IA en el sector energético plantea nuevos desafíos de seguridad y gobernanza
El sector energético atraviesa una etapa de transformación acelerada por la presión del cambio climático y el aumento sostenido de la demanda eléctrica. En ese contexto, la inteligencia artificial se perfila como una herramienta cada vez más utilizada para anticipar fallas, optimizar el consumo y reforzar la eficiencia y la resiliencia de las redes.
El crecimiento de la IA aplicada a energía ya se refleja en las cifras del mercado: se proyecta que la inversión global pase de unos US$8.910 millones en 2024 a US$58.660 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual cercana al 37%.
Uno de los usos más extendidos es el mantenimiento predictivo, mediante algoritmos que procesan datos de sensores instalados en plantas térmicas, hidroeléctricas, nucleares, eólicas y solares para anticipar fallas en líneas eléctricas, generadores y transformadores.
El desafío de los datos
Especialistas del sector advierten que la eficacia de estos sistemas depende directamente de la calidad de la información que los alimenta. Datos incompletos, inexactos o sesgados pueden derivar en predicciones erróneas: desde alertas de fallas inexistentes hasta la omisión de problemas reales.
Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para América Latina, sostiene que la gobernanza de datos no es un complemento de la inteligencia artificial, sino una condición para que sus resultados sean confiables, y señala que la recopilación, limpieza y validación de datos deben incorporarse desde el inicio del proceso.
Más automatización, más exposición
La digitalización de la infraestructura energética también amplía la superficie de riesgo. Entre las medidas que se discuten en la industria para mitigar esos riesgos figuran la segmentación de redes, arquitecturas de tipo Zero Trust, autenticación multifactor, cifrado y anonimización de datos, además de mecanismos de protección de los modelos frente a ataques adversariales.
También se recomienda evaluar el comportamiento de los sistemas de IA en entornos simulados —incluyendo escenarios de fallas y emergencias— e introducir los cambios de forma gradual, con monitoreo continuo.
La preocupación por la ciberseguridad del sector no es exclusiva de un actor: en julio de 2026, el Ministerio de Minas y Energía de Colombia anunció la puesta en marcha de un Centro de Monitoreo Sectorial destinado a fortalecer la ciberseguridad del sector minero-energético, con capacidades de detección temprana de amenazas y respuesta ante incidentes que puedan comprometer la infraestructura tecnológica y la continuidad de servicios estratégicos.
Arango subraya que, en sistemas que intervienen en procesos críticos, probar antes de implementar y mantener una supervisión permanente no es opcional.
Gobernanza como condición de fondo
El consenso entre los especialistas consultados apunta a que la gobernanza de datos y la gestión de riesgos serán determinantes para que el sector energético pueda beneficiarse de la IA sin comprometer la seguridad ni la privacidad de la información. Los principales riesgos identificados incluyen ciberataques, fallas operativas y filtraciones de datos sensibles.
(prensariotila.com)
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