Por qué necesitamos una IA para la Energía

Los avances en inteligencia artificial (IA) desde 2022 han sido la mayor historia de la década en tecnología. El informe 2025 State of AI de McKinsey muestra que la adopción de la IA en al menos una función por parte de las empresas se ha cuadruplicado (del 20% al 80%) desde 2017, y la empresa media de su encuesta la utiliza ahora para ayudar en tres áreas de sus operaciones. Más del 90% de las empresas de la lista Fortune 500 utilizan productos de IA, ya se trate de IA generativa, como ChatGPT, o de modelos analíticos menos publicitados pero (al menos) igual de valiosos para el análisis de grandes volúmenes de datos.

El auge de la IA y su rápido progreso en este corto periodo de tiempo es extremadamente fortuito, porque el problema más urgente de nuestro tiempo es el cambio climático, y ése es un problema en el que puede ayudar. Existe un fuerte consenso científico sobre la necesidad de que los seres humanos frenen drásticamente sus emisiones de gases de efecto invernadero para hacer frente a este problema. Esto significa, sobre todo, reducir el uso de energía procedente de combustibles fósiles, pasando en su lugar a la electricidad producida por generadores solares, eólicos o hidráulicos.

De nuevo, somos afortunados, porque las tecnologías para la energía renovable se conocen ampliamente y la producción ya está bien desarrollada. Y como las energías renovables no requieren combustible adicional (aparte de la luz solar y el viento) y se producen en masa, también son cada vez más baratas que la energía convencional, tanto para comprarlas como para explotarlas. Volverse ecológico no exige sacrificios ni una reducción de la rentabilidad: de hecho, es una fuente de ahorro de costes e incluso de ingresos añadidos, mediante el comercio de energía.

Claridad y caos

Sin embargo, la claridad y sencillez del objetivo general, y la disponibilidad de soluciones, se vuelven rápidamente mucho más complejas en cuanto los objetivos se convierten en acción. Los objetivos climáticos, las normativas, los informes, las tarifas y los mecanismos de comercio exigen una medición y una reducción precisas. Para las grandes organizaciones con múltiples sedes, habrá muchos miles de elementos en su inventario energético, y quizá millones de puntos de datos en movimiento. E impulsar la eficiencia real en el uso, almacenamiento y generación de energía requiere supervisión, análisis y control a los niveles más finos.

La sostenibilidad para las empresas es cada vez más un problema de datos, que requiere IA para su solución.

Un buen ejemplo de cómo la IA aporta una solución mejor para la gestión de la energía está en HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado). Estos sistemas se emplean en casi todas las grandes empresas y, en el caso de las que se basan principalmente en edificios de oficinas, suelen representar más de la mitad del consumo energético de una empresa, sobre todo las situadas en climas más tropicales o frígidos.

Nuestro vicepresidente mundial, Arun Poojari, lo describe con detalle en un artículo anterior, pero estos sistemas pueden optimizarse en función de una gran variedad de variables, como la temperatura actual, las previsiones meteorológicas, la ocupación de las habitaciones y la naturaleza del espacio en cuestión. Pero el nivel de datos necesario para un control preciso de cientos de habitaciones en cientos de edificios está más allá de las capacidades de los equipos humanos o incluso del software convencional. Sin embargo, es ideal para la IA agéntica, que hace malabarismos continuamente con miles de parámetros para ajustar proactivamente los sistemas, actualizar los registros y detectar anomalías.

Es una solución que Univers ya ha desplegado muchas veces para sus clientes, como una faceta de EnOS™ Arca. Los resultados son impresionantes, con instalaciones en el mundo real que reducen el consumo de energía entre un 15 y un 25%, con la correspondiente reducción de las facturas de servicios públicos, lo que genera un rápido retorno de la inversión (ROI). También ahorra un tiempo valioso: uno de nuestros clientes, Certis, informa de un aumento del 10% en la productividad, puesto que ya no necesita que sus empleados dediquen tiempo a anotar medidas y ajustar controles.

Más allá de la climatización: orquestar todo el ecosistema energético

La climatización, por supuesto, es sólo una parte del ecosistema energético de una empresa, y dista mucho de ser el cuadro completo. Las empresas actuales gestionan un conjunto diverso de activos: energía solar, eólica, almacenamiento en baterías, carga de vehículos eléctricos, equipos de fabricación y otros. Cada uno de ellos genera grandes cantidades de datos que hay que integrar, analizar y utilizar.

El reto no es sólo la escala, sino la variedad. Los datos energéticos se presentan de distintas formas, desde las lecturas de los sensores en tiempo real hasta los requisitos normativos de presentación de informes, y todos ellos deben trabajar juntos si las organizaciones quieren alcanzar sus objetivos climáticos. Aquí es donde las plataformas que reúnen los datos en una única plataforma y aplican la IA en todo el ecosistema se vuelven esenciales, ayudando a las empresas a optimizar los flujos de energía, equilibrar el consumo y el almacenamiento, y apoyar el cumplimiento de unas normas de información cada vez más estrictas.

Esto no hace sino aumentar la necesidad de IA, y por eso la IA se extiende por EnOS™ para proporcionar un centro neurálgico todo en uno para todos los flujos de energía de la organización, orquestando datos de sistemas y dispositivos totalmente diferentes. Dado que los requisitos exactos y el hardware existente en nuestros clientes son siempre diferentes, el objetivo es ser agnóstico en cuanto al hardware, adaptándonos a cualquier dato que sea legible y añadiendo sensores IoT para rellenar los huecos. Esta diversidad de escenarios potenciales también significa que hemos hecho EnOS™ extensible, incluyendo bloques de construcción de aplicaciones ya hechos que pueden aprovechar los datos recopilados y aplicar la IA para producir cuadros de mando y perspectivas personalizados.

La IA es un campo en rápido desarrollo, con nuevos avances en la tecnología y sus casos de uso anunciados casi cada semana. Con la misma regularidad surgen nuevos objetivos, normativas y posibilidades técnicas.

Esta combinación de dos campos en rápida evolución puede resultar confusa y tal vez intimidatoria para las empresas que, con razón, quieren concentrarse en su especialidad inmediata, ya sea gestionar hoteles o repartir paquetes. En Univers, nuestra intención es sacar esas dificultades de las bandejas de nuestros clientes y trasladarlas a las nuestras. Aplicar la última tecnología a las complejidades más recientes, así como a las que ya existen, entre bastidores, para que los clientes puedan concentrarse en lograr sus objetivos, en lugar de averiguar cómo.

Reconocimiento e impulso en el sector

La importancia de la gestión de la energía basada en la IA está siendo reconocida en todo el mundo. Gartner® nombró a Univers Líder en el Cuadrante Mágico™ 2025 para Plataformas Globales de IoT Industrial.

Según el informe:

“El EnOS del proveedor incluye capacidades como la Gestión de Recursos y Energía (RM) de Ark AI, el Análisis de IA Eólica y la Previsión de Energía Renovable para apoyar a los clientes industriales en su transición de la automatización a la inteligencia autónoma a escala.”

Este reconocimiento destaca cómo plataformas como EnOS™ están permitiendo a las empresas consolidar y gestionar los activos energéticos a escala, convirtiendo la complejidad de los datos en perspectivas procesables para la optimización, el cumplimiento y la sostenibilidad.

imagen: Lightsaber Collection en Unsplash