La tecnología redefine la gestión de la energía y los servicios esenciales

La transformación energética está modificando de forma radical la manera en que se produce, distribuye y consume la energía. Al mismo tiempo que avanzan la electrificación, las renovables y el almacenamiento, las infraestructuras físicas incorporan una nueva capa digital que aporta información en tiempo real y abre la puerta a modelos de operación más flexibles.

Tradicionalmente, el sistema energético respondía a una lógica relativamente previsible: grandes centrales de generación producían electricidad que circulaba de forma descendente por las redes hasta llegar a hogares, empresas e industrias. La información acompañaba a esa infraestructura, pero no determinaba de manera permanente cada decisión operativa.

Hoy, el modelo presenta una complejidad muy superior. La generación está cada vez más distribuida y un consumidor particular puede convertirse también en productor. Las instalaciones solares de autoconsumo, las baterías, los vehículos eléctricos y los sistemas de gestión de la demanda incorporan nuevos recursos a una red que debe operar en tiempo real, a los que se suma la creciente electrificación de la economía y la aparición de grandes consumidores, desde instalaciones industriales hasta centros de datos.

El desafío ya no consiste únicamente en incorporar capacidad renovable, sino en coordinar millones de activos diferentes. Por ello, la digitalización ha dejado de ser un proyecto complementario para convertirse en una infraestructura estratégica.

Sensores, plataformas IoT, inteligencia artificial, gemelos digitales, mecanismos de automatización, edge computing y nuevas herramientas de gestión están cambiando la relación entre las utilities y sus activos. El objetivo pasa de conocer qué está ocurriendo en una instalación a anticipar posibles escenarios y automatizar progresivamente parte de la respuesta.

Este proceso no es nuevo. Las utilities llevan años digitalizando sus operaciones mediante sistemas SCADA, plataformas de gestión de activos, contadores inteligentes y sensores conectados, que han multiplicado la cantidad de datos disponibles. Sin embargo, disponer de más información no implica necesariamente tomar mejores decisiones. El siguiente paso consiste en conectar las diferentes capas —operativa, meteorológica, financiera, comercial y relacionada con el estado de los activos— para convertirlas en conocimiento útil.

Esta evolución afecta a prácticamente toda la cadena de valor. La inteligencia artificial, por ejemplo, permite anticipar la demanda energética, prever la producción renovable, identificar anomalías y detectar patrones asociados al posible deterioro de un activo.

Un análisis de la compañía Stratesys sobre la evolución del sector Energía & Utilities sitúa precisamente el salto “del dato a la decisión automatizada” como uno de los principales cambios de esta nueva etapa. “Las utilities que consigan pasar del dato a la decisión automatizada serán las que lideren el sector. Las que no, se quedarán con sistemas costosos que no generan ventaja competitiva”, señala Takis Tsakopoulos, socio de Stratesys y líder de Energía y Utilities.

Durante la primera fase de la transformación, la prioridad era conectar activos y recopilar información. Ahora, el objetivo es utilizar esos datos para mejorar la operación, lo que exige desarrollar arquitecturas capaces de integrar sistemas que, en muchos casos, han funcionado de manera independiente durante décadas.

La inteligencia deja así de residir en una aplicación concreta y pasa a depender de la conexión entre sensores, plataformas de datos, modelos analíticos, sistemas de gestión y procesos operativos. La infraestructura física incorpora una capa digital capaz de interpretar lo que ocurre sobre el terreno y relacionarlo con el resto de variables que intervienen en la operación.

Pocas tecnologías han generado tantas expectativas en los últimos años como la inteligencia artificial. En el sector energético, sus aplicaciones abarcan la mejora de la previsión meteorológica y de la generación renovable, la anticipación de la demanda, la optimización de activos, la detección de anomalías, la automatización de tareas administrativas y el apoyo a los operadores ante situaciones complejas.

