La transformación digital del sector energético ya no se limita a sumar sensores o plataformas en la nube. El verdadero cambio está en cómo y dónde se procesan los datos.
En un contexto de redes eléctricas cada vez más complejas, generación distribuida, energías renovables, automatización industrial e Internet de las Cosas (IoT), el edge computing empezó a ganar un lugar central. ¿La razón? Permite procesar la información cerca del punto donde se la genera. Eso ayuda a reducir la latencia y a mantener la operación incluso cuando la conectividad es limitada.
La urgencia del tema crece al mismo ritmo que la del sistema eléctrico global. De acuerdo con la Agencia Internacional de la Energía (IEA), la demanda mundial de electricidad aumentará a una tasa promedio anual de 3,6% entre 2026 y 2030.
Al mismo tiempo, el organismo advierte que, para acompañar ese crecimiento, la inversión anual en redes deberá subir de unos 400 mil millones de dólares actuales a cerca de 600 mil millones hacia 2030.Ese contexto obliga a pensar la infraestructura energética de manera distinta. Ya no alcanza con centralizar el análisis en grandes centros de datos o en sistemas lejanos a la operación. La lógica del negocio impulsa la distribución de inteligencia en la red.
Índice de temas
¿Por qué el edge computing en energía está ganando terreno?
El crecimiento del edge computing no es un evento aislado. Según IDC, el gasto global en este tipo de soluciones crecerá desde 261 mil millones de dólares en 2025, a una tasa de crecimiento compuesta anual del 13,8%, hasta alcanzar 380 mil millones en 2028.
En energía, esa expansión tiene una razón concreta. La operación no puede depender de que cada dato recorra miles de kilómetros antes de convertirse en una acción.
Horacio Martínez, CEO de Silica Networks, lo sintetizó con claridad en diálogo con Innovación Digital 360: “En energía, no podés esperar a que un dato viaje 3.000 o 5.000 kilómetros para monitorear la calidad del suministro, las pérdidas o decidir si una subestación tiene que cortar o no”.
Desde su mirada, la relevancia del edge computing está vinculada a un cambio estructural. Las industrias, cada vez más digitalizadas e inteligentes, necesitan tomar decisiones en tiempo real, por lo que resulta obligatoria contar con una infraestructura de baja latencia.
Desde el ámbito del monitoreo energético, Nicolás Real, CEO de Powermeter, planteó en conversación con InnovaciónDigital360 que el edge desempeña un rol central porque permite procesar la información “directamente donde se generan los datos”. También remarcó algo importante. Muchas veces no hacen falta algoritmos sofisticados, sino preprocesamientos simples que filtran eventos, reducen el tráfico innecesario y mejoran los tiempos de respuesta.
Esa mirada baja el concepto a la operación real. Explicó que, en muchos casos, “los eventos que se buscan detectar desde los sensores o dispositivosy los datos a preprocesar son relativamente simples”. Sin embargo, incluso ese trabajo básico en el borde de la red tiene un impacto muy positivo: mejora el funcionamiento de toda la infraestructura de monitoreo y control.En otras palabras, el valor del edge depende de su capacidad parahacer más ágil y eficiente la respuesta del sistema.
¿Qué es la infraestructura distribuida en energía y por qué es clave para el edge computing?
La idea de infraestructura distribuida suele asociarse rápidamente a servidores o microdatacenters. Pero en el ámbito de la energía su alcance es más amplio e incluye:
- Sensores
- Gateways
- Redes de fibra
- Sistemas SCADA
- Plataformas cloud
- Nodos de procesamiento
- Modelos digitales de red
Desde el plano de la conectividad, Silica Networks sostiene que el cambio es profundo. Martínez explicó que el modelo histórico de internet se basaba en grandes nodos centralizados, mientras que ahora el contenido y el procesamiento tienden a acercarse a los usuarios y a la operación. En sectores como el de la energía, esa proximidad es una exigencia operativa.
