La inteligencia artificial es una prioridad estratégica para la industria energética

La inteligencia artificial avanza con fuerza en la industria energética y de recursos naturales, pero la mayoría de las compañías sigue atrapada en la fase de experimentación. Según el informe “AI in Energy: From Pilots to Payoff”, elaborado por Bain & Company, solo una de cada cinco empresas ha logrado escalar la IA con resultados medibles.

El 68% de los líderes consultados considera que la IA tendrá un impacto sustancial o transformador en el rendimiento de sus negocios en los próximos cinco a diez años. Sin embargo, menos del 20% afirma haber alcanzado un nivel de madurez que genere efectos tangibles.

 

La principal barrera no es tecnológica

El informe revela una brecha significativa entre expectativas y resultados. Aunque muchas compañías han desplegado pilotos y pruebas de concepto, estos no siempre están vinculados a métricas de impacto.

El 48% de los directivos identifica como principal obstáculo que los proyectos de IA carecen de objetivos definidos o no están conectados con la generación de valor. Esta barrera supera a otros desafíos habituales, incluyendo escasez de talento especializado (45%), problemas de calidad y gobernanza del dato (43%) y limitaciones de infraestructura tecnológica (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”, explica Pablo Cornicelli, socio de Bain & Company. “El riesgo es tener mucha actividad en IA pero poco valor real”.

Los sectores más avanzados en el uso de IA son petróleo y gas, y química. En estas industrias, la IA ya está generando mejoras operativas y de eficiencia.

Las áreas funcionales con aplicaciones más maduras son atención al cliente, investigación y desarrollo (I+D) y operaciones y mantenimiento. En mantenimiento, las capacidades predictivas permiten anticipar fallos y reducir tiempos de inactividad; en I+D, la IA acelera el análisis de grandes volúmenes de información; y en atención al cliente, automatiza interacciones y mejora la calidad del servicio.

 

Cuatro claves para pasar de los pilotos a resultados

Bain identifica cuatro recomendaciones para que las empresas puedan escalar la IA con impacto real:

-     Concentrar esfuerzos donde la IA puede generar mayor valor. Priorizar dos o tres áreas con potencial económico y vincularlas desde el inicio a objetivos medibles.

-     Rediseñar procesos y formas de trabajo. Escalar IA implica revisar procesos, no solo incorporar herramientas.

-     Desarrollar capacidades en datos, tecnología y talento. No es necesario resolver todas las carencias antes de avanzar, sino reforzar las áreas prioritarias.

-     Crear un modelo replicable de casos de éxito. Definir responsabilidades, gobernanza y una metodología común para llevar las iniciativas desde su identificación hasta su adopción a escala.

El informe concluye que la industria energética está entrando en una fase decisiva: las compañías ya no buscan demostrar que la IA funciona, sino capturar valor real. Para ello, deberán alinear estrategia, procesos, talento y tecnología, evitando la proliferación de pilotos desconectados del negocio.