Las denominadas «tres D» —descarbonización, desregulación y descentralización— están impactando significativamente en el sector de la energía y utilities. Esta industria está pasando de modelos conservadores, verticales y altamente regulados a un escenario donde es imperativo cumplir con objetivos de eficiencia, la competencia crece y las fronteras tradicionales entre sectores se desdibujan. Lo vemos con petroleras que entran en el negocio de la electricidad, eléctricas que entran movilidad sostenible urbana o utilities que entran en la venta de productos básicos a domicilio, como ejemplifica el acuerdo de Repsol con Deliveroo en medio de la crisis del Covid-19, para la entrega de los productos que vende en sus establecimientos en más de 19 ciudades españolas. Inclusive, lo vemos a la inversa, con compañías de telecomunicaciones y automovilísticas que entran en energía. Por otra parte, la base de consumidores finales, que normalmente había sido pasiva, son ahora prosumidores que esperan una oferta más sofisticada de energía y basada en servicios añadidos.
Bajo este contexto, es recurrente referirse a la cuarta «D», la digitalización, como catalizador de la trasformación. No obstante, tras una década de teorías, deberes y muchos casos de uso en marcha, merece la pena detenerse un momento para analizar qué resultados están obteniendo las empresas en términos de rendimiento de negocio con la tecnología, que es al fin y al cabo el objetivo perseguido.
En esta industria, la automatización inteligente —donde convergen la automatización tradicional y la inteligencia artificial (IA)— está jugando un papel fundamental en la gestión del equilibrio entre la oferta y la demanda, aumentando la eficiencia en toda la cadena de valor, innovando la experiencia del cliente (entornos B2B y B2C) y transformando los modelos de negocio. Según recientes estudios, esta tecnología está registrando mayores rendimientos en este sector que en otros y, está siendo tan favorable, que más de la mitad de las utilities que la utilizan reconoce haber infravalorado su potencial, tanto en eficiencia operativa y costes, como en contribución a la línea de ingresos.
La automatización inteligente ha contribuido a incrementar la calidad de las operaciones y la precisión de los datos en casi 4 de cada 10 empresas; y a elevar la agilidad y productividad de la plantilla y la velocidad de respuesta en servicios al mercado en 3 de cada 10. Por otra parte, 5 de cada 10 mejoran en sus índices NPS (lealtad del cliente), en rapidez de análisis de perfiles de cliente y en captación de clientes potenciales (leads). Además, más del 40% ha mejorado las ventas cruzadas y reducido la tasa de rotación de clientes.
Con todo, hay que tener en cuenta que la automatización inteligente está aún en los preliminares tanto de su desarrollo tecnológico, como de implementación. Actualmente, el 46% de las empresas de energía y utilities a nivel mundial la usa en pruebas de concepto y pilotos aislados. Un 38% tiene algún caso de uso a nivel de escala, pero realmente sólo un 15% la utiliza transversalmente, sea por áreas funcionales o geografías. Por tanto, el potencial es enorme. Los modelos predictivos más conservadores señalan que, con la implementación a escala de la automatización inteligente, esta industria podría lograr eficiencias operativas por valor de 238.000 millones de dólares, mientras que los más positivos señalan 813.000 millones.
Las tecnologías de automatización clásica, como ITPA o RPA, gozan de elevados niveles de sofisticación, por lo que el salto estará marcado por la agregación gradual de la IA. Teniendo en cuenta que hace dos años el porcentaje de empresas de este sector con usos de IA escalables era de un 28% y que ahora es del 52%, la expectativa es que pronto tenga un impacto significativo en los procesos de automatización para ser más inteligentes.
Como muestra, un 30% trabaja ya en la aplicación de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y visión computerizada y un 15% en la de aprendizaje automático. Este dato es común a todos los segmentos de actividad de la industria energética, desde la exploración, producción y generación, y la transmisión y distribución, hasta el suministro de servicios retail y operaciones de trading. Así, encontramos excelentes ejemplos de automatización inteligentes en compañías como EDF Energy, que en Reino Unido utiliza Alexa como canal de servicio, para ayudar a los consumidores en consultas sobre facturas, próximas fechas de pago o la transmisión de lecturas del contador. La canadiense Utilities Kingston utiliza un programa de analítica geoespacial para optimizar sus procesos de detección de fugas y reducir tiempo y costes en más de un 60%; y NextEra Energy aplica el aprendizaje automático para optimizar los parámetros operativos de su flota de turbinas eólicas y mejorar la producción y el mantenimiento predictivo.
No hay duda de que los resultados y perspectivas actuales con esta tecnología son más que prometedores para los actores de energía y utilities. Aunque hay muchos retos por sortear para lograr que su uso sea más intensivo, focalizado y escalable, no cabe otra lectura que hacer al calor de los datos: el vaso está medio lleno. La apuesta del sector por la automatización inteligente solo ha hecho que empezar, y con buen pie.
Carlos García Ruíz es vicepresidente y responsable sector ECU en Capgemini España.
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