Ese planteo tiene sustento técnico. El Departamento de Energía de Estados Unidos (DOE) afirma que la arquitectura de comunicaciones de próxima generación para redes eléctricas utiliza el edge computing y la inteligencia distribuida. ¿Con qué objetivo? Llevar el procesamiento y la toma de decisiones más cerca de la fuente de datos. De esta forma, se reduce la latencia y se mejora la velocidad de respuesta ante eventos en la red.
Martínez lo llevó a tierra con una definición muy gráfica. Para el sector eléctrico, las redes de fibra “no son solo para conectarse a internet; son el sistema nervioso, la autopista que permite que miles de sensores se conecten y transmitan datos en tiempo real con la menor latencia posible”.
¿Por qué el edge necesita contexto de red para funcionar bien?
Pero la velocidad no resuelve todo. El edge puede acercar el procesamiento a la infraestructura, aunque la calidad de las decisiones depende de algo menos visible y, muchas veces, más problemático: el contexto de red.
Gastón Moyano, gerente general de Enerminds, y Gonzalo Soliverez, director de Prometium, le advirtieron a InnovaciónDigital360 que la digitalización de las distribuidoras está dejando atrás los “mapas estáticos” para pasar a modelos vivos de la red, capaces de reflejar lo que sucede realmente en el terreno. Para ellos, ese es el verdadero cambio estructural que atraviesa hoy el sector.
También agregaron que en las grandes distribuidoras esto ya se volvió estándar, mientras que en muchas cooperativas dejó de ser algo lejano para convertirse en una necesidad concreta si quieren operar con claridad.
Ese punto aporta una dimensión clave a la discusión sobre edge computing. Enerminds y Prometium reconocen que el edge acerca la capacidad de decisión a la propia infraestructura y mejora los tiempos de respuesta.
Pero, a la vez, advierten: “Si esa base no es confiable, el riesgo es claro: se decide más rápido, pero no necesariamente mejor”. La frase resume uno de los dilemas más relevantes de esta etapa. La infraestructura distribuida no elimina la necesidad de una visión integral del sistema; la vuelve todavía más importante.
¿Cómo impacta en las redes inteligentes?
La expansión de medidores inteligentes, sensores y sistemas de telemetría abre una enorme oportunidad para operar mejor la red, aunque también incrementa la complejidad de la gestión.
“El desafío no es la cantidad de datos, sino la capacidad de darles sentido”, sostuvieron Enerminds y Prometium. Hoy, remarcan, las redes se están llenando de medidores inteligentes que generan curvas de demanda en tiempo real y múltiples variables operativas. Pero para que esos datos sean útiles, hace falta saber “dónde está cada medidor, en qué circuito participa y cómo está alimentado”.
Esa observación es central. El edge computing puede acelerar la detección de eventos y el procesamiento local, pero si la empresa no sabe con precisión cómo está configurada su red, la inteligencia operativa queda fragmentada. “Sin ese contexto, los datos quedan aislados y pierden valor”, explicaron Moyano y Soliverez.
¿Qué datos se deben procesar en el edge computing en energía?
En proyectos de digitalización energética, Real identifica un conjunto de variables que ya son críticas para mejorar la operación y reducir costos:
- Potencia activa
- Potencia reactiva
- Energía consumida
- Tensiones
- Corrientes
- Frecuencia
- Factor de potencia.
En algunos entornos, también resulta importante medir armónicos debido al efecto que tienen en la calidad de la energía en instalaciones con alta concentración de cargas eléctricas.
A eso se suman eventos como:
- Picos de demanda
- Desbalances entre fases
- Caídas de tensión
- Sobrecargas
- Penalidades por energía reactiva
Cuando esa información se procesa localmente, es posible generar alarmas, indicadores de desempeño e incluso reglas automáticas que optimicen la operación sin necesidad de enviar todos los datos crudos a la nube.
