Transición energética

3 formas de aprovechar el poder de la IA generativa para la transición energética

Vitral resplandeciente de colores, fondo abstracto generado por computación, ilustración de IA generativa.

La IA generativa puede ayudar a acelerar la transición energética. Image: Getty Images/iStockphoto

Julie Sweet
Chair and Chief Executive Officer, Accenture
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  • La IA generativa tiene un enorme potencial para acelerar la transición energética.
  • Más allá de meramente adoptar la tecnología, las empresas deben garantizar bases de datos completas, establecer programas sólidos de IA responsable y tomar decisiones sostenibles en sus operaciones.
  • Un nuevo informe del Foro Económico Mundial, Fomentar la Transición Energética 2024, destaca la importancia de las innovaciones digitales, como la IA generativa, para mejorar la equidad y la seguridad energéticas.

La transición energética es uno de los retos más urgentes a los que se enfrenta el mundo. En su busca por alcanzar objetivos de sostenibilidad, reinventar modelos de negocios y tener éxito en la transición energética hacia el cero neto, las empresas energéticas cuentan ahora con un nuevo y poderoso aliado: la IA generativa.

La revolución en el poder de la IA ha llegado en un momento de gran necesidad de innovación. Debemos reducir el costo adicional de las soluciones bajas en carbono, escalar las tecnologías necesarias, renovar y recualificar la fuerza laboral, y atraer y desplegar hasta 4 billones de dólares al año en inversiones.

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Los estudios de Accenture demuestran que la IA generativa tiene un potencial increíble como catalizador de la reinvención: puede mejorar la productividad en casi la mitad de las actividades del sector energético. Estimamos que, para 2030, la inversión del sector en IA generativa se habrá más que triplicado, pasando de alrededor de 40 000 millones de dólares anuales a más de 140 000 millones.

Las empresas líderes ya están obteniendo valor en todas sus cadenas de valor: exploración, desarrollo y producción, y además reinventando algunos de los flujos de trabajo más críticos. Una empresa petrolera nacional, por ejemplo, utiliza IA generativa, a través de un gran modelo de lenguaje (LLM) y un motor de búsqueda específico, para permitir a los empleados "chatear" en tiempo real con una base de conocimientos de 250 mil documentos y cada vez mayor. En la práctica, esto significa que un recién graduado puede acceder inmediatamente a los conocimientos de un veterano de la industria, lo que aumenta significativamente la eficiencia, la productividad y las cualificaciones, reduce los riesgos de ejecución y sitúa los conocimientos donde cuenta: en primera línea.

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Vemos tres oportunidades clave para que la IA generativa impulse la transición energética:

1. Mejorar la rapidez y reducir el costo en la entrega y ejecución de proyectos de capital

La IA generativa permite prever mejor el calendario del proyecto, los retrasos, los costos adicionales y otros riesgos del proyecto, proponiendo medidas eficaces de mitigación. Puede reducir el tiempo necesario para realizar el trabajo previo de concepto, ingeniería y diseño detallado, comprimiendo los procesos de revisión y aprobación hasta la mitad.

2. Mayor eficiencia y productividad de los activos

Aprovechando datos operativos, la IA generativa puede mejorar el mantenimiento, las operaciones y la eficiencia de los activos clave. Puede, por ejemplo, ajustar el ángulo de los paneles solares o la inclinación de las hélices de los aerogeneradores en tiempo real para maximizar la captación de energía en función de las condiciones meteorológicas, garantizando que la energía esté disponible para la red en los momentos previstos de mayor demanda y precio óptimo.

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3. Mejorar la gestión de la oferta-demanda y del comercio

La IA generativa puede manejar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, lo que permite nuevas soluciones que pueden predecir o sugerir o responder automáticamente a la demanda de energía. En última instancia, esto podría aplanar la curva de demanda de energía, reducir el gasto de capital necesario en infraestructura física y mejorar las tasas de uso general.

Para obtener valor de la IA generativa, las empresas deben tomar algunas medidas importantes.

En primer lugar, la mayoría de las empresas siguen necesitando acceso a los datos adecuados y a un núcleo digital sólido. Esto significa garantizar una base de datos sólida y completa, utilizar plataformas de datos en nube energéticamente eficientes y potentes, y modernizar las aplicaciones para aprovechar todo su potencial.

En segundo lugar, las empresas también deben asegurarse de establecer programas sólidos de IA responsable. Este compromiso es fundamental, dados los imperativos de la seguridad energética y los continuos avances de la IA, y las políticas gubernamentales en torno a su uso responsable.

En tercer lugar, las empresas deben tomar decisiones sostenibles en su forma de trabajar más allá de la adopción de la tecnología. La huella de carbono de los LLM, por ejemplo, puede reducirse mediante una selección estratégica de algoritmos, hardware adaptado y centros de datos en nube energéticamente eficientes. Un experimento de Accenture demostró que modificar modelos preentrenados para nuevas tareas, en lugar de construir modelos desde cero, puede mantener el mismo nivel de precisión y consumir casi tres veces menos energía.

Adoptando tecnologías emergentes de forma responsable y sostenible, especialmente la IA generativa, la industria puede reinventar su núcleo y acelerar y reducir los riesgos de la transición energética.

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