AI Risks for Energy Networks: Challenges, Management and Regulation

AI Risks for Energy Networks: Challenges, Management and Regulation

El documento aborda los riesgos, desafíos, gestión y regulación de la inteligencia artificial (IA) en las redes energéticas. La adopción de IA en el sector energético está en crecimiento, con aplicaciones principales en el análisis de mercados, la gestión de redes y el procesamiento de datos. No obstante, se enfrentan desafíos relacionados con la calidad de los datos, la escasez de habilidades y la implementación. La IA presenta oportunidades para mejorar la eficiencia y gestión de las redes energéticas, pero también introduce riesgos como sesgos, vulnerabilidades de seguridad y consecuencias no intencionadas. Se exploran casos de uso clave, como la carga coordinada de vehículos eléctricos y la gestión de redes con señalización de precios. Entre los desafíos para la adopción de IA se incluyen la falta de estrategias claras de IA, la necesidad de una evaluación de riesgos colaborativa, cambios en la cultura organizacional, preocupaciones de seguridad nacional y aseguramiento de la IA, problemas de datos y modelado, brechas de habilidades, requisitos de protección al consumidor y necesidades de regulación y gobernanza. Las aproximaciones para gestionar los riesgos de la IA incluyen marcos de ciberseguridad, marcos basados en tuberías de MLOps y IA, y marcos de ingeniería de seguridad. La regulación y gobernanza de la IA en el sector energético deben adoptar un enfoque pro-innovación mientras abordan los riesgos. Adicionalmente, el documento discute la creciente complejidad del sistema energético a medida que transita hacia un modelo digitalizado, descentralizado y bajo en carbono. Se enfatiza la importancia de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de esta transición y la necesidad de equilibrar el despliegue de tecnologías de bajo carbono, la estabilidad de la red y los costos para los consumidores. Se reconocen las oportunidades que la IA aporta al sector energético, pero también se subraya la importancia de abordar los posibles riesgos, como las demandas conflictivas en todo el sistema energético y las consecuencias no deseadas de los sistemas automatizados. Basado en una revisión de la literatura, investigación de escritorio y entrevistas con 25 partes interesadas de organizaciones clave del sector energético, el informe explora casos de uso de la IA, los riesgos relacionados, los marcos de gestión de riesgos y las consideraciones regulatorias. Se identifican ocho áreas centrales de desafíos y riesgos emergentes en la adopción de IA: estrategia y visibilidad de la IA, enfoques colaborativos de IA, cultura organizacional, seguridad nacional y aseguramiento de IA, datos y modelado, habilidades para la IA y disciplinas relacionadas, protección al consumidor y regulación y gobernanza. El documento destaca la necesidad de una gestión robusta de riesgos en el sector energético, dado su estatus como infraestructura crítica nacional, y sugiere que los marcos regulatorios existentes deberán actualizarse para adaptarse al nuevo entorno operativo y tecnológico. Concluye con recomendaciones y propuestas para trabajos futuros, centrándose en tres áreas principales: cultura y habilidades, modelado de sistemas y regulación y gobernanza. Entre las recomendaciones específicas se encuentran la creación de un grupo de interés especial en IA, el desarrollo de un entorno de pruebas sandbox y la elaboración de guías de mejores prácticas en la gestión de riesgos de IA. El documento se presenta como un punto de partida para discusiones más amplias en la industria sobre cómo abordar las preocupaciones relacionadas con la IA en el sector energético. 

