Transformación digital de los servicios energéticos: ¿cambio de marcha?

Desde 2014, las empresas de servicios públicos han aumentado su inversión en infraestructura digital. Esta es la conclusión clave del informe de la AIE "energía y digitalización" que se publicó en noviembre de 2017. Este informe ofrece una visión detallada sobre cómo la digitalización cambia el consumo de energía en el transporte, la industria y el sector residencial.

Para nosotros, la parte más interesante del informe es la que se centra en la inversión de los servicios públicos en infraestructura digital. La primera conclusión destacable que puede extraerse de los datos de la AIE es que la inversión de las empresas de servicios públicos relacionada con la digitalización aumentó un 50% desde 2014 hasta 2016. Mientras que las empresas de servicios públicos destinaron alrededor de 31 mil millones de dólares a la infraestructura digital en 2014, esta cifra aumentó a 47 mil millones de dólares en 2016. Los principales impulsores de este crecimiento son las inversiones en infraestructuras de carga para vehículos eléctricos, que pasaron de 1.000 millones de dólares en 2014 a 6.000 millones en 2016, y el despliegue de contadores inteligentes, que supuso el doble de gasto en 2016 que en 2014.

Figura 1: Inversión en infraestructura y software eléctrico digital (fuente: AIE 2017)

Pero además de estos dos avances positivos, la inversión de las empresas de servicios públicos destinada a la digitalización se mantuvo bastante constante en las demás áreas, especialmente en las soluciones de software. Qué historia cuentan estas cifras? ¿Está el sector energético abordando la digitalización y comprometiéndose con ella invirtiendo en soluciones digitales? ¿Impulsan las empresas de servicios públicos una transformación digital?

Los cargadores de vehículos eléctricos y los contadores inteligentes habilitan tecnologías para la transformación digital

La transformación digital, a diferencia de la optimización digital, se esfuerza por desarrollar nuevas fuentes de ingresos a partir de productos o nuevos modelos de negocio. La optimización, por otro lado, describe el proceso de una empresa que aplica soluciones digitales a sus procesos existentes para aumentar la eficiencia y los ingresos de estos productos establecidos. Si quieres saber más sobre la diferencia entre transformación digital y optimización te recomendamos este post deClinton Boulton (2017). Tanto la transformación digital como la optimización son importantes para el sector energético. Sin embargo, mientras que la optimización digital es una buena estrategia a corto plazo, la estrategia a largo plazo debe ser encontrar formas de transformar digitalmente el modelo de negocio de las empresas de servicios públicos.

Las inversiones de las empresas de servicios públicos en cargadores de vehículos eléctricos y contadores inteligentes pueden ser un primer paso hacia la optimización digital, pero no implican per se que las empresas de servicios públicos inicien una transformación digital. Más bien, estas tecnologías son dos de las muchas necesarias para que el sector energético esté preparado para la digitalización. Especialmente los contadores inteligentes aumentan la disponibilidad de datos, que es la base de la digitalización. Otras tecnologías facilitadoras son los centros de transformación inteligentes u otros sensores en las redes. Sin embargo, las inversiones en tecnologías de infraestructura distintas de los cargadores de vehículos eléctricos y los contadores inteligentes, que la AIE resume en la categoría de infraestructuras de redes inteligentes en la figura 1, se mantuvieron bastante constantes en el periodo comprendido entre 2014 y 2016. En 2016, la inversión en medición inteligente superó la inversión total en todas las demás infraestructuras de redes inteligentes en casi un 20% (2 000 millones de euros de diferencia). Además de las redes, las empresas de servicios públicos centran sus inversiones relacionadas con la digitalización en el sector de los edificios, a menudo denominado electrodomésticos inteligentes. Aquí, los servicios públicos están invirtiendo una cantidad constante de aproximadamente 10.000 millones anuales(AIE 2017).

