La inteligencia artificial ya se utiliza ampliamente para el mantenimiento de redes eléctricas, pero su entrada en las operaciones en tiempo real sigue limitada por las exigencias de seguridad, explicabilidad y responsabilidad. La diferencia importa a las empresas energéticas: pasar de anticipar una avería a influir sobre una decisión operativa multiplica el impacto de un dato defectuoso o un modelo manipulado. GlobalLogic sitúa por ello la gobernanza del dato y la validación al mismo nivel que el rendimiento del algoritmo.
Una encuesta realizada en 2026 por la Agencia Internacional de la Energía entre 25 operadores muestra la distancia entre ambos usos. El 70% emplea ampliamente IA para mantenimiento, frente al 23% que la utiliza en operaciones en tiempo real. El análisis de la AIE sobre las redes eléctricas vincula esta menor adopción a la necesidad de contar con modelos explicables, auditables y resistentes a manipulaciones, además de límites deterministas y cadenas claras de responsabilidad.
El mantenimiento predictivo presenta un punto de entrada más acotado. Los algoritmos pueden procesar información de sensores instalados en plantas térmicas, hidroeléctricas, nucleares, eólicas o solares para detectar señales de deterioro en líneas, generadores y transformadores. Estas predicciones permiten orientar inspecciones o intervenciones, pero una alerta todavía puede ser revisada antes de ejecutar una acción sobre la infraestructura.
El dato condiciona la fiabilidad del mantenimiento predictivo
La utilidad de estos modelos depende de que los datos sean completos, precisos, consistentes y representativos. Un historial incompleto, errores en los sensores o sesgos en las muestras pueden producir falsas alarmas y movilizar recursos sin necesidad. El riesgo inverso resulta más delicado: que el sistema omita una anomalía real y retrase la actuación sobre un activo relevante para la continuidad del suministro.
La gobernanza debe abarcar la recopilación, limpieza, validación y trazabilidad de la información desde el diseño del caso de uso. GlobalLogic señala que sus servicios de datos e inteligencia combinan ingeniería de datos y análisis predictivo para trabajar con señales procedentes de sensores. La cuestión empresarial va más allá de disponer de un modelo preciso en las pruebas: la organización necesita conocer qué datos alimentan cada resultado, cómo se corrigen los errores y quién autoriza cambios en el sistema.
Esta disciplina cobra mayor peso cuando el modelo se actualiza o recibe información de múltiples instalaciones. Mantener versiones, registrar decisiones y vigilar desviaciones permite investigar un resultado inesperado y determinar si su origen se encuentra en el algoritmo, en la infraestructura de captura o en un cambio operativo. Sin esa trazabilidad, resulta difícil asignar responsabilidades y justificar una decisión ante equipos técnicos, directivos o supervisores.
Una defensa por capas para los sistemas energéticos
La digitalización amplía también la superficie expuesta a ciberataques. GlobalLogic propone una defensa por capas que combine segmentación de redes, arquitectura Zero Trust, autenticación multifactor, controles de acceso, cifrado y anonimización. A esas medidas se añade la protección específica de los modelos frente a ataques adversariales y manipulaciones de datos capaces de alterar sus resultados sin comprometer necesariamente el sistema convencional de forma visible.
La seguridad técnica debe acompañarse de pruebas en entornos simulados, incluidos escenarios de avería y emergencia. La compañía recomienda introducir los cambios gradualmente y supervisar de forma continua el comportamiento de los modelos. Esta secuencia permite comprobar cómo responde el sistema ante datos anómalos, interrupciones o condiciones poco frecuentes antes de ampliar su capacidad para intervenir en procesos con consecuencias sobre la red.
Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica, resume esa condición: «Cuando hablamos de sistemas que pueden intervenir en procesos críticos, probar antes de implementar y mantener una supervisión permanente no es opcional. La IA debe operar dentro de límites definidos y con mecanismos que permitan detectar y corregir comportamientos inesperados».
La regulación europea eleva las exigencias
Estas precauciones empiezan a trasladarse al marco regulatorio. La hoja de ruta europea para digitalizar el sector energético prevé evaluar en 2026 los riesgos de las instalaciones solares y reforzar la transparencia, la supervisión humana y la ciberseguridad de la IA integrada en infraestructuras energéticas críticas. La prioridad regulatoria extiende estas condiciones más allá de las recomendaciones voluntarias de proveedores y operadores.
Además, el Reglamento europeo de IA establece requisitos para determinados sistemas de alto riesgo utilizados como componentes de seguridad en infraestructuras críticas. Desde el 2 de diciembre de 2027 deberán cumplir obligaciones relacionadas con gestión de riesgos, calidad de datos, trazabilidad, supervisión humana, robustez y ciberseguridad. Para las energéticas, esto obliga a incorporar esos criterios en el diseño, la contratación y el despliegue, con responsables identificados y pruebas documentadas antes de conceder al algoritmo mayor autonomía operativa.
