Las tecnologías cognitivas, un factor clave para impulsar la competitividad de energéticas, según Minsait

Un sector cada vez más competitivo, que también se enfrenta a presiones medioambientales, riesgos cibernéticos y fraudes

La adopción por parte de las compañías energéticas de tecnologías cognitivas como la inteligencia artificial y la analítica avanzada se ha convertido en un factor competitivo cada vez más importante para los modelos de negocio basados en la comercialización, el trading de energía y la venta de productos petrolíferos, según la compañía de Indra Minsait.

Así lo ha apuntado el director de Energía y Utilities de Minsait, Leonardo Benítez, durante el encuentro El futuro de las tecnologías cognitivas para el sector energético , donde también ha subrayado que “el sector está expuesto hoy en día a una mayor competencia, que incluye a nuevos actores muchos de ellos procedentes del mundo digital”. Además, Benítez ha advertido de que el sector energético también se enfrenta a mayores presiones medioambientales y riesgos en ámbitos como la ciberseguridad, el fraude o la seguridad física de los activos.

Por estos motivos, Minsait apuesta por implantar la inteligencia artificial y la analítica avanzada para definir el perfil de los clientes a la hora de adaptar los productos y servicios, pronosticar fallos en los activos y aumentar su vida útil, mejorar las operaciones, reducir los riesgos de fraude y de seguridad o disminuir posibles impactos medioambientales.

Minsait emplea estas tecnologías en modelos machine learning para mejorar la eficiencia en la operación de activos de plantas de generación renovable, así como en la detección automática y en tiempo real de fugas y amenazas en ductos mediante la sensorización e interpretación de datos.

ÁREAS DE MAYOR IMPACTO

Durante el encuentro, los representantes de Minsait destacaron los ámbitos en los que se prevén mayores impactos de las tecnologías, como son la gestión de activos, la comercialización, la optimización de las operaciones y la gestión de riesgos.

La tecnología impulsa la capacidad para predecir fallos a futuro en los activos a partir de información de sensores, visión artificial y tecnología digital twin , o entender mejor el perfil de los clientes para mejorar los márgenes y adaptar el desarrollo de productos y servicios.

Desde el punto de vista de las operaciones, destacan las capacidades de procesamiento y análisis de grandes cantidades de información para mejorar los procesos core de negocio a partir de una mejor previsión de la demanda, anticiparse a situaciones medioambientales que afectan a los activos o mejorar la toma de decisiones con la inteligencia artificial.