La inteligencia artificial (IA) está surgiendo como un poderoso facilitador en toda la cadena de valor energética, con el potencial de desbloquear hasta 550 000 millones de dólares en ahorros de costes de operación y mantenimiento para 2030.
ADNOC, en colaboración con Bain & Company, desarrolló como prototipo dos herramientas habilitadas por IA para reforzar la planificación de la resiliencia climática y la gestión del desempeño en ESG (ambiental, social y de gobernanza).
El Resilience Intelligence Suite y el Sustainability Performance Navigator ofrecen una hoja de ruta sobre cómo las empresas energéticas pueden aprovechar la IA para avanzar en la sostenibilidad.
El sector energético se encuentra en medio de una transición compleja y desigual. Los mercados pueden cambiar en cuestión de días, la tecnología evoluciona en cuestión de meses y las expectativas de energía fiable, asequible y más limpia siguen aumentando.
En 2025, la demanda mundial de energía creció un 1,3 %, por debajo del promedio de la década anterior, ya que el crecimiento económico más lento y la menor actividad en industrias de alto consumo energético en algunas regiones moderaron la demanda. En este contexto, las empresas energéticas deben equilibrar cada vez más, de forma simultánea, el crecimiento, la asequibilidad, la resiliencia y la descarbonización.
La IA está demostrando ser un poderoso facilitador para lograr este equilibrio. La Agencia Internacional de la Energía estima que la IA podría desbloquear hasta 550 000 millones de dólares en ahorros de costes de operación y mantenimiento para 2030, al tiempo que liberaría hasta 175 gigavatios de capacidad de transmisión existente, aceleraría la integración de nuevas fuentes renovables y aliviaría la congestión de la red.
Al mismo tiempo, la IA introduce un imperativo paralelo: el rápido crecimiento de la demanda energética derivado de las aplicaciones de IA y los centros de datos plantea importantes interrogantes sobre cómo puede el sector escalar de forma responsable sin comprometer las trayectorias de cero emisiones netas.
Maximizar el valor de la IA y gestionar su huella ambiental será esencial.
La IA como herramienta estratégica para la resiliencia y la sostenibilidad energéticas
Para explorar cómo la IA puede atender en la práctica estos imperativos duales, la Compañía Nacional de Petróleo de Abu Dabi (ADNOC), en los Emiratos Árabes Unidos, se asoció con el Foro Económico Mundial y Bain & Company en el marco de la iniciativa Líderes por un MENA Sostenible.
Durante un sprint de innovación de ocho semanas, el equipo desarrolló como prototipo y probó dos herramientas habilitadas por IA diseñadas para reforzar la planificación de la resiliencia y la gestión del desempeño en sostenibilidad en todo el sector energético.
La primera, el Resilience Intelligence Suite (RIS), convierte datos climáticos complejos en información lista para la toma de decisiones con el fin de planificar la resiliencia de activos y de la cadena de valor.
A partir de conjuntos de datos geoespaciales que abarcan más de 10 tipos de peligros climáticos, entre ellos las precipitaciones, el viento y el calor, el RIS evalúa los riesgos operativos en escenarios climáticos cambiantes, estima las posibles pérdidas en infraestructuras interconectadas y recomienda medidas de adaptación ordenadas por coste y rentabilidad de la inversión.
Una idea central del diseño fue la importancia de ir más allá de las evaluaciones de activos individuales y avanzar hacia una visión a nivel de sistema que capte cómo las interrupciones se propagan en cascada a través de operaciones interconectadas, de maneras que las herramientas tradicionales no logran detectar.
Las pruebas de usuario realizadas con los equipos climáticos de ADNOC validaron el potencial de la plataforma para consolidar la información sobre riesgos de activos e infraestructuras, lo que permite una visibilidad más clara de cómo podrían propagarse las interrupciones a lo largo de la cadena de valor y qué inversiones en resiliencia deben priorizarse.
La segunda herramienta habilitada por IA, el Sustainability Performance Navigator (SPN), aplica la IA generativa para interpretar las divulgaciones de sostenibilidad y comparar el desempeño con los principales marcos de calificación ESG (ambiental, social y de gobernanza).
Dentro de la estructura de ADNOC, compuesta por múltiples filiales, el SPN relaciona el desempeño con los criterios de calificación, identifica brechas materiales y convierte los hallazgos en planes de acción priorizados a nivel corporativo y de filial.
Las pruebas de usuario demostraron reducciones significativas del esfuerzo manual de evaluación comparativa y una mejor coordinación entre las unidades de negocio. Un aprendizaje crítico fue que la adopción por parte de la alta dirección estuvo impulsada por la calidad de los resultados analíticos y por una trazabilidad clara entre los datos de entrada, los criterios de calificación y las recomendaciones.
Una hoja de ruta regional para el sector energético
Los aprendizajes del sprint de ADNOC ofrecen una valiosa hoja de ruta para el sector energético más amplio de la región MENA.
Las plataformas habilitadas por IA, como el RIS, pueden ayudar a las empresas a comprender mejor la exposición al riesgo a nivel de cartera y a asignar recursos a las medidas de resiliencia más eficaces. Herramientas como el SPN pueden favorecer una mayor alineación con las expectativas ESG externas, lo que podría mejorar la percepción del mercado y la creación de valor a largo plazo.
El sprint demuestra que la experimentación centrada puede convertir las capacidades emergentes de la IA en herramientas prácticas y listas para la toma de decisiones. El enfoque es replicable: combinando la experiencia técnica con el conocimiento del dominio y casos de uso claramente definidos, las empresas energéticas de toda la región pueden aplicar métodos similares.
Escalar requerirá una colaboración continua entre empresas, proveedores de tecnología y especialistas en sostenibilidad, junto con una integración de datos y marcos de gobernanza más sólidos.
La trayectoria del riesgo climático y de la energía sostenible
La aplicación de la IA a la sostenibilidad y la resiliencia en el sector energético se encuentra todavía en sus primeras etapas, pero el potencial es claro.
Los prototipos del RIS y el SPN muestran cómo la IA puede ir más allá de la eficiencia operativa para respaldar una toma de decisiones más estructurada y prospectiva en materia de riesgo climático y desempeño en sostenibilidad.
La experiencia de ADNOC demuestra que materializar este potencial requiere inversión en innovación e integración de datos, y subraya la importancia de una gobernanza sólida y de la colaboración interdisciplinaria.
Cumplidos estos requisitos, las herramientas habilitadas por IA pueden desempeñar un papel cada vez más importante en la construcción de sistemas energéticos no solo más eficientes, sino también más resilientes y sostenibles, para la región y para el mundo.
