Energía: en dónde está la industria con respecto a la IA

En dónde está la energía con respecto a la IA

En 2026, el sector energético usa la IA sobre todo donde la viene usando desde hace años: software que lee los datos de los sensores y avisa con anticipación que una bomba, una línea dañada o un caño con pérdidas están por fallar. La novedad son los agentes de IA, programas que hacen una tarea por su cuenta, y que empiezan a aparecer dentro de los sistemas de control, de planificación y de atención al cliente que los operadores ya usan. Las pruebas todavía van detrás de la promesa. La mayoría de los grandes operadores tiene algo andando; pocos pueden mostrar un retorno medido, y los que pueden lo sacaron en su mayor parte del mantenimiento.

La adopción es amplia pero poco profunda. La consultora Bain encuestó a más de 800 ejecutivos de energía y recursos naturales y publicó los resultados en septiembre de 2026: la mayoría espera que la IA pese mucho dentro de una década, pero hoy menos del 20% reporta resultados medibles a escala.

Entre las empresas de servicios públicos de Estados Unidos, una encuesta del brazo inversor de National Grid a 134 responsables de innovación, publicada el 18 de septiembre, encontró que el 78% usa al menos una aplicación de IA para atender la cola cada vez más larga de pedidos de conexión de proyectos nuevos a la red. Y en una encuesta de la firma contable Grant Thornton de la primavera boreal de 2026, el 17% de los directivos del sector energético de Estados Unidos dijo estar listo para una auditoría independiente sobre cómo gobiernan la IA.

Hoy funcionan el mantenimiento predictivo, la inspección por imágenes, el pronóstico eólico y solar y el correo con clientes. Todavía es promesa que los agentes planifiquen una red o manejen un programa de perforación con poca supervisión, y también cualquier ahorro medido que salga de ellos. Ninguna de las herramientas que nombra este informe dice qué modelo de IA usa, así que ninguna afirmación de eficiencia se puede contrastar con los mejores modelos de hoy.

Qué cambió en los últimos dos meses

Nueva York convirtió el uso de IA en un trámite regulatorio. El 17 de septiembre de 2026, la Comisión de Servicios Públicos de Nueva York, que fija las reglas y las tarifas de las empresas de servicios públicos del estado, les ordenó a las de electricidad, gas y agua presentar antes de mediados de noviembre, y después cada seis meses, un inventario de todos los sistemas de IA que usan y de las políticas que los rigen (Utility Dive). El regulador de servicios públicos de Arizona abrió una consulta parecida en marzo. Era Haus cubrió la orden en Energía: Nueva York obliga a las empresas de servicios públicos a declarar cada sistema de IA que usan. Si le vendés a una empresa de servicios públicos de Estados Unidos, contá con que te van a preguntar qué IA usa tu trabajo y quién la controla.

Los agentes llegaron al escritorio de los ingenieros. El 17 de septiembre, Amazon Web Services lanzó con Duke Energy agentes para los estudios de interconexión, las revisiones de ingeniería que hace una distribuidora antes de dejar que un parque solar, una batería o una fábrica nueva se conecten a la red. Según Duke, la preparación de datos pasó de unas dos semanas a unas horas; nadie fuera de las dos empresas lo midió (T&D World). Iberdrola, la mayor eléctrica de España, dijo el 17 de agosto que tiene cerca de 500 agentes funcionando o en desarrollo, sin dar ninguna cifra de ahorro.

Uno de los operadores más grandes se está armando sus propios modelos. TotalEnergies comprometió más de 100 millones de euros en tres años con Mistral, la empresa francesa de IA, para desarrollar modelos de exploración y para sacarles más a los yacimientos de petróleo y gas que ya explota; amplía así una alianza anterior (Bloomberg, 15 de septiembre). Todavía no hay nada entregado.

Europa corrió el plazo. El Digital Omnibus de la Unión Europea, un paquete de cambios a sus leyes digitales publicado el 24 de julio de 2026, postergó del 2 de agosto de 2026 al 2 de diciembre de 2027 las obligaciones extra que la Ley de IA impone a la IA de "alto riesgo" (controles de riesgo, supervisión humana, registro de actividad) en infraestructura crítica, como el suministro de energía.

