La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) tiene el potencial de revolucionar el sector de los servicios públicos (utilities), incluyendo la energía eléctrica, el agua, el saneamiento y el gas. Según una investigación de IBM, el 74% de las empresas ya están explorando o implementando proyectos de IA en alguna etapa operativa, lo que evidencia el creciente interés por la automatización inteligente y la eficiencia.
Sin embargo, la adopción a gran escala aún es poco común. La mayoría de estas iniciativas se limita a pilotos o pruebas aisladas, alejadas del negocio principal. ¿Por qué? La principal razón es el desconocimiento sobre cómo empezar de forma segura y escalable, sumado al temor de comprometer la seguridad, la gobernanza y la confiabilidad de los sistemas críticos, desafíos especialmente sensibles en sectores regulados como el de utilities.
Plataformas que eliminan las barreras de adopción
Para hacer frente a este escenario de incertidumbre, surgen plataformas como Globant Enterprise AI y GeneXus Next. Estas soluciones fueron diseñadas precisamente para eliminar las barreras de entrada, permitiendo que las empresas experimenten, escalen y gestionen Agentes y Asistentes inteligentes de forma segura, controlada y en conformidad con las exigencias regulatorias del sector.
Con un enfoque low-code y agentic, estas plataformas permiten crear flujos inteligentes, automatizar procesos y orquestar agentes sin renunciar a la privacidad de los datos ni a la soberanía sobre los Sistemas Críticos. Así, Globant Enterprise AI y GeneXus Next ofrecen un camino concreto para que el sector de utilities avance en la adopción de la IA generativa, transformando el potencial en resultados reales, siempre con control total, flexibilidad tecnológica y un enfoque en seguridad y cumplimiento.
Asistentes inteligentes: agilidad, precisión y productividad
Entre las diversas aplicaciones posibles, la IA puede actuar en dos frentes principales: Asistentes y Agentes Inteligentes.
Los Asistentes funcionan como herramientas de apoyo al trabajo humano, ampliando la capacidad de toma de decisiones. Un ejemplo destacado proviene de un proceso altamente complejo: la construcción de pozos por parte de petroleras.
En lugar de depender exclusivamente de la experiencia humana para procesar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados – lo cual lleva horas y reduce la eficiencia- , con IA es posible reducir ese tiempo a segundos, integrando información de operaciones en tiempo real, registros manuales y costos.
A partir de ello, un Asistente inteligente interpreta datos no estructurados y genera informes instantáneos en lenguaje natural, permitiendo decisiones más ágiles, informadas y documentadas.
Otro desafío común en las empresas de utilities es el acceso rápido a la información interna. En muchos casos, los profesionales deben revisar manualmente un gran volumen de documentación para resolver dudas de clientes sobre políticas y procesos, lo que vuelve el servicio lento e improductivo.
Con IA, es posible crear Asistentes capaces de consultar automáticamente la base documental, responder en lenguaje natural y ofrecer una interfaz simple, similar a la de las aplicaciones de mensajería.
El resultado es una mejora significativa en la productividad, mayor fluidez en el trabajo de los equipos y mayor seguridad en el tratamiento de los datos.
Estos mismos asistentes también pueden mejorar la experiencia del cliente, permitiendo consultas directas en lenguaje natural en los portales y aplicaciones de las concesionarias.
Con ello, las respuestas se vuelven inmediatas, la navegación se reduce y la interacción se vuelve más intuitiva, acercando al público a la información de interés y aumentando el compromiso digital.
Agentes inteligentes: autonomía para prever y actuar
Los Agentes de IA van más allá de los asistentes: no solo sugieren acciones, sino que las ejecutan de forma autónoma.
Con estas herramientas, es posible desarrollar redes eléctricas inteligentes que atienden a miles de hogares e industrias.
Un Agente de IA puede monitorear continuamente el flujo de energía, detectar patrones de sobrecarga o fallas inminentes y actuar automáticamente antes de que el problema afecte al consumidor.
Si una línea presenta riesgo de sobrecarga durante un pico de consumo, el sistema puede redirigir la energía, activar baterías o paneles solares para equilibrar la oferta y la demanda, y notificar a los equipos de mantenimiento con instrucciones precisas.
Todo esto ocurre en tiempo real, sin intervención humana, garantizando la continuidad del suministro, reduciendo pérdidas y aumentando la seguridad de la red.
En el sector del gas, los agentes de IA también son capaces de gestionar redes de distribución complejas, analizando continuamente la presión y el caudal en los ductos.
Si existe riesgo de desequilibrio o fuga, la solución puede reconfigurar los flujos, aislar los tramos afectados y activar los sistemas de seguridad, minimizando riesgos, evitando desperdicios y manteniendo el servicio activo.
El futuro de los servicios esenciales es híbrido e inteligente
Las empresas que adoptan IA Generativa y frameworks robustos ya no ven la innovación como un riesgo, sino como una ventaja competitiva. El resultado es un sector más resiliente, sostenible y orientado al cliente, donde la inteligencia humana y la IA avanzan de la mano.
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