Sin embargo, el interés por la IA no siempre se traduce en implantaciones a escala. Un estudio de IFS entre directivos de empresas de utilities revela que el 82% considera la inteligencia artificial esencial para el futuro del sector, mientras que solo el 20% afirma haber completado satisfactoriamente su proceso de transformación digital. La distancia entre ambas cifras refleja uno de los principales desafíos tecnológicos de estas compañías.

El problema ya no consiste en demostrar que un algoritmo funciona en un entorno de pruebas, sino en integrarlo en procesos críticos, conectarlo con sistemas existentes y garantizar que las decisiones se basan en información fiable.

La inteligencia artificial tampoco puede desplegarse de forma aislada sobre infraestructuras de datos fragmentadas. Los modelos necesitan información de calidad, correctamente contextualizada y gobernada; de lo contrario, la automatización puede trasladar al entorno digital problemas que ya existían en la organización.

Por este motivo, la gobernanza del dato adquiere una importancia creciente. Las compañías necesitan definir cómo se captura la información, quién puede acceder a ella, cómo se comparte entre sistemas y qué grado de confianza merecen los datos utilizados por algoritmos y procesos automatizados.

Una de las tecnologías que mejor representa esta nueva etapa de transformación en el ámbito energético y utility es el gemelo digital. El concepto parte de la creación de una representación virtual de un activo físico, pero su potencial va mucho más allá de una reproducción gráfica.

El gemelo digital conecta ese modelo virtual con información procedente del activo real. Sensores, sistemas operativos, datos históricos e incluso información meteorológica alimentan de forma continua la representación, creando un entorno en el que es posible simular comportamientos y analizar diferentes escenarios.

En el sector energético, las aplicaciones abarcan desde activos individuales, como una turbina eólica o un transformador, hasta instalaciones más complejas, como una subestación o una red eléctrica. Europa avanza, además, hacia proyectos de mayor escala orientados a crear ecosistemas de gemelos digitales interoperables que representen diferentes partes del sistema eléctrico.

La tendencia apunta hacia un modelo en el que no exista necesariamente un único gemelo digital centralizado, sino diferentes representaciones capaces de intercambiar información y trabajar de forma coordinada. La interoperabilidad será fundamental para conectar instalaciones construidas en distintas etapas tecnológicas, plataformas de múltiples proveedores y millones de dispositivos distribuidos.

El principal valor del gemelo digital reside en su capacidad de anticipación. Antes de realizar una modificación física, una organización puede simular sus consecuencias, analizar cómo respondería una instalación ante una nueva configuración, estudiar el impacto de una avería o comparar diferentes escenarios operativos.

En un sistema sometido a una creciente incertidumbre, experimentar virtualmente antes de intervenir sobre el terreno constituye una herramienta para reducir riesgos y mejorar la planificación.

La transformación de las redes eléctricas constituye una de las manifestaciones más evidentes de este cambio. Las redes tradicionales estaban diseñadas fundamentalmente para transportar electricidad desde grandes centros de generación hasta los consumidores, mientras que la red del futuro deberá desempeñar una función mucho más activa.

Un hogar, por ejemplo, consume electricidad, pero también puede producirla mediante autoconsumo y almacenar parte de ella en una batería. Del mismo modo, un vehículo eléctrico puede convertirse en un recurso energético gestionable y una industria puede modificar temporalmente su demanda en respuesta a las señales del sistema.

Una smart grid, por tanto, no es simplemente una infraestructura con más sensores, sino una red capaz de conocer en tiempo real qué está ocurriendo, interpretar esa información y automatizar determinadas respuestas.

Para ello será necesario combinar múltiples tecnologías: sensores IoT, sistemas avanzados de gestión de distribución, automatización de subestaciones, analítica predictiva, detección automática de fallos, plataformas de gestión de activos, inteligencia artificial, edge computing, almacenamiento y herramientas para gestionar recursos energéticos distribuidos.

