La digitalització ja està transformant el sector elèctric, però la irrupció de la intel·ligència artificial (IA) alterarà encara més la seva cadena de valor.
Diversos informes internacionals apunten que l’aplicació de la IA en els sistemes elèctrics podria generar desenes de milers de milions d’euros en estalvis i reduccions significatives d’emissions. Però més enllà dels beneficis operatius, la qüestió clau és una altra i això és, qui capturarà aquest valor i com canviarà l’equilibri entre els diferents actors del sistema energètic.
En aquest context, les tres peces del sistema elèctric es troben en redefinició:
1.-La generació connectada a les xarxes de distribució,
2.- Les pròpies xarxes de distribució i,
3.- Els comercialitzadors amb àmbit més local.
És precisament aquí on la IA acturà com a catalitzador d’un canvi estructural que podria redistribuir poder dins del sector, tradicionalment dominat per grans empreses.
La transició energètica està fent que els sistemes elèctrics siguin cada vegada més complexos. L’entrada massiva de renovables variables, implica gestionar variabilitat, congestió i necessitats de flexibilitat en temps real. Aplicacions com la previsió de generació renovable, el manteniment predictiu de xarxes i infraestructures, l’optimització del despatx elèctric, el control en temps real de la xarxa o la classificació dinàmica de línies ja estan demostrant que poden millorar de manera significativa l’eficiència operativa dels sistemes elèctrics. Però aquestes millores no són neutres des del punt de vista econòmic o institucional és a dir, la digitalització redistribueix informació, i qui controla la informació pot influir en la presa de decisions del sistema.
La generació connectada a xarxes de distribució podria ser una de les grans beneficiàries d’aquest procés. Els algoritmes permeten predir la producció renovable amb més precisió, optimitzar l’autoconsum i l’emmagatzematge, participar en mercats locals de flexibilitat o integrar millor recursos distribuïts. Això redueix una de les grans barreres històriques de la generació distribuïda que és la incertesa operativa. En altres paraules, la IA pot permetre que instal·lacions més petites competeixin en eficiència amb grans centrals, especialment quan es coordinen a través de plataformes digitals o agregadors. Aquest fenomen podria democratitzar parcialment la producció d’energia si el marc regulador acompanya aquest canvi.
Les xarxes de distribució també estan ja en una nova etapa. Històricament han funcionat de manera relativament passiva, transportant i distribuint energia des de la gran generació connectada a les xarxes de transport fins al consumidor final. Però amb l’entrada massiva de generació distribuïda, bateries i vehicles elèctrics, aquestes xarxes es converteixen en espais d’orquestració energètica. La IA pot ajudar els distribuïdors o DSO a gestionar congestions locals, optimitzar fluxos bidireccionals d’energia, coordinar recursos distribuïts o anticipar inversions en infraestructura. Això pot convertir les xarxes de distribució en infraestructures digitals crítiques, amb un paper cada vegada més semblant al d’una plataforma. En aquest escenari, els DSO podrien adquirir més capacitat d’influència dins del sistema elèctric, especialment si desenvolupen capacitats analítiques pròpies.
Per altre banda, els comercialitzadors amb presència local o regional poden trobar en la IA una eina per competir amb actors molt més grans. Els sistemes d’anàlisi de dades permeten personalitzar serveis energètics, predir patrons de consum, optimitzar tarifes dinàmiques o gestionar la flexibilitat dels clients. Aquest tipus de serveis depenen sovint de coneixement del client i de proximitat territorial, un terreny on els actors locals poden tenir avantatges. Les grans corporacions disposen d’economies d’escala i capacitat financera, però els comercialitzadors locals poden aprofitar dades més contextualitzades, relacions de confiança amb els clients i una integració més directa amb comunitats energètiques o iniciatives territorials. Si es combina amb plataformes digitals i IA, aquest model podria facilitar l’aparició d’ecosistemes energètics més descentralitzats.
Tot i aquestes oportunitats, la introducció de la IA també planteja riscos importants. Els sistemes elèctrics estan dissenyats per ser altament fiables i deterministes, mentre que els models d’IA funcionen de manera probabilística. Això genera reptes en termes de validació, explicabilitat i responsabilitat, especialment quan aquestes eines s’utilitzen per prendre decisions en infraestructures crítiques. A més, la digitalització massiva augmenta l’exposició a riscos de ciberseguretat. A mesura que les xarxes es connecten amb més recursos distribuïts, centres de dades i plataformes digitals, també augmenta la superfície potencial d’atac.
També hi ha un repte organitzatiu. Moltes empreses adopten noves eines tecnològiques amb l’esperança d’aconseguir millores ràpides en eficiència, però sovint descuiden la necessitat de reforçar la col·laboració interna, la confiança i les dinàmiques de treball. Sense aquests elements, la tecnologia pot acabar generant friccions organitzatives i resultats per sota de les expectatives.
La qüestió de fons no és si la intel·ligència artificial millorarà l’eficiència del sector elèctric, sinó com redistribuirà el poder dins de la cadena de valor.
Si les dades i les capacitats analítiques es concentren en mans de les grans corporacions, la IA podria reforçar el model actual del sector. Però si aquestes eines es distribueixen entre DSO, agregadors, generació distribuïda i comercialitzadors locals, el resultat podria ser un sistema energètic més descentralitzat, flexible i resilient.
Llavors, la intel·ligència artificial no determinarà per si sola el futur del sector elèctric. El que realment marcarà la diferència seran les decisions reguladores, institucionals i empresarials que s’adoptin en els pròxims anys. D’aquestes decisions dependrà si la IA consolida el poder dels grans actors tradicionals o si, per contra, obre la porta a una nova geografia energètica més distribuïda i diversa.
Ramon Gallart