El CEO de Powermeter explicó que analizar los datos en el punto donde se generan permite “tener mayor velocidad de respuesta y mayor robustez del sistema”. Y lo ejemplificó con un caso muy concreto: un medidor inteligente o un gateway instalado en un tablero puede detectar de inmediato un exceso de potencia, una anomalía en la calidad de energía o un consumo inusual, sin esperar a que todo ese flujo viaje a un sistema central.
También remarcó otro beneficio decisivo para la industria. El procesamiento local permite operar incluso cuando la conectividad a internet es limitada o intermitente, porque los dispositivos pueden almacenar datos, procesarlos y transmitirlos cuando la conexión vuelve a estar disponible. En instalaciones industriales o en redes distribuidas, esas capacidades son una condición para la continuidad operativa.
Ese punto resulta especialmente importante en un sistema que ya está cambiando su composición. Un informe de NREL sobre la integración de recursos energéticos distribuidos destaca que en Estados Unidos hay más de 45 GW de capacidad de DER neta medida y que cerca del 90% corresponde a solar distribuida de pequeña escala.
La tendencia importa porque, a medida que se multiplican los activos distribuidos, también aumentan los puntos en los que conviene tomar decisiones localmente. El edge gana relevancia precisamente en ese borde, cada vez más poblado, del sistema eléctrico.
Variables eléctricas clave para mejorar la operación y reducir costos
| Variable | Qué permite monitorear |
|---|---|
| Potencia activa | La energía útil que consumen los equipos para operar |
| Potencia reactiva | El consumo asociado al funcionamiento eléctrico que puede generar ineficiencias y penalizaciones |
| Energía consumida | El nivel total de consumo para controlar gastos y detectar desvíos |
| Tensiones | La estabilidad del voltaje y la calidad del suministro |
| Corrientes | La carga de los circuitos y posibles sobrecargas |
| Frecuencia | La estabilidad del sistema eléctrico |
| Factor de potencia | La eficiencia con la que se aprovecha la energía eléctrica |
¿Cómo se combinan el edge computing en energía y la nube?
Uno de los errores más comunes al hablar de edge computing es presentarlo como una alternativa a la nube. En energía, esa lectura queda corta.
Desde Powermeter se describió un modelo híbrido. En la arquitectura local:
- Se procesa de forma inmediata
- Se filtra la información relevante
- Se generan eventos
- Indicadores operativos
Luego, en la nube:
- Consolida datos de múltiples instalaciones
- Habilita análisis históricos
- Dashboards
- Algoritmos más complejos
- Gestión centralizada
Real lo resumió en una frase que marca muy bien el límite entre ambos mundos: “Un lazo de control no se puede cerrar a través de la nube”. La nube sirve para obtener insights de alto nivel y visibilidad global; el edge, en cambio, es el territorio de la reacción inmediata.
En la misma línea, destacó que este modelo mixto permite “combinar lo mejor de ambos mundos: la capacidad de reacción inmediata en campo y el análisis avanzado de grandes volúmenes de datos en plataformas cloud”. La idea es importante porque reduce la brecha entre el terreno teórico y el operativo.
¿Cuáles son los principales desafíos para implementar edge computing en energía?
La transformación digital del sector energético también exige resolver problemas de base que a menudo frenan cualquier avance.
Enerminds y Prometium señalaron que uno de los mayores desafíos para implementar infraestructuras digitales más distribuidas en Argentina sigue siendo la calidad de la información sobre la red. En muchos casos, dicen, los datos están dispersos, incompletos o directamente concentrados en la experiencia de algunas personas.
En las grandes empresas, el reto suele consistir en integrar sistemas y alinear distintas fuentes de información. En cooperativas o entre actores más pequeños, el desafío puede ser todavía más básico: construir por primera vez un modelo de red confiable, accesible y compartido.
“Sin esa base, cualquier iniciativa de digitalización queda limitada. No es un problema de tecnología, es un problema de información”, sintetizaron. La definición funciona casi como una advertencia para todo el sector. El edge puede aportar velocidad, automatización y resiliencia, pero no corrige por sí solo los vacíos estructurales en la calidad del dato.
¿Por qué crece la demanda?
