Webinar – IA en energIA: Cómo generar valor, escala y control sin riesgos innecesarios

La IA generativa está despertando un enorme interés en el sector energético, impulsada por el crecimiento exponencial de los datos operativos y la necesidad de explotarlos de forma más eficiente. Sin embargo, en entornos críticos y de gran escala, aplicar IA no es una cuestión de moda ni de tecnología por sí sola: el valor real aparece solo cuando los datos, la gobernanza y los procesos están bien resueltos.

Más allá de los chatbots, hoy se están explorando casos de uso donde la IA generativa actúa como capa de interpretación y acceso a la información: desde el análisis de vibraciones en aerogeneradores o la consulta de datos operativos y estado de equipos, hasta el apoyo a equipos técnicos mediante lenguaje natural sobre plataformas analíticas y gemelos digitales. En muchos casos se trata aún de pilotos y sistemas en evolución, donde tan importante como lo que la IA permite hacer es entender qué no debe hacer, dónde están los riesgos y cómo escalar de forma responsable.

Este webinar ofrece una visión práctica basada en experiencia real sobre cómo se está aplicando IA generativa en entornos energéticos e industriales a gran escala, poniendo el foco en los fundamentos necesarios —datos, contexto y control— y en cómo la IA puede convertirse en un habilitador para las personas y el negocio, sin generar ruido ni falsas expectativas.

• Cómo definir cuándo y para qué tiene sentido aplicar IA generativa, partiendo de los objetivos de negocio y operativos, y evitando enfoques “AI-centric” o aplicaciones indiscriminadas sin impacto real, especialmente en entornos críticos y de gran escala
• Aprende qué es imprescindible antes de aplicar IA generativa en producción en el sector energético, incluyendo la importancia de la calidad del dato, la contextualización, la gobernanza y los criterios prácticos para definir límites de uso, responsabilidades y control humano, con una visión de arquitectura a alto nivel
• Escucha patrones y buenas prácticas en el diseño de copilotos y agentes generativos de apoyo a la operación, centrados en cuándo la IA debe sugerir, cuándo debe escalar y cuándo no debe intervenir, incluyendo validación de respuestas, seguridad de datos y prevención de dependencias excesivas del modelo
• Explora cómo se están utilizando gemelos digitales como base para contextualizar datos y apoyar la toma de decisiones, y qué papel puede jugar la IA generativa para facilitar su explotación, interpretación y acceso por parte de los equipos, sin sustituir los modelos ni perder trazabilidad