Qué funciona en la práctica

Empezá por los sensores que ya tenés. Equinor, la petrolera y gasífera noruega controlada por el Estado, dice que la IA le dejó US$130 millones entre ahorros y valor agregado en 2025, y que unos US$120 millones salieron de monitorear con sensores más de 700 bombas, compresores y otros equipos rotativos (Equinor, enero de 2026). El retorno confiable está en el mantenimiento predictivo más básico: años de datos de instrumentos convertidos en alertas tempranas.

Elegí dos o tres tareas y medilas. Bain encontró que las empresas que consiguen resultados se concentran en pocas áreas, como el rendimiento de los equipos y los servicios técnicos, y juzgan cada herramienta con un número del negocio.

Comprá en grupo. American Municipal Power, que compra electricidad para más de 130 municipios de Estados Unidos con empresa de servicios propia, les ofrece a sus miembros, a precio de compra conjunta, un sistema de cámaras montadas en camionetas comunes que fotografía los postes y marca los defectos (American Public Power Association, abril de 2026). Las empresas municipales alemanas compran igual a través de Thüga, su red de servicios compartidos.

Avisá que responde una máquina y dejá un camino hacia una persona. Octopus Energy, un proveedor británico de electricidad y gas, dejó que un asistente de IA contestara unos 8000 correos de rutina de clientes por semana durante tres meses. Los clientes dieron por satisfactorias el 76% de sus respuestas, contra el 72% de las respuestas comparables escritas por empleados (Octopus, julio de 2026). Cada correo de la IA iba identificado como tal, y cualquier cliente podía pedir hablar con una persona.

Dejalo por escrito y mirá bien al proveedor. NRECA, la asociación de cooperativas eléctricas de Estados Unidos, actualizó en julio de 2026 su modelo de política de IA y les pide a sus asociadas que hagan una lista de las herramientas que usa su personal. Y un contrato de varios años vale lo que vale la empresa que está detrás: C3 AI, la empresa estadounidense de software de IA que maneja el programa de mantenimiento de Shell desde 2018, vio caer sus ingresos cerca de un 36% en el ejercicio fiscal cerrado en abril de 2026 y recortó alrededor de un cuarto del personal (presentaciones de la compañía).

Sobre el empleo: ninguna de las grandes petroleras que recortaron personal en 2025 y 2026 le echó la culpa a la IA; hablaron de reducción de costos y de fusiones.

Qué están haciendo empresas concretas

PG&E, la empresa de servicios públicos del norte de California, abrió en mayo de 2026 un centro de monitoreo que aplica machine learning (aprendizaje automático) a los sensores de la red y a unos 5,5 millones de medidores inteligentes. El centro concentra un monitoreo que la empresa ya hacía, y PG&E le atribuye a ese trabajo haber evitado 17 posibles focos de incendio forestal en 2025 y cerca de US$6 millones de ahorro operativo (PG&E, T&D World). La mejora en seguridad vale más que el ahorro.

Shell amplió en junio de 2026 su programa de mantenimiento con C3 AI. Cubre más de 13.000 equipos, y la nueva etapa suma agentes que proponen la causa de una falla y cómo arreglarla. Shell no publicó ningún resultado.

En la Argentina, la refinería de YPF en La Plata instaló un sistema de IA, desarrollado con la consultora BCG, que sigue en tiempo real los componentes de los combustibles para mezclar nafta y gasoil. Según YPF, el tiempo de mezcla se redujo hasta la mitad frente a la rutina anterior de muestras de laboratorio, que llevaba de 18 a 20 horas, y el sistema ganó en septiembre un premio latinoamericano de refinación en Buenos Aires. En Chile, la española de renovables ACCIONA Energía dice que un sistema de control basado en IA aumentó un 60% la capacidad de unas líneas de transmisión del sur del país y dejó pasar más energía eólica (IndustriAmbiente, agosto de 2026). Las dos cifras son de las propias empresas.

