La IA generativa tiene un enorme potencial para acelerar la transición energética.
Las empresas deben garantizar una base de datos sólida y completa, establecer programas sólidos de IA responsable y tomar decisiones sostenibles en sus operaciones, yendo más allá de la mera adopción tecnológica.
Un nuevo informe del Foro Económico Mundial, Fostering Effective Energy Transition 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 desafíos más urgentes a los que se enfrenta hoy el mundo. Mientras las empresas energéticas trabajan para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad, reinventar sus organizaciones y tener éxito en la transición energética hacia cero emisiones netas, cuentan con un poderoso nuevo aliado: la IA generativa.
Esta revolución en el poder de la IA llega en un momento de gran necesidad de innovación. Debemos reducir el sobrecosto de las soluciones de menor carbono, escalar las tecnologías requeridas, renovar y reciclar la capacitación de la fuerza laboral, y atraer e implementar hasta 4 billones de dólares al año en inversiones.
¿Cómo crea el Foro Económico Mundial salvaguardas para la inteligencia artificial?
El Centre for AI Excellence conecta a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Respalda un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas colaborativas, el Centro permite a los socios construir un entendimiento compartido y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
Una investigación de Accenture muestra que la IA generativa encierra un enorme potencial como catalizador de la reinvención: puede mejorar la productividad en casi la mitad de las actividades de la industria energética. Calculamos que, para 2030, la inversión de la industria en IA generativa se triplicará con creces, pasando de unos 40 000 millones de dólares al año a más de 140 000 millones.
Las empresas líderes ya están generando valor en toda su cadena de valor: exploración, desarrollo y producción, y la reinvención de algunos de los flujos de trabajo más críticos. Una compañía petrolera nacional, por ejemplo, utiliza la IA generativa, mediante un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) y un motor de búsqueda específico, para permitir que los empleados "conversen" en tiempo real con una base de conocimiento en crecimiento de más de un cuarto de millón de documentos. En términos prácticos, esto significa que un recién graduado puede acceder de inmediato al conocimiento de un veterano del sector, lo que aumenta significativamente la eficiencia, la productividad y la capacitación, reduce los riesgos de ejecución y pone el conocimiento donde más importa: justo en primera línea.
Vemos tres oportunidades clave para que la IA generativa impulse la transición energética:
1. Velocidad y costo en la entrega y ejecución de proyectos de capital
La IA generativa permite una mejor previsión del cronograma del proyecto, la reducción de retrasos, sobrecostos y otros riesgos del proyecto mediante la propuesta de acciones de mitigación eficaces. Puede reducir el tiempo necesario para realizar el trabajo inicial de concepto, ingeniería y diseño detallado, comprimiendo hasta a la mitad los procesos de revisión y aprobación.
2. Mayor eficiencia de los activos y productividad
Aprovechando los datos operativos, la IA generativa puede mejorar el mantenimiento, las operaciones y la eficiencia de activos clave. Puede, por ejemplo, ajustar en tiempo real el ángulo de los paneles solares o el paso de las palas de los aerogeneradores para maximizar la captación de energía según las condiciones meteorológicas, garantizando que la electricidad esté disponible para la red en los momentos previstos de mayor demanda y con precios óptimos.
3. Gestión reforzada de la oferta y la 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 energética. En última instancia, esto podría aplanar la curva de demanda energética, reducir el gasto de capital necesario en la infraestructura física y mejorar las tasas generales de utilización.
Para materializar el valor de la IA generativa, las empresas deben emprender algunas acciones importantes.
En primer lugar, la mayoría de las empresas aún necesitan acceder a los datos adecuados y a un núcleo digital sólido. Esto implica garantizar una base de datos sólida y completa, utilizar plataformas de datos en la nube eficientes desde el punto de vista energético 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, dadas las exigencias de la seguridad energética y los continuos avances en la IA, así como las políticas gubernamentales en torno a su uso responsable.
En tercer lugar, las empresas deben tomar decisiones sostenibles en la forma en que trabajan, 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 la nube eficientes desde el punto de vista energético. Un experimento de Accenture demostró que modificar modelos preentrenados para nuevas tareas, en lugar de construir modelos desde cero, mantenía el mismo nivel de precisión y utilizaba casi tres veces menos energía.
Al adoptar de forma responsable y sostenible tecnologías de nueva generación y, en concreto, la IA generativa, la industria puede reinventar su núcleo, al tiempo que acelera y reduce los riesgos de la transición energética.