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en el sector energético está transformando diferentes aspectos clave de la industria. La predicción de series temporales, como la generación renovable, los precios de la electricidad y la demanda, es fundamental para optimizar la operación de redes eléctricas complejas. La National Grid ESO ha mejorado la precisión de sus pronósticos solares en un 33% gracias a la IA, demostrando su capacidad para mejorar la eficiencia operativa y la planificación a largo plazo. Además, la gestión de redes de distribución se beneficia de la IA mediante mercados energéticos locales y la detección de anomalías en activos de red, utilizando datos de imágenes y análisis de sensores. La optimización de la carga de vehículos eléctricos y la respuesta a la demanda también se ha revolucionado con IA, permitiendo a las empresas ajustar horarios de carga para maximizar la eficiencia y estabilidad de la red. Sin embargo, estos avances no están exentos de desafíos, como la escasez de datos de tecnologías bajas en carbono y la necesidad de invertir en habilidades especializadas en ciencia de datos para aprovechar plenamente las capacidades de la IA. En cuanto a las implicaciones de la IA en el sector energético, se destacan tanto oportunidades como riesgos significativos. La falta de transparencia en los algoritmos de IA utilizados por las empresas podría obstaculizar la gestión de riesgos y la confianza pública. Programas como ADViCE identifican aproximadamente 70 desafíos donde la IA podría facilitar la descarbonización, incluyendo la optimización de infraestructuras para energía neta cero y la maximización de la flexibilidad en redes energéticas. Sin embargo, la falta de datos sigue siendo un obstáculo importante para la innovación, aunque la IA generativa podría llenar brechas en conjuntos de datos clave, como los datos de medidores inteligentes y tecnologías bajas en carbono. Se vislumbran oportunidades para explorar tecnologías que mejoren la privacidad y faciliten el intercambio de datos a través de infraestructuras digitales avanzadas. A pesar de sus beneficios potenciales, la implementación masiva de sistemas de IA en redes energéticas también conlleva riesgos, como la necesidad de gestionar riesgos de cascada en la red eléctrica debido a la interacción compleja entre dispositivos y sistemas automatizados. Para mitigar estos desafíos, los desarrolladores de IA, reguladores y gobiernos colaboren estrechamente para entender responsabilidades clave y coordinar la regulación de los riesgos de la IA en el sector energético. 

La integración de IA en el sector energético representa un avance significativo con implicaciones profundas y multifacéticas. La aplicación de la IA abarca múltiples áreas clave, desde la predicción de series temporales hasta la gestión de redes de distribución y la optimización de servicios de suministro energético. En el caso específico del Reino Unido, el National Grid ESO ha logrado mejorar la precisión en la predicción de generación solar en un 33% mediante el uso de IA, destacando así los avances en la precisión y eficiencia operativa gracias a estas tecnologías avanzadas. Sin embargo, no todo son beneficios claros; la implementación de la IA enfrenta desafíos significativos, especialmente en términos de cultura organizacional y seguridad nacional. La necesidad de construir comunidades internas y fomentar una cultura de riesgo que incluya la comprensión de los riesgos de la IA en todos los niveles organizacionales es clave. A menudo, la suficiencia de la IA es cuestionada, requiriendo evaluaciones continuas para determinar si es la mejor solución para un problema particular o si se necesita la intervención humana. Este aspecto cobra especial relevancia dado el papel crítico de la infraestructura energética en la seguridad nacional, susceptible a ataques cibernéticos y manipulación de datos. La falta de habilidades para comprender modelos de IA complejos y la necesidad de estándares de seguridad y herramientas de verificación son desafíos adicionales que deben abordarse para garantizar la confianza y la fiabilidad del sistema. En términos de datos, la calidad y disponibilidad continúan siendo obstáculos importantes, afectando la efectividad de los modelos de IA y planteando preocupaciones sobre la transparencia y comportamiento ético en escenarios desconocidos. A pesar de estos desafíos, existe una oportunidad significativa para mejorar las prácticas de intercambio de datos, aumentar la transparencia en los modelos de IA y desarrollar herramientas de aseguramiento de la IA que equilibren la innovación con la seguridad y fiabilidad del sistema. Desde una perspectiva regulatoria, es fundamental establecer un marco claro que equilibre la innovación con la seguridad y la fiabilidad del sistema. La regulación proactiva y colaborativa, basada en principios éticos como la transparencia, la responsabilidad y la reducción de sesgos, es clave para mitigar los riesgos inherentes al despliegue de tecnologías de IA en el sector energético. Además, se requiere un enfoque anticipatorio para identificar y gestionar escenarios potenciales, asegurando que la regulación evolucione junto con el rápido avance tecnológico y las nuevas amenazas emergentes. Siendo así, si bien la IA ofrece promesas significativas para transformar la eficiencia y sostenibilidad del sector energético, su implementación exitosa depende de abordar de manera efectiva los desafíos relacionados con la gestión de datos, la seguridad cibernética y la regulación adecuada. Solo a través de un enfoque integral y colaborativo, que involucre a todos los actores clave desde desarrolladores de IA hasta reguladores y consumidores, se puede garantizar que la transición hacia una red energética inteligente y segura sea beneficiosa para todos los involucrados. 

