Publicado: Febrero 12, 2026

La tecnología permitirá a las compañías del sector operar con mayor eficiencia, fortalecer la seguridad y acelerar la transición hacia modelos energéticos más sostenibles y digitales.

En un contexto marcado por la transición energética, la electrificación de la economía y una creciente presión regulatoria, la inteligencia artificial generativa se perfila como una de las tecnologías más disruptivas para el sector energético. Así lo señalan Héctor Pinar y José David Prieto, voceros de NTT DATA, quienes destacan que esta innovación no solo automatiza procesos, sino que amplifica el conocimiento experto y transforma la toma de decisiones estratégicas.

“La IA generativa está cambiando la manera en que las empresas energéticas convierten información en decisiones”, explican. “Permite capturar conocimiento técnico disperso —procedimientos, históricos de fallos, datos operativos— y ponerlo al servicio de operadores, ingenieros y directivos en tiempo real”.

De la automatización a la amplificación del conocimiento

A diferencia de otras tecnologías digitales, la IA generativa no se limita a optimizar tareas repetitivas. Su verdadero potencial radica en su capacidad para estructurar grandes volúmenes de información y convertirlos en conocimiento accionable.

En un sector donde la experiencia técnica es uno de los activos más valiosos, esta capacidad se convierte en un verdadero “cambio de juego”. “En entornos complejos y altamente regulados, reducir los tiempos de análisis y mejorar la calidad de las decisiones estratégicas es clave. La IA generativa permite reaccionar más rápido, gestionar mejor la incertidumbre y operar sistemas cada vez más distribuidos y sofisticados”, destacan los expertos.

Impacto transversal en toda la cadena de valor

El impacto de la IA generativa será transversal en la cadena de valor energética, aunque con especial relevancia en generación y redes. Allí, la tecnología puede actuar como copiloto inteligente para la operación, el mantenimiento y la planificación de activos críticos.

Asimismo, tendrá un papel estratégico en:

Atención y experiencia del cliente, mediante interacciones más personalizadas.
Trading y planificación de red, donde el análisis rápido de grandes volúmenes de datos es determinante.
Cumplimiento regulatorio y reporting, automatizando la gestión documental y reduciendo tiempos de respuesta.

“Estamos hablando de una herramienta que permite priorizar acciones, reducir errores humanos y fortalecer el cumplimiento de procedimientos críticos”, explican.

Eficiencia, seguridad y sostenibilidad

Uno de los mayores aportes de la IA generativa será su contribución a la eficiencia operativa y la sostenibilidad. Al facilitar una mejor integración de energías renovables, optimizar redes y reducir pérdidas, la tecnología puede acelerar el cumplimiento de objetivos ambientales.

Desde la perspectiva de seguridad, la IA generativa refuerza la transferencia de conocimiento entre generaciones de profesionales y mejora la detección temprana de riesgos operativos.

“Su valor no está solo en hacer más con menos, sino en hacerlo mejor y de manera más segura”, subrayan los voceros.

Retos tecnológicos y organizacionales

No obstante, la adopción de esta tecnología implica desafíos importantes. Entre ellos destacan la calidad y gobernanza del dato, las brechas culturales, los requisitos de ciberseguridad y la escasez de talento especializado.

En el sector energético, además, persisten silos entre sistemas IT y OT (tecnologías de la información y tecnologías operativas), lo que dificulta la integración con infraestructuras críticas.

“Sin una estrategia clara de casos de uso y un modelo robusto de gobierno del dato, la captura de valor puede verse limitada”, advierten.

Gobernanza y mitigación de riesgos

Como toda tecnología disruptiva, la IA generativa también plantea desafíos éticos, de seguridad y de gobernanza. El acceso indebido a información sensible, la posibilidad de respuestas incorrectas o sesgadas, y la responsabilidad en la toma de decisiones son algunos de los principales riesgos identificados.

Para mitigarlos, los expertos recomiendan combinar controles técnicos avanzados, validación humana en procesos críticos y una adopción progresiva alineada con el marco regulatorio y los valores corporativos.

“La clave no es solo implementar la tecnología, sino hacerlo con responsabilidad, transparencia y una gobernanza sólida”, concluyen.

 

 

 

Acerca de NTT DATA

 

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