IA en energía: Desafíos de seguridad y gobernanza
IA en energía: Desafíos de seguridad y gobernanza
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Diana Dorado
Redacción
25 de septiembre de 2026
La transformación de las redes eléctricas mediante Inteligencia Artificial avanza a ritmo acelerado. Proyecciones de mercado estiman que la inversión global en IA dentro del sector energético pasará de US$ 8.910 millones en 2024 a US$ 58.660 millones en 2030, registrando una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 36,9 %.
A pesar de sus beneficios en mantenimiento predictivo y eficiencia operativa, el despliegue de IA en infraestructuras críticas introduce riesgos de calidad de datos y vulnerabilidades de ciberseguridad que exigen marcos de gobernanza estrictos.
1. Proyecciones y riesgos operativos en el sector energético
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Dimensión / Variable |
Datos y Situación Actual |
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Mercado Global de IA en Energía |
US$ 58.660 millones proyectados para 2030 (crecimiento anual del 36,9 %). |
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Aplicación Crítica |
Mantenimiento predictivo en plantas térmicas, hídricas, eólicas, solares y transformadores. |
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Riesgo Principal de Datos |
Datos sesgados o inexactos generan falsos positivos o la no detección de fallas reales. |
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Respuesta Estatal en Colombia |
Centro de Monitoreo Sectorial (julio 2026): Creado por el MinEnergía para ciberseguridad minero-energética. |
2. Los dos pilares para una IA confiable: Gobernanza y Defensa en Capas
Especialistas de GlobalLogic señalan que la adopción responsable de IA en servicios públicos e infraestructura crítica requiere abordar dos frentes clave:
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Gobernanza de Datos (AI Governance): La recopilación, limpieza y validación de datos de sensores debe ser previa al entrenamiento de modelos predictivos para evitar sesgos y decisiones erróneas.
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Defensa Cibernética Multicapa: Para proteger los modelos frente a ataques adversariales y manipulación de datos, se debe implementar una arquitectura Zero Trust, segmentación de redes, cifrado, anonimización y autenticación multifactor.
“La gobernanza de datos no es un complemento de la inteligencia artificial, sino una condición para que sus resultados sean confiables. Cuando hablamos de sistemas que pueden intervenir en procesos críticos, probar antes de implementar no es opcional”, destaca Gabriel Arango, Jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica.
3. Recomendaciones de implementación para infraestructura crítica
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Entornos de simulación previa: Probar los modelos en escenarios simulados de fallas antes de conectarlos a la red activa.
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Despliegue gradual: Introducir cambios en las operaciones de manera escalonada con monitoreo continuo de desempeño.
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Supervisión humana y límites operativos: Definir umbrales de acción automatizada y mantener mecanismos de corrección ante comportamientos anómalos.