El análisis presentado en el estudio de Accenture Technology Vision 2025 profundiza en un futuro donde la inteligencia artificial (IA) trasciende su papel como simple herramienta, emergiendo como una fuerza transformadora que redefine las distintas industrias. La IA avanza hacia la automatización y se desempeña de manera autónoma, actuando en nombre tanto de las personas como de las organizaciones en diversos contextos.

Dentro del sector energético, la implementación de la IA representa una oportunidad sin precedentes para maximizar la eficiencia operativa, incrementar la sostenibilidad y perfeccionar la gestión de los recursos. En este marco, Accenture identifica en su estudio cuatro tendencias que están marcando el rumbo del desarrollo de la IA en la industria energética, las cuales merecen especial atención.

1. El ur -bangar -bang:

Esta tendencia conocida como el Big Bangar Bang simboliza un cambio de paradigma significativo que traslada el foco desde los ecosistemas digitales tradicionales, que dependían de aplicaciones específicas, hacia sistemas de agentes capaces de operar con inteligencia artificial (IA). Estos agentes de IA tienen la capacidad de tomar decisiones y automatizar flujos de trabajo, lo cual está revolucionando la manera en que las empresas funcionan. En el ámbito energético, estos sistemas facilitan innovaciones como la gestión en tiempo real de los depósitos, la mejora de pronósticos y la optimización dinámica de la cadena de suministro.

Según la investigación de Accenture, el 25% de los ejecutivos del sector energético prevén un aumento notable en el uso de agentes de IA en los próximos tres años. Adicionalmente, se estima que el 85% de las empresas del sector reinventará la construcción de sus sistemas digitales en base a estos agentes. Este cambio no solo ofrece una mayor escalabilidad (55%) y flexibilidad (47%), sino que también fomenta la innovación (42%), convirtiendo a la IA en una ventaja competitiva clave para la industria.

Pablo Barcena, el director gerente de Accenture Colombia, recalca que «La eficiencia de los procesos mejorados por agentes de IA permitirá la optimización y aceleración de procesos internos, tales como la planificación, predicciones, mantenimiento de aplicaciones y solución de incidentes. Estos agentes mejoran la expectativa de pronóstico al identificar con precisión las posibles fallas en los equipos, lo que lleva a optimizar los planes de mantenimiento, aumentando así la eficiencia operativa y la confiabilidad.«

Barcena también añade: «La asociación de datos y su contextualización son fundamentales para ejecutar estas transformaciones impulsadas por IA. Sin embargo, muchas compañías en el sector energético todavía operan con sistemas fragmentados, lo que limita la efectividad de la inteligencia artificial. A medida que los agentes de IA continúan superando estos silos organizacionales, las empresas logran operar de manera más integrada, mejorando el proceso de toma de decisiones y la conexión corporativa».

Al integrar la IA en las interacciones con los clientes, es crucial mantener una coherencia en la identidad de la marca. El riesgo de que la IA se perciba como genérica es elevado, dado que muchos sistemas de IA se basan en modelos que carecen de personalización. De acuerdo con un estudio de Accenture Research, el 90% de los ejecutivos del sector energético reconocen la importancia de mantener una identidad distintiva en las aplicaciones orientadas al cliente, mientras que el 81% reconoce que los chatbots que no tienen diferenciación enfrentan serios desafíos.

Barcena enfatiza que «Es vital que los sistemas de IA no solo ofrezcan respuestas eficaces, sino que además reflejen los valores, la tonalidad y la estrategia de interacción con el cliente de cada empresa. Por esta razón, las organizaciones deben avanzar en la preparación y alineación de sus sistemas de IA«

• La revolución robótica:

La robótica, impulsada por la IA, transforma los procesos físicos, avanzando desde una automatización limitada a tareas específicas, hacia sistemas versátiles que pueden operar de manera efectiva en entornos cambiantes. Un notable 64% de los gerentes en el sector energético consideran las tareas ampliadas como una ventaja competitiva crucial, aumentando el papel de los robots generalistas en las operaciones autónomas en campo.

Conforme estos sistemas asumen funciones más complejas, se vuelve esencial fomentar la confianza y la colaboración entre personas y robots, algo que está respaldado por la IA. El 84% de los gerentes creen que la comunicación en lenguaje natural aumenta la confianza y la eficiencia, y el 83% subraya la importancia de los supervisores en el uso de sistemas robóticos.

Barcena destaca que «La próxima fase de la robótica exige un proceso de toma de decisiones completamente autónomo, en el que los robots gestionados por IA operen de manera independiente sin supervisión humana, creando procesos de campo más seguros y eficientes«.

• Un nuevo ciclo de aprendizaje:

La inteligencia artificial no solo se ocupa de automatizar procesos, sino que también redefine cómo las organizaciones abordan el aprendizaje y el desarrollo de su fuerza laboral. La IA está impulsando un ciclo de aprendizaje continuo que permite a los empleados potenciar sus habilidades, mientras que los sistemas de IA se adaptan y mejoran en función de sus interacciones con los humanos. Esta cooperación resulta ser particularmente crítica en una industria donde el desarrollo de conocimientos y habilidades es fundamental para el éxito.

El desarrollo de nuevas habilidades en la fuerza laboral se posiciona como una prioridad crucial, ya que el 70% de los ejecutivos del sector energético subrayan la necesidad de capacitar o reentrenar a sus empleados en habilidades generativas en los próximos tres años. A medida que la IA reconfigura el entorno laboral, las empresas están haciendo que las herramientas generativas sean más accesibles, con un 38% esperando que se integren de manera significativa o total en la automatización de flujos de trabajo durante ese mismo periodo. Finalmente, el ejecutivo concluye: «En lugar de desplazar la creatividad humana, la IA puede amplificar la capacidad y dotar a científicos e ingenieros de herramientas para enfrentar desafíos de mayor valor, mientras que el procesamiento de cálculos complejos y análisis en tiempo real es manejado por la IA misma. Esta sinergia crea un ciclo de aprendizaje continuo en el que los modelos de IA se ajustan según la retroalimentación de los humanos, y los investigadores pueden aprovechar la inteligencia generada por la IA para acelerar la toma de decisiones y el descubrimiento científico.