El estudio denominado Accenture Technology Vision 2025 invita a una profunda reflexión sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA), que se perfila no solo como una herramienta más, sino como una fuerza transformadora clave que tiene el potencial de reconfigurar por completo las industrias. Nos encontramos en un mundo en el que la IA avanza rápidamente, trascendiendo la automatización y comenzando a actuar de manera autónoma, en nombre de las personas y los sistemas que la utilizan.
En particular, la industria energética está en el umbral de cambios significativos gracias a las posibilidades que ofrece la IA. Este avance tecnológico representa una oportunidad única para mejorar la eficiencia operativa, fomentar la sostenibilidad y optimizar la gestión de recursos. A lo largo de su estudio, Accenture resalta cuatro tendencias esenciales que delinean el desarrollo de la IA en el sector energético.
- The Big Bangar Bang:
El concepto de Big Bangar Bang señala un cambio radical en la forma en que funcionan los ecosistemas digitales, pasando de plataformas basadas en aplicaciones a sistemas de agentes autónomos propulsados por IA. Estos agentes son capaces de tomar decisiones y automatizar flujos de trabajo, transformando profundamente la operativa empresarial. En el sector energético, estas innovaciones están facilitando la gestión de depósitos en tiempo real, el mantenimiento predictivo, así como la optimización dinámica de las cadenas de suministro.
Según la investigación de Accenture, un 25% de los ejecutivos de la industria energética predice un notable incremento en la utilización de agentes de IA en un plazo de tres años. Además, el 85% de los encuestados sostiene que estos agentes reinventarán cómo se construyen los sistemas digitales. Este enfoque promete mejoras significativas en escalabilidad (55%), flexibilidad (47%) e innovación (42%), convirtiendo la IA en una ventaja competitiva crucial para el sector.
Pablo Barcena, director ejecutivo de Accenture Colombia, resalta que «La eficiencia de los procesos mejorados mediante los agentes de IA optimizará y acelerará procesos internos como la planificación, la predicción, el mantenimiento de aplicaciones y la resolución de incidentes. Los agentes de IA permitirán mejorar el mantenimiento predictivo al identificar con precisión las potenciales fallas de los equipos y optimizar los tiempos de mantenimiento, incrementando así la eficiencia operativa y la confiabilidad.«
Barcena también añade que «para llevar a cabo estas transformaciones guiadas por la IA, es fundamental una unificación de datos y una adecuada contextualización. No obstante, muchas compañías del sector energético siguen operando con sistemas fragmentados, lo cual limita la efectividad de la IA. Al permitir que los agentes de IA se integren en estos silos, las empresas pueden avanzar hacia operaciones más holísticas e integradas, mejorando la toma de decisiones y la conectividad a nivel empresarial.»
Asimismo, a medida que las empresas incorporan la IA en las interacciones con sus clientes, la consistencia en la personalidad de marca se vuelve primordial. El riesgo de que la IA se convierta en genérica es elevado, dado que muchos sistemas de inteligencia artificial están basados en modelos estándar. Según Accenture Research, un 90% de los ejecutivos del sector energético reconocen la relevancia de mantener una personalidad distintiva en las aplicaciones para clientes, mientras que el 81% está de acuerdo en que los chatbots genéricos enfrentan serios desafíos.
Barcena explica que «Es crucial que los sistemas de IA no solo ofrezcan respuestas rápidas, sino que también reflejen los valores, el tono y la estrategia de participación de la empresa hacia el cliente. Por ende, las organizaciones deben trabajar para preparar adecuadamente sus sistemas de IA.«
- La revolución de la robótica:
La robótica potenciada por IA está transformando las operaciones en el mundo físico, transicionando de la automatización de tareas específicas a sistemas más versátiles que pueden operar en entornos complejos y dinámicos. Un 64% de los ejecutivos considera que esta capacidad para realizar tareas amplias representa una ventaja considerable, fortaleciendo el papel que juegan los robots generalistas en las operaciones autónomas de campo.
A medida que estos sistemas asumen funciones cada vez más complejas, la confianza y colaboración entre humanos y robótica, mediadas por IA, adquieren una importancia fundamental. Un 84% de los ejecutivos opina que la comunicación en lenguaje natural mejora tanto la confianza como la eficiencia, y un 83% de los líderes del sector energético subraya la necesidad de principios de responsabilidad al implementar la robótica.
Barcena enfatiza que «La próxima fase de la robótica implicará un proceso de toma de decisiones completamente autónomo, donde los robots equipados con IA operen de forma independiente y sin supervisión humana, lo que dará lugar a operaciones de campo más seguras y eficientes.«
- Un nuevo ciclo de aprendizaje:
No cabe duda de que la IA no solo está automatizando tareas, sino que también está redefiniendo el enfoque que las organizaciones adoptan hacia el aprendizaje y el desarrollo de su fuerza laboral. La inteligencia artificial promueve un ciclo de aprendizaje continuo, facilitando que los empleados desarrollen sus habilidades, mientras que los sistemas de IA se adaptan y refinan en función de las interacciones con sus colegas humanos. Esta colaboración entre humanos e IA es vital en una industria donde la retención del conocimiento y el desarrollo de habilidades son imprescindibles.
Desarrollar nuevas competencias dentro de la fuerza laboral se ha convertido en una prioridad, con un 70% de los ejecutivos del sector energético destacando la necesidad de capacitar o reentrenar a sus empleados en los próximos años. Mientras la IA transforma el entorno laboral, las organizaciones están haciendo que las herramientas de IA generativas sean más accesibles, con un 38% anticipando que estas se integren significativamente o de forma completa en la automatización de los flujos de trabajo durante el mismo periodo. El ejecutivo concluye que «En lugar de desplazar la creatividad humana, la IA potencia su capacidad, permitiendo que científicos e ingenieros se concentren en problemas de alto valor, mientras que la IA se encarga de cálculos complejos y análisis en tiempo real. Este enfoque colaborativo crea un ciclo de aprendizaje continuo, donde se refinan los modelos de IA en base a la retroalimentación humana, ayudando a los investigadores a acelerar el descubrimiento y la toma de decisiones.
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