La información se convierte así en un recurso tan relevante como la propia infraestructura física. El desafío cobra especial importancia porque el crecimiento de las renovables está modificando los flujos tradicionales de electricidad. La generación distribuida obliga a conocer con mayor precisión qué sucede en diferentes puntos de la red y a coordinar una cantidad creciente de recursos conectados.

España constituye un buen ejemplo de cómo el avance de la transición energética está desplazando progresivamente el foco desde la generación hacia las redes. El crecimiento de las renovables continúa modificando el perfil del sistema eléctrico español: la energía solar fotovoltaica y la eólica han incrementado de forma significativa su peso, mientras que el autoconsumo añade miles de nuevos puntos de generación distribuida.

Esta evolución abre oportunidades para avanzar en la descarbonización, pero también plantea un desafío tecnológico, ya que la instalación de nueva capacidad renovable no garantiza por sí sola su integración eficiente en el sistema.

A ello se suma la electrificación de la movilidad, la industria y la climatización, que incrementará previsiblemente la demanda de electricidad durante los próximos años, junto con el crecimiento de nuevas cargas intensivas en energía, como los centros de datos.

El sistema tendrá que gestionar simultáneamente una mayor generación renovable, más almacenamiento y una demanda cada vez más electrificada. La planificación de las redes eléctricas entra así en una nueva fase: ya no se trata únicamente de construir líneas y subestaciones para conectar nuevos proyectos, sino también de aprovechar mejor la capacidad existente, conocer con mayor precisión el comportamiento de la red y desarrollar nuevos mecanismos de gestión.

La inversión adquiere, por tanto, una doble dimensión. Por un lado, será necesario reforzar físicamente las infraestructuras; por otro, habrá que destinar recursos a software, sensores, automatización y plataformas capaces de operar un sistema mucho más distribuido. Esta combinación será determinante para evitar que la red se convierta en uno de los principales cuellos de botella de la transición energética.

España en cifras

• 55,5%. Peso de las renovables en la generación eléctrica española en 2025.
• 150.988 GWh. Producción renovable registrada en el sistema eléctrico nacional.
• Cerca de 10 GW. Nueva potencia eólica y solar fotovoltaica incorporada durante 2025.
• 142,5 GW. Potencia total instalada en el sistema eléctrico español al cierre de 2025.
• Más de 27 GW. Nueva demanda contemplada en la propuesta de planificación eléctrica con horizonte 2030.

Las utilities gestionan algunas de las infraestructuras más extensas y complejas de la economía. Líneas eléctricas, subestaciones, turbinas eólicas, parques solares, tuberías, estaciones de tratamiento y plantas de generación forman parte de sistemas diseñados para funcionar durante décadas.

Su mantenimiento ha seguido tradicionalmente modelos basados en inspecciones periódicas, pero la digitalización está modificando esa lógica. Los sensores conectados aportan información sobre el estado de determinados equipos, las cámaras térmicas ayudan a detectar anomalías y los drones facilitan la inspección de instalaciones extensas o de difícil acceso. A partir de estos datos, los algoritmos identifican patrones asociados al deterioro.

El objetivo es avanzar progresivamente hacia modelos predictivos. En lugar de intervenir únicamente después de un fallo o siguiendo calendarios predefinidos, las compañías pueden combinar datos históricos y en tiempo real para anticipar cuándo será necesario actuar. Una mejor gestión de los activos contribuye así a reducir paradas no planificadas, optimizar los recursos destinados al mantenimiento y prolongar la vida útil de los equipos.

El estudio de IFS identifica precisamente la eficiencia en la gestión de activos como uno de los ámbitos estratégicos para las utilities, especialmente en un momento en el que muchas instalaciones envejecen mientras aumenta la complejidad derivada de la incorporación de renovables y recursos distribuidos. Como señala el informe, la evolución tecnológica no implica abandonar por completo los modelos anteriores, sino combinar diferentes estrategias según la criticidad y las características de cada activo.

