El sector energético enfrenta una presión creciente por el cambio climático y el aumento de la demanda, un escenario que está acelerando la transformación de las redes eléctricas. En este proceso, la inteligencia artificial comienza a ganar protagonismo como una herramienta para anticipar fallas, optimizar el consumo y mejorar la eficiencia, la seguridad, la sostenibilidad y la resiliencia de los sistemas energéticos.
El crecimiento de esta tecnología en el sector ya se refleja en las proyecciones del mercado. Se estima que el uso global de IA en energía pasará de US$8.910 millones en 2024 a US$58.660 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual de 36,9%.
Sin embargo, la incorporación de IA en la operación de los sistemas energéticos también plantea nuevos desafíos, particularmente en aplicaciones como el mantenimiento predictivo. Los algoritmos pueden analizar información proveniente de sensores instalados en plantas térmicas, hidroeléctricas, nucleares, eólicas o solares para identificar señales que permitan anticipar fallas en activos como líneas eléctricas, generadores y transformadores.
No obstante, para que estas capacidades sean efectivas, se requieren datos de calidad, ya que, información incompleta, inexacta, inconsistente o sesgada puede llevar a los modelos a generar predicciones incorrectas, desde alertas sobre fallas que no ocurrirán hasta la omisión de problemas reales.
“La gobernanza de datos no es un complemento de la inteligencia artificial, sino una condición para que sus resultados sean confiables. La recopilación, limpieza y validación de los datos deben formar parte del proceso desde el comienzo. Por ejemplo, para la anticipación de fallas, los servicios de Data And Intelligence de GlobalLogic combinan análisis predictivo e ingeniería de datos para utilizar algoritmos de IA y datos de sensores. La compañía aborda riesgos asociados con la calidad de los datos y los sesgos mediante prácticas de AI Governance, incluyendo procesos de limpieza y validación y lineamientos de IA responsable”, comenta Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica.
Más inteligencia también exige más seguridad
A medida que la infraestructura energética se digitaliza, también aumenta la exposición a nuevos riesgos y la necesidad de garantizar que las decisiones apoyadas en IA sean confiables. Al respecto, GlobalLogic plantea una estrategia de defensa por capas que incluye segmentación de redes, arquitectura Zero Trust, autenticación multifactor, controles de acceso, cifrado y anonimización de datos, además de mecanismos para proteger los modelos de IA frente a ataques adversariales y manipulación de datos.
Por esta razón, la compañía recomienda probar el comportamiento de los sistemas de IA en entornos simulados, incluidos escenarios de fallas y emergencias; introducir cambios de manera gradual y monitorear continuamente su desempeño.
Esta necesidad de reforzar la seguridad del sector también se refleja en Colombia. En julio de 2026, el Ministerio de Minas y Energía anunció la puesta en marcha de un Centro de Monitoreo Sectorial para fortalecer la ciberseguridad del sector minero-energético, con capacidades de monitoreo permanente, detección temprana de amenazas y respuesta ante incidentes que puedan afectar su infraestructura tecnológica y la continuidad de servicios estratégicos.
“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”, señala Arango.
Los sistemas preparados para la IA pueden ayudar al sector energético a aprovechar los avances tecnológicos de forma responsable. Para ello, una gobernanza y gestión de riesgos adecuadas son clave para mejorar la confiabilidad de las redes, acelerar la descarbonización y aumentar la eficiencia, al tiempo que permiten anticipar riesgos como ciberataques, fallas operativas y problemas de privacidad de los datos.
Para GlobalLogic, la energía puede hacerse más inteligente, eficiente y sostenible con IA, pero el mayor desafío es garantizar que esa inteligencia sea también confiable, segura y responsable.
