de vehículos eléctricos y planeación de infraestructura. La congestión vial afecta perfiles de carga, ubicación de cargadores, operación de flotas eléctricas y demanda energética urbana. Las empresas de energía pueden usar analítica de movilidad para anticipar puntos de recarga, diseñar tarifas, coordinar carga gestionada y alinear inversiones en red con patrones reales de desplazamiento. La convergencia transporte-energía dependerá cada vez más de datos oportunos y modelos predictivos. Estos datos pueden orientar inversión en cargadores, redes y operación de flotas.

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https://www.icf.com/insights/transportation/congestion-management-strategies

El World Resources Institute muestra que la energía eólica de pequeña escala puede aportar beneficios significativos a comunidades con acceso limitado, costos altos o baja confiabilidad del suministro. A diferencia de los parques eólicos de gran tamaño, estas soluciones se instalan cerca del consumo y pueden alimentar viviendas, escuelas, centros de salud, granjas, telecomunicaciones y pequeños negocios. El artículo resalta que su valor aumenta donde la energía solar u otras tecnologías renovables no son suficientes por condiciones técnicas o económicas.

Los ejemplos internacionales ilustran el potencial social y operativo. En dos aldeas tribales de Odisha, India, dos sistemas eólicos pequeños suministran electricidad a 60 hogares y 259 personas, además de generar empleo y nuevas capacidades locales. En las islas Fox, en Maine, tres turbinas de 1,5 MW han permitido ahorros cercanos a 1,3 millones de dólares durante los primeros 14 años de operación. El mercado global de pequeñas turbinas eólicas fue valorado en 1.600 millones de dólares en 2024 y podría alcanzar 2.200 millones en 2030.

Para directivos de tecnología de empresas de energía, este tema abre una línea de innovación en recursos distribuidos para zonas rurales, microrredes e infraestructura crítica. La integración requiere medición, control, mantenimiento remoto, datos meteorológicos, esquemas híbridos con baterías y criterios de conexión seguros. Más allá de la generación renovable, la pequeña eólica puede convertirse en herramienta de resiliencia, reducción de diésel y desarrollo local si se gestiona con plataformas digitales y modelos de operación adecuados. Su despliegue requiere evaluar disponibilidad del viento, aceptación comunitaria, repuestos, capacitación local y esquemas tarifarios que remuneren confiabilidad.

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https://www.wri.org/insights/small-wind-big-benefits-communities

Microgrid Knowledge reporta la alianza entre Sunrun, Tesla y Renew Home para crear una de las mayores plantas virtuales distribuidas de Estados Unidos. Las compañías buscan poner a disposición más de 16 GW de capacidad flexible mediante energía solar residencial, baterías, termostatos inteligentes, electrodomésticos, iluminación y carga bidireccional de vehículos eléctricos. La propuesta responde al aumento de demanda asociado a centros de datos, inteligencia artificial e industrialización eléctrica.

El artículo señala que las cargas de gran escala podrían crecer en más de 100 GW hacia la década de 2030. Frente a ese escenario, la agregación de recursos en hogares se presenta como alternativa para aportar capacidad durante horas críticas sin construir toda la infraestructura convencional. Las tres empresas tienen acceso a recursos energéticos en nueve millones de viviendas y más de 12 millones de dispositivos. En Virginia, donde la concentración de centros de datos es muy alta, ya cuentan con más de 300 MW de capacidad distribuida y esperan llegar a 500 MW en 2030.

Para responsables de tecnología, la iniciativa confirma que las plantas virtuales están pasando de pilotos a infraestructuras digitales de escala. Operar millones de dispositivos exige plataformas de control, medición, pronóstico, compensación y ciberseguridad. Las empresas de energía deberán prepararse para coordinar recursos residenciales como capacidad confiable, con reglas claras de despacho, interoperabilidad y liquidación. El valor estratégico está en convertir activos dispersos en una herramienta de expansión flexible para atender nuevas cargas digitales. El modelo también plantea preguntas regulatorias sobre certificación de capacidad, permanencia del recurso y protección de datos de los usuarios residenciales.

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https://www.microgridknowledge.com/distributed-energy/virtual-power-plant/article/55386297/home-energy-giants-collaborate-to-boost-grid-capacity-for-data-centers-and-ai-demands