Las herramientas, según el tamaño del operador

Grandes empresas. A los operadores grandes la IA les llega dentro de plataformas que ya tienen licenciadas, como le pasa a Shell con C3 AI. Lo que viene: Emerson anunció en julio de 2026 agentes de IA para Ovation, el sistema de control de muchas plantas de energía y de agua, que ordenan las avalanchas de alarmas y explican por qué se trabó una secuencia de control; los primeros llegan antes de fin de 2026. Enverus ONE, lanzado en abril de 2026 por Enverus, una empresa estadounidense de datos de petróleo y gas, les permite a los equipos de petróleo y gas de Estados Unidos consultar en lenguaje corriente los datos de pozos y arrendamientos de Enverus y extraer cláusulas de los contratos de arrendamiento. En la Argentina, YPF renovó en septiembre de 2026 su contrato con Corva, una empresa estadounidense de software de datos de perforación, para un centro donde los ingenieros siguen en vivo los datos de sus pozos.

Pequeñas empresas. Las herramientas llegan por el proveedor o por el grupo de compras. Las empresas municipales de Estados Unidos acceden por American Municipal Power a la inspección de postes desde camionetas de una compañía llamada Noteworthy AI. En Alemania, unas 100 empresas municipales pueden comprarle a Deutsche Telekom un asistente de IA privado por un acuerdo marco que firmó Thüga (Telekom, abril de 2026). Los instaladores solares residenciales se encuentran con la IA dentro del software de diseño que ya pagan: Aurora Solar, usado sobre todo en Estados Unidos, prepara borradores de diseños y de propuestas para clientes, y en septiembre de 2026 sumó bombas de calor y baterías. OpenSolar, más fuerte en Australia y el Reino Unido, agregó en enero de 2026 un asistente que arma un diseño a partir de instrucciones habladas.

Independientes y profesionales que trabajan solos. En esta versión no hay evidencia verificada suficiente sobre qué usan los consultores, ingenieros e instaladores de energía que trabajan por su cuenta; queda para la próxima actualización.

Qué mirar en el próximo año

Primero, las presentaciones en Nueva York. Los inventarios vencen a mediados de noviembre de 2026. Hay que ver si la comisión pasa de la lista a reglas sobre supervisión humana y ciberseguridad, y si algún regulador de Estados Unidos define si las empresas de servicios públicos pueden trasladar a la tarifa lo que gastan en IA.

Segundo, qué tan angosta queda la definición europea de alto riesgo. El borrador de directrices de la Comisión Europea del 19 de mayo de 2026 alcanzaría a la IA del sector energético solo cuando sea un componente de seguridad en la operación del suministro de electricidad, gas o calor y el operador figure en la lista oficial de su gobierno nacional como esencial para el abastecimiento; las herramientas que solo informan u optimizan quedan afuera. Si el texto final mantiene ese límite, la mayor parte de la IA de una empresa energética chica de la UE no carga con obligaciones de alto riesgo, ni antes ni después del 2 de diciembre de 2027. En Alemania, el regulador de redes, la Bundesnetzagentur, también va a hacer cumplir la Ley de IA por una ley aprobada en junio de 2026, y en el Reino Unido el regulador energético Ofgem abre a fines de 2026 un sandbox de IA (un espacio de prueba supervisado) de 12 meses.

Tercero, la letra chica. Desde enero de 2026, ISO, la entidad que redacta los formularios estándar de seguros comerciales en Estados Unidos, les ofrece a las aseguradoras cláusulas opcionales que excluyen los daños causados por IA generativa, y las compañías las están metiendo en las renovaciones (Insurance Journal, agosto de 2026). En los mercados mayoristas de energía de la UE, cualquier empresa que opere por algoritmo, agentes de IA incluidos, tiene que avisarle a su regulador nacional y a ACER, la agencia de reguladores de energía de la UE, según las normas revisadas sobre abuso de mercado; el informe de ACER del segundo trimestre de 2026 muestra más casos de presunto abuso de mercado con algoritmos de negociación de por medio.