La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad estratégica para la industria energética y de recursos naturales, pero transformar las expectativas en resultados sigue siendo una asignatura pendiente para la mayoría de las compañías. El 68% de los directivos del sector considera que la IA tendrá un impacto sustancial o transformador sobre el rendimiento de sus negocios durante los próximos cinco a diez años. Sin embargo, menos del 20% afirma haber conseguido escalar estas iniciativas con efectos medibles en el negocio.
Esta es una de las principales conclusiones de “AI in Energy: From Pilots to Payoff”, el nuevo análisis de Bain & Company basado en su encuesta anual a más de 800 directivos de todo el mundo de los sectores de petróleo y gas, utilities, química, minería y agronegocio. El estudio pone de manifiesto cómo la transformación energética está estrechamente ligada a la capacidad de las compañías para convertir la IA en resultados concretos.
Los datos revelan una brecha considerable entre las expectativas depositadas en la IA y su impacto real. Buena parte de las empresas continúa experimentando a pequeña escala o desarrollando proyectos piloto coordinados que todavía no han alcanzado los resultados esperados. Para la industria energética, esta situación supone un reto especialmente relevante ante la necesidad de mejorar la eficiencia, optimizar recursos y responder a un entorno marcado por la transformación del modelo energético.
Pero el principal obstáculo para avanzar no parece estar en la propia tecnología. El 48% de los directivos señala que la mayor dificultad radica en que muchos proyectos presentan objetivos poco definidos o carecen de una conexión clara con la generación de valor para el negocio. Esta barrera supera, incluso, a otros desafíos tradicionalmente asociados a la transformación digital, como la escasez de talento especializado (45%), los problemas relacionados con la calidad y gobernanza de los datos (43%) o las limitaciones de la infraestructura tecnológica existente (36%).
“El reto ya no consiste en demostrar que la inteligencia artificial funciona, sino en determinar dónde puede generar un impacto económico relevante y diseñar la estructura organizativa necesaria para capturarlo. Cuando las compañías acumulan proyectos piloto sin una vinculación clara con los resultados de negocio, el riesgo es tener mucha actividad en IA pero poco valor real”, explica Pablo Cornicelli, socio de Bain & Company.
Los sectores de petróleo y gas y de química, los más adelantados
El informe de Bain identifica también dónde se están produciendo los avances más significativos. Los sectores de petróleo y gas y de química aparecen como los más adelantados en la adopción práctica de la IA. En paralelo, las áreas funcionales donde las organizaciones están obteniendo resultados más tangibles son la atención al cliente, la investigación y desarrollo (I+D), así como las operaciones y el mantenimiento.
En el ámbito del mantenimiento energético, las capacidades predictivas permiten anticipar incidencias y reducir tiempos de inactividad
En estas funciones, la inteligencia artificial está ayudando a optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia operativa. En el ámbito del mantenimiento, por ejemplo, las capacidades predictivas permiten anticipar incidencias y reducir tiempos de inactividad. En I+D, facilitan el análisis de grandes volúmenes de información para acelerar procesos de innovación, mientras que en atención al cliente contribuyen a automatizar las interacciones y mejorar la calidad del servicio. En el contexto de la industria energética, estas aplicaciones pueden contribuir además a mejorar la gestión de activos y a optimizar operaciones cada vez más complejas.
Cuatro claves para pasar de los pilotos a resultados
Ante este escenario, Bain identifica cuatro claves para superar la fase de experimentación y escalar la inteligencia artificial con impacto en el negocio. Para las empresas del ámbito energético, estas recomendaciones resultan especialmente relevantes:
- Concentrar los esfuerzos donde la IA puede generar mayor valor. En lugar de dispersar recursos entre numerosos pilotos, priorizar dos o tres áreas con potencial de impacto económico y vincularlas desde el inicio a objetivos medibles. En la actividad energética, esto puede traducirse en iniciativas orientadas a mejorar la eficiencia operativa, el mantenimiento o la gestión de activos.
- Rediseñar procesos y formas de trabajo. Escalar la IA no consiste solo en incorporar nuevas herramientas, sino en revisar los procesos e identificar dónde la tecnología puede mejorar la toma de decisiones y la eficiencia. Este cambio resulta fundamental para que la transformación energética no se limite a la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas.
- Desarrollar capacidades en datos, tecnología y talento. Las compañías no necesitan resolver todas sus carencias antes de avanzar, sino reforzar estas capacidades en las áreas prioritarias y combinar conocimiento del negocio y de IA. En el sector energético, disponer de profesionales capaces de conectar el conocimiento técnico con las nuevas capacidades de inteligencia artificial será determinante.
- Crear un modelo que permita replicar los casos de éxito. Esto exige definir responsabilidades, establecer mecanismos de gobernanza y contar con una metodología común para llevar las iniciativas desde su identificación hasta su adopción a escala. De esta forma, las compañías pueden evitar que los proyectos de IA queden aislados y convertirlos en una palanca transversal de transformación energética.
