Descripción
El objetivo del documento es proporcionar lineamientos estratégicos para la implementación responsable y eficaz de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en el sector energético colombiano. Con el fin de cumplir con el objetivo planteado el documento se estructura en 3 secciones.
En el primer capítulo, se analiza la información sobre el avance de la Inteligencia Artificial en Colombia y su aplicación en el sector energético, así como experiencias internacionales relevantes. En la sección de Aplicaciones de IA en Colombia, se detalla el marco político y regulatorio establecido para impulsar el uso responsable y sostenible de la IA en el país, destacando la Directiva Presidencial 3/2021 y la Hoja de Ruta para la Adopción Ética y Sostenible de la IA. Además, se describen iniciativas empresariales en el sector eléctrico colombiano, para usos con tecnología LiDAR, la implementación del sistema de Diagnóstico Automático de Fallas (DAF), el uso de Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI), entre otros. Las experiencias internacionales proporcionan un panorama amplio de los conceptos fundamentales de la IA, incluyendo definiciones y aplicaciones prácticas en diversos campos. Se exploran temas como el Aprendizaje Automático, la colaboración entre IA y Aprendizaje Automático, y las nuevas tendencias en aplicaciones de IA en el sector eléctrico. Además, se presentan 16 casos de estudio, resaltando cómo la IA se utiliza, por ejemplo, para mejorar u optimizar los procesos asociados a las actividades de generación, la operación de la red eléctrica, la seguridad y aspectos comerciales. Asu vez, se describen lecciones aprendidas y mejores prácticas identificadas en la implementación efectiva de la Inteligencia Artificial en el sector eléctrico (para más información revisar el documento de referenciamiento). Estas lecciones resaltan la importancia de la flexibilidad, la evaluación integral, el desarrollo de métodos y procesos, la innovación tecnológica, la planificación detallada y la gestión proactiva de riesgos en proyectos de IA. Además, se enfatiza en la optimización de la gestión energética, la colaboración interdisciplinaria, la mejora de la confiabilidad y seguridad, la personalización de servicios, la predicción y optimización, la reducción de costos y la necesidad de directrices claras. Estas prácticas son fundamentales para garantizar una implementación exitosa y ética de la IA en el sector energético.
En el segundo capítulo, se destacan 12 brechas asociadas a la falta de infraestructura tecnológica y la escasez de formación especializada, así como la apropiación de estándares de forma consistente. Lo anterior conlleva a que la apropiación tecnológica en las empresas energéticas enfrente dificultades para implementar eficazmente las tecnologías de IA soportada en metodologías robustas y herramientas adecuadas para evaluar su impacto en la eficiencia operativa y la rentabilidad. Además, la falta de programas de capacitación en el marco ético y legal limita aún más la capacidad de las organizaciones para adoptar la IA de manera responsable y efectiva. En el ámbito de la gestión reglamentaria, la falta de lineamientos para su uso y la adopción de estándares o mejores prácticas internacionales sobre el desarrollo y aplicación de la IA genera incertidumbre y puede dar lugar a prácticas éticamente cuestionables. A nivel empresarial, la insuficiente asignación de recursos financieros y de inversión, junto con desafíos en seguridad cibernética y los retos en la gestión de la cadena de suministro o proveedores que soportan procesos asociados al uso de la IA, crea un entorno desafiante para las empresas que buscan implementar tecnologías de IA de manera efectiva.
Finalmente, en el tercer capítulo, se propone 9 lineamientos estratégicos que requieren una acción coordinada y colaborativa para el desarrollo y la capacitación en IA en el sector energético, crucial para optimizar procesos y mejorar la eficiencia y resiliencia del servicio. Implementar programas especializados para profesionales del sector, respaldados por fondos públicos para I+D, y establecer becas y subvenciones, fomentará la creación de nuevo conocimiento. Es fundamental estandarizar la adopción y evaluación de tecnologías IA, garantizando su impacto positivo en eficiencia y calidad del servicio. Además, la colaboración entre el estado-academia-industria, junto con incentivos fiscales y financieros, impulsará la inversión privada en proyectos de IA. A su vez, establecer principios éticos y una taxonomía de IA, revisar la reglamentación de privacidad de datos y fortalecer la ciberseguridad garantizarán un uso responsable y seguro de la tecnología. Los programas de capacitación a nivel gubernamental y de educación a usuarios crearán un entorno propicio para la innovación, mientras que la inversión en infraestructura digital consolidará estos avances.
Información adicional
Año de publicación: 2024