El análisis realizado por Accenture Technology Vision 2025 se centra en un futuro en el que la inteligencia artificial (IA) no solo desempeña el rol de herramienta, sino que también se convierte en una fuerza fundamental que transforma de manera radical diversas industrias. La IA está evolucionando rápidamente, pasando de ser un medio de automatización a una forma de autonomía, donde actúa por su cuenta, representando a las personas y a los sistemas que la implementan.
En el contexto del sector energético, la inteligencia artificial representa una oportunidad sin precedentes para aumentar la eficiencia operativa, fomentar el desarrollo sostenible y mejorar la gestión de recursos. En este marco, Accenture ha identificado en su informe, cuatro tendencias claves que indican cómo la IA está evolucionando dentro de la industria energética.
- Gran Bangar Bang:
El concepto de Big Bangar Bang aboga por un cambio de paradigma, desde ecosistemas digitales tradicionales basados en aplicaciones hasta sistemas conformados por agentes impulsados por inteligencia artificial (IA). Estos agentes de IA, con la capacidad para tomar decisiones y automatizar flujos de trabajo, están revolucionando el funcionamiento de las empresas. En el ámbito energético, estas innovaciones permiten avances significativos, como la gestión en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la optimización dinámica de la cadena de suministro.
El estudio de Accenture revela que un 25% del personal directivo en el sector energético proyecta un incremento notable en la adopción de agentes de IA en los próximos tres años, progresando desde un 85%, donde los agentes de inteligencia artificial están comenzando a definir la construcción de sistemas digitales. Este cambio promueve una escalabilidad superior (55%), una flexibilidad aumentada (47%) y un mayor potencial de innovación (42%), convirtiendo a la inteligencia artificial en una ventaja estratégica palpable para la industria.
Pablo Barcena, director ejecutivo de Accenture Colombia, enfatiza: «La efectividad de los procesos que se optimizan mediante agentes de IA mejorará y acelerará aspectos internos como la planificación, las proyecciones, el mantenimiento oportuno y la resolución de incidentes. Los agentes de IA revitalizarán el mantenimiento predictivo al identificar proactivamente fallas en equipos y optimizar los horarios de mantenimiento, lo que a su vez incrementará la eficiencia y la confiabilidad operativa.«
Barcena también indica que «la unificación de datos y su contextualización son fundamentales para llevar a cabo estas transformaciones impulsadas por la inteligencia artificial. Sin embargo, muchas empresas del sector energético aún operan con sistemas fragmentados, lo cual limita la efectividad de la IA. A medida que los agentes de IA se integren a estos silos, las compañías tendrán que adoptar operaciones más holísticas y conectadas, mejorando así su toma de decisiones y su negocio».
A medida que las organizaciones implementan la IA dentro de sus interacciones con los clientes, la preservación de la personalidad de la marca se vuelve esencial. El riesgo de caer en una IA generalizada es elevado, dado que muchos sistemas de inteligencia artificial se desarrollan sobre modelos neutros y estandarizados. De acuerdo con Accenture, el 90% del personal directivo en el sector energético reconoce la relevancia de sostener una personalidad coherente que resuene con la solicitud del cliente, mientras que el 81% coincide en que los chatbots sin diferenciación enfrentan serios desafíos.
«Es imperativo que los sistemas de IA no solo ofrezcan respuestas eficientes, sino que también representen la estrategia de valores, el tono y el compromiso con el cliente de la empresa», señala Barcena.
- Revolución robótica:
La robótica impulsada por inteligencia artificial está alterando las operaciones físicas, evolucionando de la automatización específica, enfocada en tareas, a sistemas versátiles que pueden desempeñarse en entornos dinámicos. Un 64% de los altos ejecutivos perciben las tareas más amplias como una ventaja clave, reforzando la relevancia de la robótica general en las operaciones autónomas en el campo.
Con la complejidad creciente de estas funciones, se hace necesaria la confianza y la colaboración entre seres humanos y robots impulsados por IA. Un 84% de la dirección cree que la comunicación en lenguaje natural es un elemento crucial que mejora la confianza y el rendimiento, mientras que el 83% considera que es esencial adoptar principios responsables en la implementación de la robótica.
Barcena destaca: «La siguiente fase de la robótica implica tomar decisiones completamente autónomas, donde los sistemas de IA operan sin supervisión humana, garantizando operaciones de campo más seguras y eficientes.«
- Nuevo ciclo de aprendizaje:
La IA no solo implica la automatización de procesos, sino que también configura la manera en que las organizaciones abordan el aprendizaje y la formación de su fuerza laboral. La inteligencia artificial favorece un ciclo de aprendizaje continuo, que permite a los empleados perfeccionar sus habilidades mientras los sistemas de IA se adaptan y mejoran gracias a las interacciones con sus pares humanos. Esta cooperación entre humanos y IA es de particular relevancia en industrias donde se requieren conocimientos y desarrollo de competencias.
Desarrollar nuevas habilidades dentro de la fuerza laboral se presenta como una prioridad fundamental, con un 70% de la gestión del sector energético subrayando la necesidad de capacitar o reciclar a sus empleados en el corto plazo. A medida que la IA continúa transformando el entorno laboral, las organizaciones están haciendo las herramientas generativas de inteligencia artificial más accesibles, y se anticipa que un 38% de la dirección espera ver una implementación significativa o total de la IA en la automatización de flujos de trabajo durante este tiempo. La dirección establece: «En lugar de reemplazar la creatividad humana, estas herramientas permiten a científicos e ingenieros concentrarse en problemas de alto valor, mientras que la IA maneja cálculos complejos y análisis en tiempo real. Esta sinergia genera un ciclo de aprendizaje continuado, mejorando los modelos de IA basados en la retroalimentación humana, y los científicos utilizan herramientas generadas por IA para acelerar descubrimientos y procesos de toma de decisiones.
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