IA en energía movería US$58.660 millones en 2030

El mercado global de inteligencia artificial aplicada al sector energético pasaría de US$8.910 millones en 2024 a US$58.660 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual estimada del 36,9 %, según una proyección citada por GlobalLogic.

La expansión responde al uso de algoritmos para anticipar fallas, optimizar el consumo y mejorar el funcionamiento de plantas y redes eléctricas. 

Una de las aplicaciones con mayor desarrollo es el mantenimiento predictivo. Los modelos analizan información proveniente de sensores instalados en plantas térmicas, hidroeléctricas, nucleares, eólicas y solares para detectar señales de posibles fallas en generadores, transformadores y líneas eléctricas.

El resultado depende de la calidad de la información utilizada. Datos incompletos, inexactos o sesgados pueden generar falsas alertas o impedir la detección de problemas que comprometan la operación.

“La gobernanza de datos no es un complemento de la inteligencia artificial, sino una condición para que sus resultados sean confiables. La recopilación, limpieza y validación de los datos deben formar parte del proceso desde el comienzo”, afirmó Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica.

IA en el sector energético exige datos confiables

La adopción de inteligencia artificial en infraestructura crítica requiere establecer reglas sobre la recopilación, almacenamiento, uso y validación de la información. También demanda mecanismos para identificar sesgos y revisar las decisiones producidas por los modelos.

GlobalLogic plantea combinar ingeniería de datos y análisis predictivo para procesar la información generada por los sensores. La compañía también recomienda probar los sistemas en entornos simulados antes de integrarlos a las operaciones reales.

Estas pruebas deben incluir fallas técnicas y situaciones de emergencia. La implementación gradual permite verificar el comportamiento del modelo, ajustar sus límites y mantener supervisión humana sobre decisiones que puedan afectar la continuidad del servicio.

“Cuando hablamos de sistemas que pueden intervenir en procesos críticos, probar antes de implementar y mantener una supervisión permanente no es opcional. La IA debe operar dentro de límites definidos y con mecanismos que permitan detectar y corregir comportamientos inesperados”, señaló Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica.

La digitalización amplía los riesgos de ciberseguridad

El aumento de dispositivos conectados, sensores y sistemas automatizados también amplía la superficie expuesta a ataques. Una alteración de los datos utilizados por un algoritmo puede afectar sus predicciones y llevarlo a recomendar acciones incorrectas.

Entre las medidas propuestas están la segmentación de redes, las arquitecturas Zero Trust, la autenticación multifactor, el cifrado, la anonimización de datos y los controles de acceso. También se requieren mecanismos específicos para proteger los modelos frente a ataques adversariales y manipulación de la información.

En Colombia, el Ministerio de Minas y Energía anunció el 28 de julio de 2026 la puesta en funcionamiento del Centro de Monitoreo Sectorial. La infraestructura tendrá capacidades de vigilancia permanente, detección temprana de amenazas y respuesta coordinada ante incidentes que afecten al sector minero-energético.

El centro prestará servicios a entidades como la Agencia Nacional de Hidrocarburos, la Agencia Nacional de Minería, la UPME, el Servicio Geológico Colombiano, el IPSE y la CREG.

La IA puede mejorar el mantenimiento, la eficiencia y la respuesta operativa del sistema energético, pero su adopción incorpora riesgos que no se resuelven únicamente con mejores algoritmos. La calidad de los datos, la supervisión humana y la protección de la infraestructura serán condiciones para utilizar estas herramientas sin comprometer la continuidad de los servicios.