La relevancia del edge también se ve potenciada por un cambio más amplio en la industria. Deloitte señala en un reporte de 2025 que aproximadamente el 75% de las 35 principales eléctricas de Estados Unidos reportó un aumento de la demanda impulsada por los data centers. Además, estima que estas instalaciones hoy consumen entre el 6% y el 8% de la generación eléctrica anual y podrían escalar al 11%-15% hacia 2030.
Ese nuevo mapa vuelve más evidente la necesidad de redes inteligentes, más observables y automatizadas. La IEA, en la edición 2026 de su reporte sobre electricidad, subraya que el crecimiento del consumo y la diversificación de las fuentes obligarán a los sistemas eléctricos a aumentar su flexibilidad, seguridad y capacidad de integración.
¿Qué infraestructura necesita el edge computing para ser resiliente?
Para el CEO de Silica Networks, una infraestructura apta para sectores críticos debe cumplir al menos tres condiciones:
- Redundancia real
- Baja latencia
- Diversidad física de rutas
No alcanza con tener dos fibras si ambas atraviesan la misma traza vulnerable. La resiliencia, según explicó Martínez, se construye diversificando el riesgo físico y evitando puntos de falla únicos. Ese criterio resulta particularmente relevante en un país extenso, con geografías complejas y con energías activas distribuidas, como lo es Argentina.
El ejecutivo también vinculó esta discusión con la interconexión regional. Señaló que una red de más de 16.500 kilómetros, con salidas al Atlántico y al Pacífico y múltiples cruces cordilleranos, permite que los nodos ubicados en Neuquén, Patagonia o Tierra del Fuego no dependan de un único camino.
Además, agregó que el edge computing también puede federalizar el ecosistema digital y evitar que todo el tráfico deba ir a Buenos Aires para luego volver.
Ese argumento dialoga con una tendencia más amplia. El DOE plantea que la modernización de la red requiere una arquitectura de comunicaciones sistemática capaz de soportar procesos operativos muy diversos.
¿Cómo va a evolucionar el edge computing en energía en los próximos años?
Tanto los proveedores de conectividad como los especialistas en software y monitoreo coinciden en que el edge recién está entrando en una etapa de maduración.
Desde Powermeter observan que, a medida que aumenta la cantidad de sensores y dispositivos IoT, “se vuelve inviable enviar todos los datos sin procesar a la nube”. Por eso, anticipan dispositivos de campo cada vez más inteligentes, capaces de ejecutar análisis energéticos, la detección de anomalías e incluso aplicaciones de inteligencia artificial en el borde de la red.
En Enerminds y Prometium miran el mismo fenómeno desde la gestión de distribución: “El IoT y el edge multiplican los puntos donde se genera información y donde se toman decisiones”, señalaron. Pero agregaron que el diferencial estará en la capacidad de coordinar esa complejidad de manera consistente.
Para ambos, el sector va hacia una etapa en la que las empresas que mejor operen no serán necesariamente las que más dispositivos desplieguen, sino las que logren integrar todo eso sobre un modelo único y consistente de la red, capaz de dar contexto a cada señal y a cada decisión.
Ese horizonte también se manifiesta en el ámbito académico. Investigadores del MIT mostraron en 2025 que los dispositivos del grid edge pueden aportar resiliencia y estabilizar la red ante eventos adversos, precisamente porque distribuyen la capacidad de respuesta a lo largo del sistema.
¿Por qué ahora es el momento del edge computing en energía?
La digitalización energética ya no se juega solo en la incorporación de tecnología, sino en la arquitectura que permite que esa tecnología opere con criterio, velocidad y resiliencia.
El edge computing no sustituye a la nube, no reemplaza la necesidad de una red bien modelada ni resuelve por sí mismo los déficits estructurales de información. Pero sí aporta algo cada vez más crítico: la capacidad de reacción cercana al activo.
La próxima etapa del sector energético se definirá, en buena medida, en ese borde: ahí donde convergen sensores, conectividad, contexto operativo e inteligencia local.
