Accenture identifica las cuatro tendencias que marcarán a la industria energética este año

La inteligencia artificial progresa rápidamente hacia un modelo autónomo, capaz de actuar de forma independiente y delegada, superando el rol limitado de la automatización tradicional.

Frente a la crítica situación del sector energético en Colombia, marcada por el riesgo inminente de desabastecimiento, surge una pregunta clave: ¿Qué herramientas tecnológicas pueden mejorar la eficiencia operativa, impulsar la sostenibilidad y optimizar la gestión de recursos?

Para el sector energético, la IA presenta una oportunidad sin precedentes para mejorar la eficiencia operativa, impulsar la sostenibilidad y optimizar la gestión de recursos. En este contexto, Accenture ha identificado en su estudio, cuatro tendencias que está marcando la evolución de la IA en la industria de la energía.

1. El Big Bang Binario

Este marca un cambio de paradigma, desde los ecosistemas digitales tradicionales basados en aplicaciones a sistemas de agentes, impulsados por la inteligencia artificial (IA). Los agentes de IA capaces de tomar decisiones y automatizar flujos de trabajo están revolucionando la forma en que operan las empresas. Dentro del sector energético, estos sistemas están impulsando innovaciones como la gestión en tiempo real de reservorios, el mantenimiento predictivo y la optimización dinámica de la cadena de suministro.

En la investigación de Accenture, 25% de los ejecutivos del sector energético anticipa un aumento significativo en la utilización de agentes de IA en los próximos tres años, con el 85% de acuerdo con que los agentes de IA reinventarán la construcción de sistemas digitales. Este cambio permite una mejor escalabilidad (55%), mayor flexibilidad (47%) y una mayor innovación (42%), convirtiendo a la IA en una ventaja estratégica para la industria.

Pablo Barcena, Director Ejecutivo de Accenture Colombia, resalta que "la eficiencia de los procesos mejorada a través de agentes de IA optimizará y agilizará los procesos internos como la planificación, predicción, el mantenimiento de aplicaciones y la resolución de incidentes. Los agentes de IA mejorarán el mantenimiento predictivo al identificar con precisión posibles fallos de equipos y optimizar los horarios de mantenimiento, mejorando la eficiencia operativa y la confiabilidad".

El directivo añade que "sin embargo, para realizar estas transformaciones impulsadas por la IA es clave la unificación y contextualización de datos. A pesar de esto, muchas empresas energéticas aún operan en sistemas fragmentados, lo que limita la efectividad de la IA. A medida que los agentes de IA continúen uniendo estos silos, las empresas se moverán hacia operaciones más holísticas e integradas, mejorando la toma de decisiones y la conectividad empresarial."

2. Tu imagen en el futuro

A medida que las empresas integran la IA en las interacciones con los clientes, mantener una personalidad de marca única se vuelve crucial. El riesgo de que la IA se vuelva genérica es alto, dado que muchos sistemas de inteligencia artificial se basan en modelos neutrales y estandarizados. Según la investigación de Accenture, 90% de los ejecutivos del sector energético reconoce la importancia de mantener una personalidad de IA consistente en las aplicaciones de cara al cliente, mientras que 81% está de acuerdo con que los chatbots que carecen de diferenciación presentan desafíos significativos.

Barcena destaca que "es de gran importancia que los sistemas de IA no solo proporcionen respuestas eficientes, sino que también reflejen los valores, el tono y la estrategia de participación con el cliente de la empresa. Por esto, las organizaciones deben avanzar en la preparación de sus sistemas de IA".

3. La revolución de la robótica

La inteligencia artificial está ampliando el alcance de la automatización en entornos físicos, permitiendo que sistemas antes limitados a tareas específicas evolucionen hacia plataformas autónomas y adaptables. Un 64% de los ejecutivos identifica la capacidad de realizar tareas generales como un diferenciador estratégico, consolidando a los robots generalistas como piezas clave en la automatización avanzada de campo.

A medida que estos sistemas asumen roles más complejos, la confianza y la colaboración entre humanos y robótica impulsada por IA se vuelven esenciales. El 84% de los ejecutivos cree que la comunicación en lenguaje natural mejora la confianza y la eficiencia, mientras que el 83% de los ejecutivos del sector energético enfatiza la importancia de los principios de IA responsable en el despliegue de robótica.

Barcena subraya que "La próxima etapa de la robótica implica la toma de decisiones completamente autónoma, donde los robots impulsados por IA operan de manera independiente sin supervisión humana, creando operaciones de campo más seguras y eficientes".

Un nuevo ciclo de aprendizaje

La IA no solo está automatizando procesos, sino también redefiniendo cómo las organizaciones abordan el aprendizaje y el desarrollo de la fuerza laboral. La inteligencia artificial está fomentando un ciclo de aprendizaje continuo, permitiendo que los empleados mejoren sus habilidades mientras los sistemas de IA se adaptan y refinan basándose en las interacciones que tienen con sus pares humanos. Esta colaboración entre humanos y IA es particularmente crucial en una industria donde la retención de conocimientos y el desarrollo de habilidades son vitales.

El desarrollo de nuevas habilidades en la fuerza laboral es ahora una prioridad principal, con el 70% de los ejecutivos del sector energético destacando la necesidad de capacitar o recertificar a los empleados en IA generativa en los próximos tres años. A medida que la IA transforma el lugar de trabajo, las organizaciones están haciendo que las herramientas de inteligencia artificial generativa sean más accesibles, con el 38% esperando que se integren significativa o completamente en la automatización de flujos de trabajo en el mismo período.

El ejecutivo destaca que, lejos de sustituir la creatividad humana, la inteligencia artificial la complementa, permitiendo que científicos e ingenieros se enfoquen en resolver problemas complejos mientras la IA se encarga de realizar cálculos avanzados y análisis en tiempo real. Esta colaboración entre humanos y máquinas genera un ciclo de aprendizaje continuo, en el que la IA mejora sus modelos gracias a la retroalimentación humana, y los investigadores utilizan los conocimientos obtenidos para acelerar la innovación y la toma de decisiones.

¿Le preocupa el futuro de la energía en Colombia? Comparta este artículo y juntos impulsemos la adopción de la IA para un sector más eficiente, sostenible y preparado para el mañana.