Reduce el riesgo de inversión en energías renovables con IA.

El sector de las energías renovables está en plena expansión, lo que ha impulsado la inversión en infraestructuras y sistemas para su producción, transformación y almacenamiento. Según datos del último informe de la consultora BloombergNEF, la inversión en energías renovables superó por primera vez a la de los combustibles fósiles, alcanzando una inversión de 2,3 billones de dólares en 2023, poniendo las cifras de financiación de la distribución de energía limpia contra la procedente de combustibles fósiles en casi 1:1 dólares.. Si bien ha constituido un hito en cuanto a la composición del mix de energías, el informe también mencionaba que aquel esfuerzo seguía siendo insuficiente, ya que el objetivo que se marcaba para esta década es de 4:1 dólares. Por tanto, existe una necesidad real de invertir en energías renovables, lo que supone cambiar parques, plantas, sistemas, tecnologías, todo ello implica una gran inversión.

La IA encaminada a la toma de decisiones o Decision AI permite a los decisores y a los negocios mejorar sus fuentes de información para tomar decisiones de inversión acertadas en infraestructuras. Los modelos de optimización matemática, reducen el riesgo y maximizan la rentabilidad de las inversiones.

¿Qué aporta la Decision AI?

Especialmente en este ámbito, donde las inversiones son millonarias y tienen fuertes implicaciones estratégicas en las compañías, se deben tener en cuenta gran cantidad de escenarios posibles y múltiples factores de riesgo como la incertidumbre financiera, los costes operacionales, las implicaciones regulatorias, las fluctuaciones del mercado de compra/venta, la previsión de la demanda, las ubicaciones, las infraestructuras y la logística…

Es en este proceso donde los modelos de optimización matemática nos ayudan a tomar decisiones más precisas en cada fase. Estos modelos permiten, por ejemplo, determinar la estructura de inversión óptima, la mejor ubicación para nuestras infraestructuras, tener un mayor control de la demanda, optimizar las redes de suministro, entre otras muchas implicaciones, lo que permite reducir la incertidumbre de la inversión y maximizar su rentabilidad. Por otro lado, los modelos de simulación pueden recrear el comportamiento de los sistemas y procesos digitalmente (gemelos digitales) antes de llevar a cabo la inversión en los activos objeto de la simulación, anticipando situaciones que podrían no haberse considerado o permitiendo probar distintos escenarios para elegir el más apropiado para el negocio en cada caso.

¿Cómo ayuda la IA a la inversión en energía renovable?

Evaluación estratégica y financiera: A través de simulaciones de escenarios es posible estimar cómo afectan las fluctuaciones en costes, demanda, tasas de interés y regulaciones a la rentabilidad del proyecto. Además, los modelos de optimización financiera ayudan a estructurar la mejor combinación de financiación.
Localización óptima y dimensión del proyecto: Algoritmos de machine learning pueden evaluar la topografía, el acceso a la red eléctrica y la disponibilidad de recursos renovables, como radiación solar o velocidad del viento, para determinar la mejor ubicación.
Simulación climática: Los modelos de optimización permiten simular múltiples escenarios climáticos, anticipando fluctuaciones en la producción de energía.
Evaluación de rentabilidad a largo plazo: La IA aplicada al análisis de tendencias de mercado y simulaciones regulatorias permite prever el impacto de posibles variaciones en los incentivos fiscales, precios de carbono y tarifas energéticas.
Optimización del portafolio de inversiones: Los modelos de optimización permiten la distribución de recursos entre diferentes tecnologías, regiones y tipos de infraestructura para equilibrar riesgos y maximizar el retorno sobre la inversión.
Optimización de costes de mantenimiento: A través de sensores IoT y modelos de mantenimiento predictivo, es posible detectar anomalías en los equipos antes de que ocurran fallas críticas, reduciendo paradas imprevistas y costes de reparación.

¿Qué necesitamos para integrar aplicaciones de Decision AI en nuestras unidades de negocio?

Si bien la IA y los modelos de optimización representan una ventaja estratégica, su implementación no está exenta de desafíos.

Calidad vs. cantidad de los datos: la efectividad de los modelos depende directamente de la calidad de los datos, por lo que la integración de fuentes fiables es fundamental. En cuanto a la cantidad de datos, siempre es preferible tener más datos, pero para los modelos de optimización, la calidad es igual o más relevante que la cantidad.
Una solución para cada problema: escoger la solución óptima para cada problemática es clave para maximizar su impacto y eficacia. Por eso es importante disponer de un equipo de business translators, ya sea in house o con ayuda de un partner con experiencia, que permita traducir las necesidades del negocio en lenguaje técnico y que ayude a entender qué técnica es la más adecuada para resolver cada problema.
Inversión en I+D: una de las ventajas que aportan los modelos de optimización y simulación, en definitiva, Decision AI, es que sus tasas de ROI son excepcionalmente rápidas en comparación con otros tipos de inversión en tecnologías más tradicionales, lo que permite profundizar más en estas inversiones y entrar en un proceso de mejora continua. Por otro lado, es fundamental contar con profesionales altamente capacitados y especializados tanto en el sector como en el conocimiento de las técnicas de Decision Intelligence

El cambio en el panorama energético es una realidad. Las energías renovables se han convertido en un actor principal de este nuevo escenario, y su adopción resulta fundamental para las empresas del sector.

Decidir cómo, cuándo, qué cantidad y con qué infraestructuras o sistemas se produce la energía son preguntas en las que la Decision AI se convierte en un aliado muy potente que disminuye significativamente los riesgos en cada etapa del proceso de decisión.

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