Durante décadas, las empresas eléctricas pudieron planificar buena parte de su operación a partir de patrones conocidos, como los horarios pico, la estacionalidad y el comportamiento industrial, entre otras cosas. Sin embargo, esa lógica empieza a quedar corta frente a una demanda más dinámica y una matriz energética con más fuentes variables.
Como resultado de la electrificación del transporte, el crecimiento de los centros de datos, el mayor uso de climatización y la generación distribuida, la operación eléctrica depende cada vez más de señales en tiempo real. Ya no alcanza con saber cuánta energía se consumió el mes pasado o cuál fue el pico del verano anterior. Ahora, la pregunta es qué puede pasar en las próximas horas, en qué zona de la red y con qué impacto operativo.
Por esta razón, los datos comienzan a estar mucho más cerca de la sala de control. Con tecnologías como medidores inteligentes, sensores, sistemas SCADA y modelos predictivos, las compañías buscan tomar mejores decisiones antes de que aparezcan la congestión, el corte o la pérdida de eficiencia.
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Por qué la red eléctrica necesita más capacidad de predicción
La presión sobre la red eléctrica no viene de una sola fuente. Hay más consumo residencial en momentos de calor o frío extremo, más demanda industrial vinculada a nuevos procesos eléctricos, más vehículos eléctricos conectados al sistema y una expansión fuerte de cargas intensivas, como los data centers. A eso se suma la variabilidad de la generación renovable, que obliga a mirar con más detalle tanto la oferta como la demanda.
De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía, las economías avanzadas representaron casi el 20% del crecimiento adicional de la demanda eléctrica global en 2025, frente al 17% de 2024. Asimismo, el informe indica que este repunte se asocia con centros de datos, vehículos eléctricos, aire acondicionado y bombas de calor, entre otros sectores.
Este dato demuestra que la demanda de energía crece por usos nuevos, más intensivos y menos lineales. Frente a esto, la predicción pasa a ser parte de la operación de las empresas eléctricas, que trabajan con modelos capaces de cruzar datos históricos, señales actuales y variables externas para estimar escenarios probables y prepararse antes de que la red llegue al límite.
Qué datos necesita una empresa eléctrica para anticiparse
Para construir una red más inteligente, es fundamental saber qué datos sirven para decidir y cómo se conectan entre sí. Una empresa eléctrica necesita información técnica de la red, datos de consumo, mediciones en tiempo real, pronósticos climáticos, estado de activos, registros de fallas, información comercial, comportamiento de clientes y datos de generación distribuida.
Cada una de estas fuentes aporta una parte del problema:
- Los medidores inteligentes ayudan a entender la demanda con mayor granularidad.
- Los sistemas SCADA permiten monitorear variables operativas.
- Los sensores en transformadores, subestaciones o líneas aportan señales sobre temperatura, vibración, carga o estado de equipos.
- Los datos climáticos ayudan a anticipar picos de consumo por calor o frío.
- Los registros comerciales permiten identificar cambios de perfil en clientes residenciales, industriales o grandes usuarios.
Según el informe Digitalisation and AI for power system transformation: Perspectives for the G7 de IRENA,el 66% de los stakeholders consultados afirmó que incorpora la digitalización en sus estrategias nacionales de energía. Por otro lado, solo el 15% dijo que las soluciones digitales no están contempladas en la estrategia o la planificación.
El punto importante es que estos datos no tienen valor por separado. Si no están integrados, una empresa puede tener tableros llenos de indicadores y aun así llegar tarde al problema.
Analytics energético: cómo anticipar demanda, congestión y fallas
El analytics energético permite pasar de una operación descriptiva a una operación más anticipatoria. En lugar de observar únicamente qué ocurrió en la red, las empresas pueden estimar qué zonas tendrán mayor carga, dónde podrían aparecer congestiones, qué activos muestran señales de deterioro y qué eventos conviene atender primero.
En demanda, los modelos de forecasting cruzan consumos históricos con clima, calendario, patrones de uso, actividad económica y nuevas cargas conectadas. Esto ayuda a prever picos horarios, ajustar compras de energía, programar recursos y mejorar la coordinación entre generación, transmisión y distribución.
Con respecto a la congestión, el analytics puede ayudar a detectar cuellos de botella antes de que se transformen en una restricción operativa. Una zona con alta penetración solar distribuida, crecimiento residencial acelerado o nuevas cargas industriales puede exigir una gestión más fina de flujos, tensiones y capacidad disponible.
En cuanto a las fallas, los modelos predictivos trabajan con señales de activos, como temperatura, vibración, humedad, edad del equipo, historial de mantenimiento, eventos previos y condiciones de carga. Con esa información, una utility puede pasar de una lógica reactiva a una gestión basada en riesgo.
Según Gartner, para 2027, el 40% de las empresas de energía y utilities desplegará operadores impulsados por IA en salas de control. Esta proyección muestra que la operación se dirige hacia modelos de decisión asistida, en los que la IA puede detectar patrones y sugerir acciones, pero la confianza operativa depende de reglas claras, datos auditables y supervisión humana.
El desafío de integrar datos técnicos, comerciales y climáticos
En un contexto como el actual, el mayor obstáculo es la integración de datos. Las empresas eléctricas suelen tener información distribuida en sistemas técnicos, plataformas comerciales, bases históricas y demás, y cada uno puede tener formatos, frecuencias, dueños y niveles de calidad distintos.
El desafío se vuelve más visible con la presión de los centros de datos y las grandes cargas. Capgemini reporta que el 84% de los ejecutivos ve la lentitud o dificultad de permisos como una restricción; otro 84% cita márgenes de reserva insuficientes; el 76% menciona demoras de interconexión; y el 74% señala redes desactualizadas.
A su vez, la consultora revela que solo el 45% de las utilities usa hoy IA para optimización de red, pese a que más del 60% espera que genere eficiencias y mejoras operativas. Ante esto, la conclusión es que la red eléctrica necesita infraestructura física e infraestructura de información.
No alcanza con tener datos técnicos si no se conectan con datos comerciales, climáticos y de planificación. Tampoco es suficiente sumar modelos de IA si no hay gobierno, permisos, responsables y criterios de calidad. La red eléctrica del futuro, además de más cables, más transformadores y más generación, va a necesitar mejores datos para decidir dónde, cuándo y cómo actuar.
