El uso de inteligencia artificial (IA) en el sector de energías renovables ha generado grandes expectativas, pero su adopción efectiva sigue siendo limitada. Aunque se reconocen sus posibilidades para optimizar la producción, prever fallas y mejorar la eficiencia operativa, muchas empresas se han quedado estancadas en fases experimentales. La mayoría no ha logrado escalar sus iniciativas ni convertir los proyectos piloto en soluciones operativas con valor tangible. Esta situación responde a una desconexión entre las capacidades técnicas de la IA y la preparación organizacional para integrarla.

Las dificultades comienzan con la infraestructura. Muchos equipos aún no generan datos de calidad en tiempo real, mientras que la fragmentación del ecosistema energético dificulta la recopilación y análisis de información consistente. Además, las restricciones regulatorias y los riesgos de privacidad limitan el acceso a datos sensibles. A ello se suma una estructura organizativa que no está preparada para absorber el cambio que implica la incorporación de la IA. Sin una transformación simultánea en procesos, cultura interna y habilidades del personal, la tecnología queda aislada y pierde su capacidad de generar impacto. La presión externa para responder a la creciente demanda de energías limpias, cumplir objetivos de descarbonización y mantenerse competitivos en un mercado cambiante exige una revisión profunda del enfoque actual. Persistir con implementaciones fragmentadas, sin una visión estratégica de largo plazo, lleva a lo que se ha denominado “caos creativo de la IA”: múltiples pruebas desconectadas, sin dirección clara ni resultados medibles. Esto genera desgaste interno, desilusión y pérdida de confianza en el potencial transformador de la tecnología.

Para avanzar, se plantean tres líneas de acción prioritarias. Primero, centrar el desarrollo de proyectos en la creación de valor. Esto implica estimar de forma clara el impacto operacional, económico y organizacional de cada iniciativa desde su etapa inicial. La IA puede apoyar en la selección de ubicaciones óptimas para proyectos, reducir costos de mantenimiento mediante análisis predictivos, y optimizar cadenas logísticas y procesos administrativos. También puede aumentar ingresos al mejorar la operación de plantas, potenciar plataformas de comercio energético y gestionar activos descentralizados mediante plantas virtuales. Segundo, es necesario priorizar los casos de uso según su impacto y viabilidad. No todos los proyectos de IA tienen el mismo potencial. Aquellos que ofrecen retornos financieros, se alinean con los objetivos estratégicos de las empresas y tienen aceptación organizacional deben ser priorizados. Además, deben evaluarse las condiciones técnicas necesarias, como la disponibilidad de datos, la interoperabilidad con sistemas existentes y la escalabilidad en diferentes contextos regulatorios o geográficos.

La tercera línea de acción se enfoca en la gestión del cambio organizacional. Adoptar IA implica una transformación estructural. Para ello, se recomienda crear oficinas específicas de gestión del cambio que guíen el proceso, definan hojas de ruta claras y supervisen la implementación. La participación del liderazgo ejecutivo resulta fundamental para otorgar visibilidad y legitimidad a las iniciativas. A su vez, involucrar a los usuarios desde el inicio, mediante entrevistas, talleres y pruebas piloto, facilita el desarrollo de herramientas útiles y mejora la adopción. Por tanto, para que la IA logre consolidarse como motor de eficiencia y sostenibilidad en el sector energético, es necesario abandonar enfoques tecnocéntricos y adoptar una lógica organizacional integrada. Esto significa construir capacidades internas, promover la colaboración entre especialistas digitales y técnicos del sector, y replantear cómo se recogen y utilizan los datos en tiempo real. Solo así será posible que las energías renovables aprovechen plenamente el potencial de la IA para mejorar la estabilidad de las redes, reducir costos, incrementar ingresos y fortalecer su posición competitiva en la transición energética global.

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https://www.bcg.com/publications/2025/ai-in-energy-new-strategic-playbook

https://web-assets.bcg.com/pdf-src/prod-live/ai-in-energy-new-strategic-playbook.pdf