El sector que más se preocupa por la demanda eléctrica de la IA usa ahora la propia IA para hacerle frente. Utility Dive informó el 22 de octubre de que las compañías eléctricas están incorporando herramientas de IA a la planificación y el mantenimiento de la red mientras se acumulan las solicitudes de conexión de centros de datos, sobre todo como ayudas específicas para sus ingenieros y no como sistemas que controlen nada físico.
Dónde ya se utiliza
El ejemplo más claro del artículo viene de Portland General Electric. Con GridCARE, que modela la demanda hora a hora para encontrar capacidad libre, la eléctrica identificó más de 80 MW que podían ofrecerse a conexiones de centros de datos años antes de lo previsto, según GridCARE. Otros usos citados son la previsión de carga, la gestión de la vegetación, la búsqueda de documentos, la detección de anomalías y la automatización de flujos de trabajo.
Una encuesta de National Grid Partners, el brazo de capital riesgo de National Grid, entre eléctricas de EE. UU., Reino Unido y Europa pone cifras a la tendencia, según Utility Dive:
- cerca del 80 % de los directivos afirmó que su empresa ha desplegado por completo al menos una aplicación de IA para planificar grandes consumidores;
- el 87 % dijo que una regulación y unos procesos tarifarios anticuados frenan el retorno de la inversión en IA e innovación;
- el 83 % dijo que el coste de la infraestructura para centros de datos de IA llega a los clientes residenciales a través de la factura.
Según la misma encuesta, los perfiles más difíciles de cubrir son expertos del sector que además entienden de IA, ingenieros de datos e ingenieros de aprendizaje automático.
Por qué nadie deja que el modelo toque los interruptores
Los entrevistados fueron prudentes. Pradeep Tagare, presidente interino de National Grid Partners, dijo que los proyectos que funcionan son herramientas hechas para una sola función y que la IA agéntica que actúa sobre activos físicos todavía no está extendida. Otros advirtieron que muchas demostraciones solo funcionan en condiciones controladas, que la mayoría de las eléctricas no podría reconstruir qué leyó un sistema de IA ni por qué decidió así, y que sus registros a menudo no coinciden con lo que realmente está instalado: todo lo que se automatiza sobre ellos repite el error, solo que más rápido.
Los reguladores también empiezan a preguntar. Nueva York ha pedido a sus eléctricas que presenten un inventario de su uso de la IA, el fiscal general y la defensora del consumidor de Connecticut solicitaron el 13 de octubre una revisión similar, y un informe del personal de la FERC sobre las auditorías de ciberseguridad de este año constató un uso creciente de herramientas de IA y los riesgos de control de acceso que conlleva.
Respuestas más rápidas, los mismos permisos
Para un promotor de centros de datos, mejores previsiones en la eléctrica podrían significar una respuesta más rápida y más honesta a la primera pregunta de todo proyecto: cuánta potencia y cuándo. Lo demás sigue ahí. Si al principio la red solo puede dar parte de la carga, la diferencia suele cubrirse con generación temporal o in situ, y la planta de respaldo sigue necesitando su permiso de emisiones, su plan de combustible y su programa de pruebas, por muy inteligente que se haya vuelto el software de la eléctrica.
Además, una previsión solo es tan buena como el dato de carga que recibe. Los promotores que presentan una solicitud inflada para guardar su sitio en la cola hacen que las herramientas de planificación sirvan menos a todos, también a su propio proyecto.
Fuentes: Utility Dive, National Grid Partners