La expansión de las energías renovables seguirá siendo uno de los principales motores de la transformación energética durante los próximos años. A medida que aumenta la capacidad instalada, también adquiere mayor relevancia optimizar su funcionamiento y disponibilidad.

La generación solar y eólica depende de variables meteorológicas, por lo que una previsión más precisa ayuda a anticipar la producción. La monitorización continua, por su parte, facilita la detección de pérdidas de rendimiento, mientras que los modelos analíticos identifican comportamientos anómalos antes de que deriven en problemas operativos.

La gestión inteligente de activos renovables incorpora, junto a la sensórica, tecnologías como drones, visión artificial, plataformas de monitorización, gemelos digitales e inteligencia artificial, que contribuyen a mejorar la disponibilidad y el rendimiento de las instalaciones.

La digitalización también está ampliando las posibilidades de nuevos modelos de generación vinculados a la economía circular. Un ejemplo es la tecnología desarrollada por Waga Energy para transformar el gas generado en vertederos en gas natural renovable apto para su inyección en la red.

Su tecnología WAGABOX combina diferentes procesos para adaptar el tratamiento a las variaciones en el caudal y la composición del gas. Más allá de este caso concreto, iniciativas de este tipo reflejan una tendencia más amplia: la innovación tecnológica permite identificar nuevos recursos y mejorar el aprovechamiento de activos que hasta hace pocos años tenían un uso limitado.

La transformación tecnológica de las utilities va más allá de la electricidad. La gestión del agua comparte muchas de las dinámicas que están redefiniendo el sistema energético: infraestructuras distribuidas, activos de larga vida útil, elevados costes operativos y una creciente necesidad de optimizar los recursos. A estos factores se añade la presión derivada de la escasez hídrica.

La colaboración anunciada por Veolia y AWS para desarrollar una plataforma unificada de medición inteligente destinada a utilities de agua y gas constituye un ejemplo de esta evolución.

El proyecto combina la experiencia de Veolia en la gestión de contadores inteligentes con las capacidades de infraestructura IoT y cloud de AWS para operar grandes redes de dispositivos conectados y preparar el sistema para incorporar herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Estas tecnologías facilitan la detección de fugas, mejoran la previsión de la demanda y contribuyen a optimizar el funcionamiento de redes que, en muchos casos, se extienden por grandes áreas geográficas.

La relación entre inteligencia artificial y sostenibilidad está adquiriendo una nueva dimensión. La IA puede contribuir a optimizar la gestión de recursos, pero su expansión también incrementa la demanda de capacidad de computación, y esta infraestructura requiere energía y, en muchos casos, agua para su refrigeración.

Esta relación ha dado lugar al concepto ‘Water-AI Nexus’, que plantea dos direcciones complementarias. Por un lado, ‘agua para la IA’ aborda la necesidad de reducir y optimizar la huella hídrica de la infraestructura digital. Por otro, ‘IA para el agua’ analiza cómo esta tecnología puede contribuir a afrontar desafíos relacionados con la escasez, la gestión de redes y la eficiencia en el uso del recurso.

La cuestión pone de manifiesto una de las grandes contradicciones de la transformación digital: las tecnologías pueden contribuir a resolver problemas de sostenibilidad, pero su propio crecimiento genera nuevas necesidades energéticas y materiales. Por ello, la planificación del futuro digital tendrá que incorporar una visión más amplia sobre el impacto de la infraestructura tecnológica.

No toda la información generada por una empresa del sector utility necesita viajar hasta un centro de datos remoto. En determinadas aplicaciones, la respuesta debe producirse prácticamente en tiempo real, especialmente cuando una demora puede afectar al funcionamiento de un activo o proceso crítico.

Una subestación, un parque eólico o una instalación industrial pueden necesitar detectar y responder a una anomalía sin depender exclusivamente de la comunicación con una infraestructura centralizada. En este punto entra en juego el edge computing o procesamiento en el borde, que analiza la información cerca del lugar donde se genera, reduciendo la latencia y mejorando la capacidad de respuesta.

