Energía: Nueva York obliga a las empresas de servicios públicos a declarar cada sistema de IA que usan
En Nueva York, las empresas de servicios públicos ahora tienen que poner por escrito cada sistema de IA que usan y presentárselo al regulador. El 17 de septiembre de 2026, el regulador estatal del sector les dio a once compañías de electricidad, gas y agua 60 días para detallar cada uno, con las reglas que lo rigen. En esas mismas semanas, Duke Energy puso agentes de IA a hacer estudios de conexión a la red y TotalEnergies comprometió más de 100 millones de euros para desarrollar modelos propios de exploración. La IA está entrando en la mesa de ingeniería del negocio energético, y los reguladores quieren ver la lista.
Nueva York quiere la lista
Desde nuestra última nota, Energía: la IA entra a la sala de control y la Unión Europea posterga el plazo a 2027, el cambio más grande vino de un regulador. La Comisión de Servicios Públicos de Nueva York (New York Public Service Commission), que fija las reglas y las tarifas de las empresas de servicios públicos del estado, votó por unanimidad, el 17 de septiembre, abrir una revisión formal de cómo usan la IA. La orden nombra a once compañías, entre ellas Con Edison y las empresas de National Grid en Nueva York. Cada una tiene que presentar antes de mediados de noviembre un inventario escrito de "todos los casos de uso de sistemas de IA en sus operaciones", con las políticas y los controles que los rigen, y actualizarlo cada seis meses. Utility Dive y RTO Insider cubrieron la orden en los días siguientes.
La orden enumera lo que le preocupa a la comisión: respuestas inventadas por una herramienta de IA, sesgos, privacidad, errores de configuración, ciberataques y sistemas que fallan cuando cambian las condiciones. También dice que el alcance de la IA en las operaciones de estas empresas en Nueva York "sigue sin estar claro". El regulador no sabe qué hay en marcha, y sospecha que algunas empresas tampoco lo saben del todo. Las notas sobre la orden citan usos ya conocidos: National Grid estima cuánta capacidad libre le queda a la red para conexiones nuevas, y la New York Power Authority analiza imágenes de dron de los árboles que rodean las líneas eléctricas.
En el mismo período, ningún otro regulador estatal de Estados Unidos dio un paso parecido.
Los agentes llegan a la mesa de ingeniería
El 18 de septiembre, Amazon Web Services lanzó agentes de IA desarrollados junto con Duke Energy, una de las mayores empresas eléctricas de Estados Unidos, para hacer estudios de interconexión: los chequeos de ingeniería que hace una empresa antes de que un parque solar, una batería o una fábrica nueva se conecten a la red. Los agentes trabajan dentro del software de simulación que la empresa ya usa y respetan sus normas técnicas. Según AWS, Duke pasó de unas dos semanas de preparación manual de datos a unas pocas horas. La cifra es del proveedor; Duke no publicó una propia.
Ese mismo día, una encuesta de la unidad de capital de riesgo de National Grid mostró que el 78% de los 134 responsables de innovación de empresas de servicios públicos de Estados Unidos consultados está implementando o poniendo en uso al menos una aplicación de IA para atender la cantidad creciente de pedidos de conexión. La encuesta no nombra herramientas ni da resultados por empresa.
Para los generadores chicos, el lanzamiento útil vino de Google. Su laboratorio DeepMind presentó WeatherNext 3 el 3 de septiembre: pronósticos meteorológicos globales hora por hora, con el viento a la altura de las turbinas y la luz solar a nivel del suelo, que se entregan como datos por la nube de Google. Apunta a operadores de red, comercializadores de energía y desarrolladores de renovables. Por ahora no se conoce ningún cliente del sector energético ni una comparación de precisión contra los servicios de pronóstico pagos con los que compite.
Las operadoras desarrollan y compran
TotalEnergies anunció el 15 de septiembre un programa de tres años y más de 100 millones de euros con Mistral, la empresa francesa de IA. En un laboratorio conjunto, las dos van a desarrollar modelos para explorar petróleo y gas y para alargar la vida útil de yacimientos que ya producen; Bloomberg lo informó ese mismo día. Por ahora no hay nada entregado.
YPF, la petrolera argentina de control estatal, fue por el camino contrario y compró. Renovó el contrato con Corva, una empresa estadounidense de software de perforación, para su centro de tiempo real, la sala donde los ingenieros siguen en vivo los datos de los pozos. Esos pozos están en Vaca Muerta, el gran yacimiento no convencional de petróleo y gas de la Patagonia, y la hoja de ruta suma alertas, asistentes y agentes, según publicaron varios diarios regionales el 1 de septiembre. Más adelante en el mes, la refinería de YPF en La Plata ganó un premio de tecnología digital en un congreso latinoamericano de refinación en Buenos Aires, por un sistema de IA que sigue en tiempo real los componentes del combustible para hacer las mezclas de nafta y gasoil. YPF no publicó cifras de rendimiento ni de margen.
En el otro extremo de la escala, el área de sistemas de Thüga, una red de empresas municipales de servicios públicos de Alemania, presentó en septiembre una plataforma compartida de agentes de IA, alojada en centros de datos alemanes. Responde preguntas del personal a partir de documentos internos y coteja las ofertas de los proveedores con los contratos ya acordados con ellos, según la publicación especializada alemana stadt+werk.
Qué significa para vos
En Nueva York, el inventario de IA ya es un trámite obligatorio. Si le vendés software, ingeniería o servicios de campo a una empresa de servicios públicos de Nueva York, preparate para que te pregunten qué IA usa tu trabajo, quién revisa lo que produce y qué pasa cuando falla. Fuera de Nueva York, tomá la orden como modelo. Los reguladores estatales suelen copiarse entre sí, y las reglas de la UE para la IA de alto riesgo en infraestructura crítica van a exigir registros parecidos desde diciembre de 2027.
Preparar estudios de interconexión son horas facturables para muchas consultoras de ingeniería chicas. Si lo que dice AWS se cumple aunque sea a medias, esas horas se achican, y con ellas lo que el cliente está dispuesto a pagar.
Las operadoras grandes están desarrollando herramientas propias. A una operadora chica la IA le va a llegar por los contratistas y el software que ya paga, así que las preguntas hay que hacérselas a esos proveedores.
Qué hacer
Armá este mes el inventario de IA de tu empresa, estés en el país que estés: cada herramienta, qué redacta o decide, quién la revisa y de qué proveedor es. A la mayoría de las pymes les alcanza con una página. Contesta la pregunta que hoy hace Nueva York y te adelanta el papeleo que va a pedir la UE.
Si tenés activos solares o eólicos, corré WeatherNext 3 un mes en paralelo con tu proveedor actual de pronósticos, sobre tus propios parques, antes de cambiar nada. Con los agentes de IA para estudios de ingeniería, esperá a que sea una empresa de servicios públicos, y no su proveedor, la que publique cuánto tiempo ahorró.