Integrar la inteligencia artificial en el sector energético futuro presenta tanto desafíos como oportunidades significativas. Se debe promover una colaboración amplia entre las industrias para gestionar riesgos y fomentar la innovación, al mismo tiempo que se apoya la descarbonización y se mejora la eficiencia. Los autores proponen diversas áreas de enfoque y recomendaciones para el trabajo futuro. En cuanto a Cultura y Habilidades, proponen crear un consenso interindustrial sobre los riesgos de la IA mediante un grupo de interés especial, integrando una cultura de seguridad basada en la IA, inspirada en sectores como la aviación y las finanzas. Asimismo, sugieren la capacitación en habilidades y la revisión de requisitos para abordar las brechas de talento. En Modelado de Sistemas, enfatizan la mejora en el intercambio y la disponibilidad de datos, desarrollando una estrategia y un roadmap basados en resultados para la IA, así como la planificación y mapeo de riesgos futuros. En Regulación y Gobernanza, proponen mapear lagunas regulatorias y áreas prioritarias, fortaleciendo la supervisión y el cumplimiento regulatorio, y creando guías de mejores prácticas para los riesgos de IA. Se destaca la necesidad de establecer un foro sectorial para revisar y priorizar los riesgos de la IA, aumentando la transparencia en torno a los problemas de seguridad y los incidentes cercanos. Además, proponen la realización de una encuesta de brechas de habilidades industriales para identificar requisitos a largo plazo y desarrollar planes para abordarlos, alineándose con la reciente convocatoria de Ofgem sobre el uso de la IA en el sector energético. Estas recomendaciones podrían validarse y priorizarse en una mesa redonda con partes interesadas, potencialmente dando lugar a grupos de trabajo y proyectos con diversas fuentes de financiamiento, donde Energy Systems Catapult podría mediar como un ente neutral para liderar el compromiso industrial en la configuración del trabajo futuro. La gestión de los riesgos de inteligencia artificial (IA) en el sector energético requiere una estrategia integral y proactiva. Es fundamental desarrollar un roadmap y estrategia para la IA en la industria energética, posiblemente liderado por el futuro Operador Nacional del Sistema Energético (NESO). Esto incluye la planificación y el mapeo anticipado de riesgos de IA para identificar escenarios emergentes a nivel sistémico, así como mapear lagunas regulatorias y áreas prioritarias para clarificar responsabilidades en diferentes organizaciones respecto a los algoritmos y riesgos de IA. 

 

Hay que asegurar que los organismos reguladores tengan el poder, la capacidad y las habilidades necesarias para supervisar y hacer cumplir las regulaciones de IA en el sector energético es clave. Se deben establecer mecanismos de responsabilidad y transparencia para los fallos relacionados con la IA, además de crear un Grupo de Interés Especial transversal para facilitar el intercambio de conocimientos, la colaboración y el compromiso con los responsables políticos. La creación de un entorno de pruebas de sandbox para modelar escenarios potenciales de riesgo, probar interacciones algorítmicas y desarrollar estrategias de mitigación de riesgos es esencial. Asimismo, se propone elaborar guías de mejores prácticas para los riesgos de IA en el sector energético, incluyendo estándares mínimos y consejos para nuevos participantes en el mercado. El documento subraya la necesidad de una planificación proactiva, la colaboración entre la industria y el equilibrio entre la innovación y la supervisión adecuada a medida que la IA se vuelve más prevalente en el sistema energético. En resumen, la implementación efectiva de la IA en el sector energético no solo requiere innovación tecnológica, sino también una infraestructura robusta de datos y una gobernanza clara y adaptativa. La alineación de estas recomendaciones con los llamados recientes de Ofgem para la participación en el uso de la IA en el sector energético resalta la relevancia y urgencia de estas propuestas. La organización de mesas redondas y la mediación neutral de entidades como Energy Systems Catapult podrían catalizar la colaboración sectorial y llevar estas recomendaciones hacia la acción práctica y sostenible.  

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