Estas serán las tres tendencias que marcarán el sector energético en 2023

Bajo este marco, desde IFS, empresa global de aplicaciones empresariales para la industria, presentan las tendencias y desafíos para el nuevo año donde se prevé que la sostenibilidad, el cloud y las nuevas tecnologías jugarán un papel clave para su desarrollo.  

PREDICCIÓN #1: SOSTENIBILIDAD

EN 2023, LA ADOPCIÓN DE LA METODOLOGÍA ESG SE DUPLICARÁ ENTRE LAS PEQUEÑAS Y MEDIANAS ORGANIZACIONES HASTA ALCANZAR LA PARIDAD EN LAS ORGANIZACIONES DE TODOS LOS TAMAÑOS

Para ello la infraestructura heredada y los datos en silos no son suficientes. En cambio, las tecnologías deben integrarse a la perfección para obtener una única versión de la verdad.

“Y para que esto se pueda llevar a cabo, es imperativo un fuerte liderazgo, que garantice que el proyecto se priorice y se ejecute en consecuencia y un equipo dedicado al proyecto, dotado de los sistemas necesarios para garantizar el seguimiento del progreso y el logro de los objetivos” señala Gonzalo Valle, presales manager de IFS. 

Además, explica:“Los grandes avances dentro de la industria suceden cuando el apoyo a las iniciativas ESG comienza en la parte superior, con el 70 % de las empresas de servicios públicos clasificando a su director general como el principal responsable de la toma de decisiones”.

Finalmente, 2023 presenta una oportunidad para que las organizaciones de mayor escala apoyen a las medianas empresas compartiendo estrategias de sostenibilidad e información basada en datos. Al trabajar juntos, la industria acelerará los esfuerzos para que cada organización logre cero emisiones netas de carbono para 2050.

PREDICCIÓN #2: LA NUBE

EN 2023, VEREMOS UN AUMENTO DEL 40 % EN EL NÚMERO DE ORGANIZACIONES QUE ADQUIEREN FUNCIONES A PROVEEDORES EN LA NUBE, ALCANZANDO EL 60 % PARA 2030

Los desafíos más complejos aceleran la adopción de la nube. En particular, el uso cada vez mayor de proveedores en la nube para respaldar las funciones centrales de TI en lugar de administrar estas actividades internamente.

Un buen ejemplo de ello es la seguridad. Dado que muchas organizaciones carecen de los recursos y el presupuesto para fortalecer adecuadamente los sistemas, monitorear la infraestructura y resistir ataques cada vez más sofisticados, tiene sentido externalizar esta función a un proveedor de la nube. El modelo brinda a las empresas de energía, servicios públicos y recursos acceso a tecnologías de vanguardia que aseguren adecuadamente sus operaciones.

Por otro lado, dada la escasez global de habilidades, encontrar y contratar trabajadores cualificados es cada vez más difícil. Al subcontratar las funciones de TI a los proveedores de la nube, las empresas tienen acceso a la infraestructura de seguridad y la tecnología contemporánea respaldada por trabajadores especializados sin necesidad de contratar o formar ellos mismos.

“De esta forma, Las organizaciones pueden equilibrar el riesgo potencial comprometiéndose con múltiples proveedores en la nube para diferentes servicios. Esta distribución del trabajo asegura la continuidad operativa al tiempo que permite a la empresa a cambiar de proveedor si los servicios o los costes ya no satisfacen las necesidades del negocio” señala del Valle. 

PREDICCIÓN #3: INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

EN 2023, AL MENOS EL 75 % DE LAS ORGANIZACIONES DEPENDERÁN EN GRAN MEDIDA DE LA IA Y EL MACHINE LEARNING PARA SEGUIR EL RITMO DE LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL Y EMPRESARIAL

Dentro de la industria de energía y utilities, los datos son creados y consumidos por una variedad de tecnologías. Junto con las aplicaciones estándar, como la gestión de activos, la programación, el envío y otras soluciones, las nuevas innovaciones, como los Sistemas de información geográfica (GIS), IoT, Detección y rango de luz (LiDAR), y muchas otras, se están agregando a los almacenes de datos a un ritmo cada vez mayor.

A medida que aumentan las cargas de datos, también aumenta nuestra dependencia de la IA y el ML. Especialmente porque las tasas de precisión mejoran año tras año. Hoy en día, una tasa de precisión de ML, entre el 70 % y el 90%, se considera realista. Dado que los algoritmos aprenden y se refinan rápidamente con el tiempo, una vez que se implementa ML, las tasas mejoran rápidamente hasta que cumplen o superan los estándares previos a la implementación y el sistema puede ejecutarse con una supervisión mínima.

Así, a medida que el calentamiento global continúa causando estragos, la dependencia de la industria en la AI y el ML solo crecerá. Los casos de uso recientes incluyen la predicción de fallos; procesamiento de imágenes para el mantenimiento de cables, torres y otros activos; conocimientos de eficiencia energética para uso de los clientes finales; recuperación de desastres; gestión de la demanda de energía; y gestión de infraestructuras.

“Con tal variedad de escenarios en el campo, la programación dinámica es imperativa, lo que permite a las organizaciones optimizar la eficiencia de la fuerza laboral al tiempo que garantiza que el servicio al cliente se mantenga y mejore. La IA y el ML integrados se han convertido en apuestas en la mesa cuando se invierte en nuevas tecnologías. En 2023, veremos una demanda cada vez mayor de estas capacidades” concluye el directivo.