Las inversiones en software se mantienen constantes en un nivel bajo

No es sorprendente que la inversión en soluciones de software se haya mantenido bastante baja en comparación con las inversiones basadas en activos. Esto se debe al hecho de que el software es menos intensivo en capital que los activos. Sin embargo, es notable que, aunque la disponibilidad de datos debería aumentar significativamente debido a la mayor inversión en tecnologías de recopilación de datos en redes (por ejemplo, contadores inteligentes) y edificios (hogares inteligentes), las empresas de servicios públicos no están invirtiendo en soluciones de software para hacer uso de estos datos. Una de las razones podría ser que las soluciones existentes que aplican las empresas de servicios públicos ya son capaces de manejar y analizar esta nueva y enorme cantidad de datos. Parece poco probable que utilicen realmente esta capacidad, ya que el big data, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) no son hasta ahora la tecnología de software estándar en el sector energético.

Del hardware al software: ¿están dando el paso las empresas de servicios públicos?

El análisis de datos es la clave del éxito en la transformación de un negocio energético hacia un negocio energético digital. Aunque la mayoría de las empresas de servicios públicos han empezado a contratar analistas de datos, la tasa de adopción de la tecnología digital más avanzada sigue estando por detrás de casi todos los demás sectores. Un reciente estudio realizado por el Boston Consulting Group (BCG) en colaboración con el MITSloan Management review (MIT) ofrece un buen ejemplo que ilustra la brecha existente entre las empresas de servicios públicos y otros sectores en lo que respecta a la aplicación de las nuevas tecnologías digitales, en este caso la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático. BCG entrevistó a más de 3.000 expertos del sector, entre los que se encontraban expertos de la industria energética y empresas tecnológicas que están desarrollando soluciones de IA o aprendizaje profundo. En la encuesta se hicieron dos observaciones relacionadas con el sector energético:

1. La tasa de adopción actual de la Inteligencia Artificial es la más baja en el sector energético.
2. Las expectativas sobre el impacto futuro de la Inteligencia Artificial son las más bajas en el sector energético

Las siguientes figuras de BCG yMIT ilustran estas dos observaciones.

Figura 2: Expectativas de adopción de la IA en todos los sectores: impacto en las ofertas (BCG & MIT 2017)

La figura 2 resume cuántos de los expertos encuestados piensan que la IA ya tiene hoy (en rojo) un efecto significativo en la oferta de las empresas y la proporción de expertos que piensan que la IA influirá significativamente en la oferta de las empresas en 5 años (en azul). Como podemos ver, de media, sólo el 15% de los expertos consultados cree que la IA tiene una influencia significativa en la oferta actual en todos los sectores analizados. Sin embargo, es el sector energético (junto con el sector público) donde la tasa de adopción actual de la IA parece ser la más baja, según los datos de BCG. No es sorprendente que la IA parezca tener el mayor impacto en las ofertas del sector de la tecnología y las telecomunicaciones hoy y en el futuro. Mientras que la influencia de la IA en las ofertas actuales es bastante baja en todos los demás sectores, las expectativas futuras difieren significativamente entre los sectores. Especialmente las expectativas de los expertos sobre el papel de la IA en el sector energético junto con el sector público parecen ser bastante excepcionales, en el mal sentido. Mientras que una media del 65% de todos los expertos espera que la IA tenga un efecto significativo en las ofertas futuras de los sectores evaluados, menos del 50% piensa lo mismo en el caso del sector energético.

Una imagen similar, pero menos extrema, resulta cuando se plantea a los expertos la misma pregunta, pero esta vez relacionada con el efecto de la IA en los procesos actuales y futuros de los distintos sectores, que se resume en la figura 3.

