Un informe de la AIE sostiene que digitalización, tecnologías de mejora de red e inteligencia artificial permitirían conectar más generación, almacenamiento y demanda sin esperar años de obras nuevas, aunque advierte que las principales barreras son institucionales, no tecnológicas.
La Agencia Internacional de Energía (AIE) presentó su informe "Modernising Grids in the Age of Electricity: Scaling digital technologies and AI for better use of existing networks", en el que sostiene que el uso más eficiente de las redes eléctricas existentes —mediante digitalización, tecnologías de mejora de red (GET, por sus siglas en inglés) e inteligencia artificial— podría habilitar hasta 330 GW de nueva generación, almacenamiento y demanda, sin necesidad de ampliar la infraestructura física.
Esa cifra equivale a la capacidad de generación eléctrica combinada de Francia y Corea del Sur, y evitaría una inversión de expansión estimada en US$ 100.000 millones, según el organismo con sede en París.
La demanda crece el doble que la energía
El informe señala que la demanda de electricidad viene creciendo a un ritmo aproximadamente el doble que la demanda energética total en la última década, impulsada por la electrificación de usos finales, la refrigeración, la expansión industrial y, en algunos mercados, los centros de datos.
Para 2035, la AIE proyecta que la capacidad de red deberá aumentar al menos un 30%, lo que implica agregar o reemplazar 25 millones de kilómetros de líneas. Tres cuartas partes de ese incremento se concentrarán en economías emergentes y en desarrollo.
Cuellos de botella y costos de la congestión
La expansión de redes no logra seguir el ritmo de la demanda. El organismo cuantifica las consecuencias: al menos 1.700 GW de proyectos renovables en etapa avanzada y 600 GW de baterías de escala industrial estaban a la espera de conexión en 2025. La congestión de red costó US$ 12.000 millones en Estados Unidos y € 4.300 millones en la Unión Europea durante 2024 (más de la mitad de este último monto corresponde a Alemania).
Resultados ya verificados en redes reales
El informe destaca casos concretos de ahorro:
+US$ 64 millones anuales en costos de congestión evitados gracias a "dynamic ratings" en Estados Unidos
+Más de 2 GW de capacidad de transferencia adicional mediante control avanzado de flujo de potencia en Gran Bretañ
+ Reducción del 70% en el tiempo de análisis de opciones de refuerzo de red usando gemelos digitales
El panorama en América Latina
El reporte incluye un capítulo específico sobre economías emergentes y en desarrollo, donde ubica a la región latinoamericana en una etapa de "pilotos en torno a la integración renovable, con algunas herramientas avanzando hacia el uso operativo". Como ejemplos cita la planificación de transmisión con IA del Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) y la detección de fallas de Eletrobras, ambos en Brasil, y una prueba de concepto de pronóstico de IA del Coordinador Eléctrico Nacional (CEN) de Chile, que además avanza hacia una operación planificada para 2027 en asociación con un desarrollador externo de IA.
Entre los principales obstáculos regionales, la AIE menciona una regulación con sesgo hacia el gasto de capital (CAPEX) por sobre las soluciones digitales, y ecosistemas de innovación "relativamente débiles" en comparación con otras regiones emergentes.
El informe identifica que las barreras principales para una mayor adopción son institucionales y organizacionales, no tecnológicas. Entre los operadores de red encuestados: 64% identificó las habilidades y la preparación organizacional como barrera principal; 60% señaló la disponibilidad y calidad de los datos; 60% citó cuestiones de confianza; 56% apuntó a los marcos regulatorios
A partir de este diagnóstico, la AIE propone actuar sobre cinco frentes: marcos regulatorios que permitan a los operadores elegir la solución más eficiente y recuperar sus costos; mejores datos y visibilidad a nivel de distribución; formación de capacidades técnicas combinadas (sistemas de potencia y digitales); esquemas de aseguramiento y ciberseguridad calibrados según la criticidad de cada aplicación; y cooperación internacional para reducir costos y acelerar el despliegue.
