⚡ Promesas vs. Realidad: Lo que he aprendido integrando IA en el sector energético esta semana
Esta mañana me he quedado atónito al ver pasar por Slack un screenshot de una startup que acaba de levantar 2M€ para un asistente de IA para proyectos renovables. Ironías de la vida: justo vengo de una reunión con un cliente del sector eólico que me pedía automatizar parte de sus procesos usando nuestra plataforma MindBeamer.io. Mientras evaluaba la integración con sus sistemas de monitorización, he estado reflexionando sobre lo que realmente necesitan versus lo que las startups prometen. Vamos a destripar esta idea.
El concepto destripado: ¿Asistente de IA o wishful thinking?
Lo primero que me llama la atención es la ambición casi desmedida del alcance. Estamos hablando de un agente que pretende gestionar simultáneamente planificación, optimización basada en datos climáticos, coordinación de equipos multidisciplinares y evaluación de riesgos. Como alguien que acaba de pasar tres semanas integrando un modesto sistema de predicción meteorológica con datos de rendimiento para un parque solar, puedo confirmar: cada una de estas verticales es un mundo complejo en sí mismo.
El stack técnico que necesitarías para esto no es trivial. La semana pasada, después de revisar nuestros costes de API con OpenAI y Anthropic, calculé que un sistema así necesitaría:
- Una capa de abstracción sobre LLMs (estoy usando actualmente LangChain) para procesar normativas y documentación técnica
- Acceso a APIs específicas del sector (meteorológicas, precios de mercado energético, etc.)
- Un sistema de bases de datos con capacidad para manejar series temporales (TimescaleDB o InfluxDB)
- Modelos predictivos especializados – no vale con GPT-4 genérico
El problema real que he detectado en mis implementaciones recientes es la calidad y consistencia de los datos. El martes pasado estuve debugueando una integración con la API de una red eléctrica, y descubrí que los datos venían en formatos inconsistentes según la región. Multiplicad esto por cada normativa local, cada tipo de proyecto renovable y cada conjunto de métricas específicas.
Y aquí viene la clave: las decisiones en proyectos de energía renovable no son solo cuestión de datos. Hace dos días, un ingeniero me explicaba que eligieron un determinado proveedor de paneles solares porque «ya habían trabajado con ellos y sabían responder rápido cuando había un problema». Ese tipo de conocimiento tácito y contextual es extremadamente difícil de codificar en un agente de IA.
La realidad del mercado: necesidad real, pero fragmentada
Tras hablar con 5 clientes potenciales del sector energético en el último mes, puedo confirmar que hay una necesidad real de mejores herramientas. Pero no están pidiendo un asistente todoterreno; están pidiendo soluciones a problemas específicos y dolorosos.
Por ejemplo, uno de mis clientes gasta actualmente unos 40.000€ anuales solo en consultores que le ayudan a navegar el laberinto regulatorio. Otro tiene a dos personas dedicadas a tiempo completo a cruzar previsiones meteorológicas con datos de producción para optimizar el mantenimiento. Estos son puntos de dolor concretos donde una IA especializada podría generar un ROI inmediato y cuantificable.
El timing es bueno, eso hay que reconocerlo. El mercado de renovables está explosivo. Ayer mismo revisaba los números del último informe de IRENA y la capacidad instalada sigue en curva exponencial. Pero el mercado está tremendamente fragmentado:
- Grandes utilities con sistemas legacy y procesos establecidos
- Desarrolladores medianos con equipos mixtos (algunos digitalizados, otros aún con Excel)
- Consultoras especializadas que usan sus propias metodologías propietarias
- Instituciones públicas con requisitos específicos por país/región
La semana pasada implementé una API para extraer datos de un sistema SCADA de un parque eólico. Me llevó 3 días más de lo previsto porque cada fabricante tiene su propio protocolo, a menudo pobremente documentado. Multiplicad esto por cada integración necesaria y tenéis un proyecto de años, no de meses.
En cuanto al modelo de suscripción mensual, mis conversaciones con decisores del sector sugieren que prefieren precios basados en resultados o ahorro demostrado. El director de innovación de una utility me dijo textualmente el jueves: «No me interesa pagar por otra herramienta; me interesa pagar por reducción de costes operativos demostrable».
Mi veredicto práctico: divide y vencerás
Si estuviera desarrollando esta idea (y de hecho estoy trabajando en algo tangencialmente relacionado), mi enfoque sería radicalmente diferente:
1) Empezaría con un solo dolor específico. Después de mis recientes implementaciones, elegiría probablemente la optimización de mantenimiento basada en datos climáticos y de rendimiento. Es un problema concreto, con datos disponibles y un ROI fácilmente calculable.
2) Construiría integraciones incrementales. Ayer mismo estaba configurando un conector con la API de Solcast para predicciones solares. Lo que me llevó más tiempo no fue la parte técnica, sino entender las peculiaridades de los datos y cómo interpretarlos correctamente en el contexto específico de cada instalación.
3) Invertiría fuertemente en UX. La semana pasada hice pruebas de usuario con tres perfiles diferentes de un cliente energético. La conclusión fue reveladora: los ingenieros, project managers y financieros tienen formas radicalmente distintas de interactuar con los datos y tomar decisiones.
El camino viable que veo, basado en mi experiencia reciente, es crear un asistente modular que resuelva primero un problema crítico, demuestre valor, y luego expanda horizontalmente. Empezando quizás con un copiloto de cumplimiento normativo (un dolor agudo según mis conversaciones) e ir añadiendo capacidades.
En MindBeamer estamos implementando actualmente un sistema para extraer automáticamente obligaciones de cumplimiento de documentos regulatorios, y solo esa pequeña parte ya nos ha llevado semanas de fine-tuning con nuestros modelos de IA y prompt engineering. No quiero ni imaginar lo que supondría cubrir todo el espectro propuesto en esta idea.
Resumiendo: la idea tiene potencial, el timing es bueno, pero el alcance es demasiado ambicioso como punto de partida. Un enfoque más quirúrgico, resolviendo primero un problema específico con excelencia, tendría muchas más probabilidades de éxito en el mercado actual, según lo que estoy viendo en mis implementaciones diarias.
Y si quien está detrás de esta idea me está leyendo: llámame, acabo de resolver algunos de estos problemas específicos y tengo muchos aprendizajes que compartir. Lo mismo te ahorro unos meses de desarrollo y algún que otro quebradero de cabeza.