Figura 3: Expectativas de adopción de la IA en los distintos sectores: impacto en los procesos (BCG y MIT 2017)

Aunque los expertos entrevistados ven la menor adopción de soluciones de IA en los procesos del sector energético en la actualidad, existe la posibilidad de que esto cambie dentro de 5 años. Aun así, el 55% de los expertos que participaron en la encuesta de BCG piensan que la IA tendrá una influencia significativa en los procesos del sector energético en 5 años. Aquí, el sector energético alcanza la segunda puntuación más baja, pero está mucho más cerca de la media (58%) que en el caso de la influencia prevista de la IA en las ofertas del sector energético.

Aunque la IA es sólo una de las tecnologías digitales avanzadas que existen, la encuesta de BCG proporciona una buena indicación de la situación del sector energético en términos de digitalización más allá de la inversión en infraestructura digital: Sólo compite con el sector público por el título de mercado menos innovador en lo que respecta a la IA.

Aplicaciones potenciales de la IA en el sector de la energía: los frutos que cuelgan del suelo

Ahora bien, hay dos opciones por las que la IA desempeña un papel tan comparativamente bajo en el sector energético desde la perspectiva de los expertos: O bien hay menos casos de uso para la IA en el sector energético que en todos los demás sectores. O bien, las empresas de servicios públicos tienen dificultades para adoptar esta nueva tecnología. Para dar una primera respuesta indicativa a esta cuestión, nos gustaría remitirle a un artículopublicado en Medium por Tadas Jucikas, cofundador y director general de Genus AI, que ofrece un valioso resumen de los proyectos actuales que aplican la IA al sector energético. Estos son algunos de los ejemplos que Tadas ofrece en su artículo:

• Lo más destacado es que el equipo de deepmind de Google logró unareducción de costesdel 15% en uno de los centros de datos de Google al dejar que deepmind optimizara el sistema de gestión de la energía.
• National Grid, el operador del sistema de transmisión en el Reino Unido, se asocia con el equipo de deepmind para aplicar la IA para equilibrar las redes. Con esteproyecto, National Grid espera una reducción de costes del 10%.
• La tecnología Watson de IBM se aplica a la previsión meteorológica y a un modelo de previsión de renovables, que se supone que es un 50%más preciso que la siguiente mejor previsión fotovoltaica del mercado.
• Especialmente en el campo de la predicción meteorológica y de la producción renovable, la IA parece ofrecer un enorme potencial. Diferentes proyectos, porejemplo uno de la Universidad de Oldenburg (Alemania), han conseguido aumentar la precisión de las predicciones sobre la producción de energía eólica en un 24% en comparación con la solución más avanzada del mercado.

Estos son sólo algunos ejemplos de diferentes aplicaciones de la IA en el sector energético. Aunque esta lista no permite juzgar si hay más o menos casos de uso de la IA en el sector energético que en otros sectores como la sanidad, las finanzas o los servicios públicos, indica que hay al menos algunos casos de uso. Es más, el hecho de que el equipo de Deepmind esté centrando sus esfuerzos en el sector energético podría dar una pista de que el sector energético podría ser realmente un área muy atractiva para la aplicación de la IA.

La digitalización de las empresas energéticas parece ser un negocio de hardware, mientras que la verdadera acción ocurre en el lado del software

Los datos de la AIE revelan que la inversión de las empresas de servicios públicos en la digitalización se basa en el hardware, centrándose en los contadores inteligentes y la carga de vehículos eléctricos. La inversión en software, sin embargo, parece estar rezagada, sin que el presupuesto haya aumentado en los últimos tres años. En lo que respecta a las nuevas soluciones de software, como la IA, el sector energético ocupa actualmente el último lugar en comparación con otros sectores, y así será en el futuro, según la encuesta de BCG citada en este post. Sin embargo, actualmente hay muchas soluciones basadas en la IA, el aprendizaje automático u otros enfoques digitales disponibles para las empresas de servicios públicos. Lo que nos lleva a preguntarnos si las empresas de servicios públicos aceptarán el reto de adoptar estas nuevas tecnologías como la IA y aplicarlas a su negocio principal.

Publicado originalmente aquí

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