La gran mayoría de las empresas energéticas noruegas han adoptado herramientas de IA generativa como ChatGPT y servicios similares durante el último año. Esto aporta mejoras de eficiencia en administración y atención al cliente, pero según un artículo de opinión publicado por Digi.no, esto es solo la superficie. La verdadera ventaja se encuentra en otro lugar: en las enormes cantidades de datos granulares de consumo que las empresas ya poseen.
De una medición al mes a miles
El auge de los contadores de electricidad inteligentes ha cambiado fundamentalmente el panorama de la información en el sector energético. Mientras que los contadores tradicionales solo producían un punto de datos por consumidor al mes, los modernos contadores AMS registran el consumo en intervalos de hasta 10-15 minutos. Se trata de una explosión de datos de proporciones históricas.
Antes de los contadores inteligentes, solo existía un punto de datos por consumidor al mes. Ahora, los patrones de consumo pueden seguirse hora tras hora, o incluso con mayor frecuencia.
Ozge Islegen, profesora asociada de economía de decisiones en la Kellogg School of Management, ha investigado precisamente este cambio y subraya lo dramática que es la diferencia: los datos en tiempo real permiten identificar patrones de consumo, picos de carga y anomalías de una manera que antes era técnicamente imposible.
Para las empresas energéticas noruegas, que han completado un despliegue casi total de contadores AMS de acuerdo con los requisitos reglamentarios, esto significa que disponen de una cartera de datos de un valor estratégico significativo.
¿Para qué se pueden utilizar los datos?
Los análisis globales muestran que se espera que los contadores inteligentes y los programas de respuesta a la demanda asociados proporcionen a las empresas eléctricas del mundo un ahorro de 157.000 millones de dólares hasta 2035, según estimaciones del sector. Para las empresas de red noruegas, que operan en un mercado caracterizado por la producción variable de energía renovable y la alta volatilidad de precios, esto es especialmente relevante.
Los consumidores, por su parte, pueden ahorrar hasta un 10 por ciento en su factura de electricidad solo con conocer sus propios patrones de consumo, y hasta un 30 por ciento si siguen activamente las recomendaciones de asesoramiento energético generadas por IA, según las investigaciones citadas en la fuente.
La IA es la herramienta; los datos son la materia prima
Este es el núcleo del argumento de Digi.no: mientras que ChatGPT y otros modelos de IA generativa están al alcance de todos los actores —y por tanto no proporcionan una ventaja competitiva duradera—, los datos de consumo propietarios de una empresa energética noruega son únicos. No pueden ser copiados, comprados ni replicados por un competidor.
Los algoritmos de IA que analizan estos datos pueden, según proveedores tecnológicos como NET2GRID, identificar qué electrodomésticos utiliza un hogar, cuándo se usan y cómo se desvía el consumo de la normalidad. Esto abre la puerta a una comunicación con el cliente hiperpersonalizada, alertas proactivas y ofertas específicas de medidas de eficiencia.
Operación de red e integración de renovables
En el lado de la gestión de la red, los beneficios son igual de grandes. Los sistemas de IA entrenados con datos históricos y en tiempo real de los contadores pueden predecir patrones de consumo, optimizar la distribución de carga y avisar con mayor antelación de posibles fallos en la infraestructura. Esto reduce los costes operativos y aumenta la seguridad del suministro.
En un sistema eléctrico noruego donde debe integrarse cada vez más energía renovable variable (eólica y solar), la previsión precisa de la demanda y el equilibrado flexible de la carga son capacidades críticas. Las empresas energéticas que dominen esto con sus propios datos estarán en una posición más fuerte que aquellas que se basen exclusivamente en herramientas genéricas de IA.
A nivel mundial, se estima que las aplicaciones de IA en energía e industria podrían reducir las emisiones de gases de efecto invernadero entre un 5 y un 10 por ciento para 2030, según centros de investigación citados en la fuente, una cifra que también es relevante para la política climática noruega.
La elección estratégica de cara al futuro
La pregunta que las empresas energéticas noruegas deben hacerse ahora no es si deben usar IA, sino en qué datos están invirtiendo para estructurar, asegurar su calidad y analizar. La tecnología de modelos de lenguaje general se ha democratizado y está disponible para todos. Los datos de consumo —con su granularidad, historial y arraigo local— son algo que nadie les puede quitar.
Como señala el debate en Digi.no: las empresas que comprendan este cambio a tiempo y construyan plataformas de datos y capacidades de IA en torno a sus propios conjuntos de datos únicos, serán las que lideren el mercado energético del mañana.