Combinado con inteligencia artificial, este enfoque permite desplegar modelos directamente sobre dispositivos, sensores o sistemas industriales. El futuro de la infraestructura tecnológica será probablemente híbrido: la nube seguirá siendo fundamental para integrar grandes volúmenes de información y entrenar modelos complejos, mientras una parte creciente de la capacidad de procesamiento se situará cerca de los activos.

Esta arquitectura distribuida encaja con la propia evolución del sistema energético. A medida que la generación se descentraliza, también se distribuye la capacidad de procesamiento.

La relación entre inteligencia artificial y sostenibilidad está adquiriendo una nueva dimensión. La IA puede contribuir a optimizar la gestión de recursos, pero su expansión también incrementa la demanda de capacidad de computación, y esta infraestructura requiere energía y, en muchos casos, agua para su refrigeración

Cada nuevo dispositivo conectado amplía las posibilidades de monitorización y automatización, pero también incrementa la superficie de exposición. La convergencia entre las tecnologías de la información y las tecnologías operativas está generando nuevos desafíos de ciberseguridad para las utilities.

Hasta hace relativamente poco tiempo, muchos sistemas industriales funcionaban en entornos relativamente aislados. La necesidad de supervisión remota, mantenimiento conectado e intercambio de información ha modificado esta situación y ha incrementado la conectividad de los activos críticos.

El análisis de Stratesys advierte precisamente de que esta hiperconectividad está ampliando la superficie de ataque de las infraestructuras energéticas, especialmente a medida que aumenta la conexión de activos remotos.

“La ciberseguridad OT ya no es una cuestión de compliance. Es una condición indispensable para garantizar la continuidad del negocio energético”, advierte Takis Tsakopoulos.

La cuestión adquiere especial importancia en un sector que gestiona infraestructuras críticas, donde un incidente puede afectar a una instalación concreta y, al mismo tiempo, tener consecuencias sobre servicios esenciales.

La respuesta pasa por integrar la seguridad desde el diseño. La digitalización no puede plantearse primero y protegerse después: la ciberseguridad debe formar parte de la arquitectura tecnológica, la gestión de identidades, la segmentación de redes y el ciclo de vida de los activos.

Además de la preocupación por la seguridad, la creciente dependencia de plataformas digitales plantea nuevas cuestiones sobre el control de la información: dónde se almacenan los datos, quién controla las plataformas y cómo se comparte la información entre los diferentes actores del sistema.

Para un sector que gestiona infraestructuras críticas, estas cuestiones adquieren una dimensión estratégica. Las utilities tendrán que intercambiar cada vez más información con operadores de red, productores, agregadores, administraciones y consumidores. La interoperabilidad será imprescindible, pero también habrá que garantizar la seguridad y el control sobre los datos.

La evolución de los espacios de datos y de las plataformas interoperables apunta hacia un modelo en el que compartir información no implique necesariamente perder el control sobre ella. El equilibrio entre apertura, interoperabilidad y soberanía será uno de los elementos que condicionen la arquitectura tecnológica del sector durante los próximos años.

¿Qué puede hacer un gemelo digital?

Un gemelo digital crea una representación dinámica de una infraestructura física y la alimenta con información procedente de su funcionamiento real. Entre sus principales aplicaciones en Energía & Utilities figuran:

• Simulación de escenarios operativos.
• Predicción del comportamiento de activos.
• Análisis de posibles fallos.
• Optimización del mantenimiento.
• Planificación de inversiones.
• Integración de nueva generación.
• Evaluación del impacto de fenómenos meteorológicos.
• Formación de operadores en entornos virtuales.

Una smart grid no es simplemente una infraestructura con más sensores, sino una red capaz de conocer en tiempo real qué está ocurriendo, interpretar esa información y automatizar determinadas respuestas