Del apagón a la IA: universidades plantean cómo evitar fallas eléctricas con datos y propósito

“¿No es momento de pasar a soluciones basadas en inteligencia artificial que realmente sean innovación aplicable y resuelvan problemas reales?”, planteó Redy Risco, director de Estudios de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura

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“La energía más cara es la que no se tiene”. Con esa frase, recordada de un exministro del sector, Redy Risco abrió su ponencia en el webinar “Energízate Perú: preparando desde la universidad. La era de la Energ+IA”.

El evento se realizó en el marco de Energízate Perú, plataforma que promueve la articulación entre academia y sector energético para impulsar innovación, sostenibilidad y formación de talento ante los desafíos de la transición energética.

Risco, docente y director de Estudios de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Piura, partió de un caso reciente: el apagón que dejó sin electricidad durante más de 16 horas a diversos sectores de Piura. Más que analizar responsabilidades, utilizó el incidente como símbolo de un problema estructural: la persistencia de un enfoque reactivo en mantenimiento y operación.

“¿No es momento de pasar a soluciones basadas en inteligencia artificial que realmente sean innovación aplicable y resuelvan problemas reales?”, planteó.

Su exposición giró en torno a tres preguntas clave: cómo convertir una interrupción eléctrica en una oportunidad de mejora sostenible; qué debe aportar la universidad para llevar la inteligencia artificial del dato a decisiones operativas reales; y cómo asegurar un uso responsable y ético de estas tecnologías.

Para el especialista, el desafío no es la falta de algoritmos, sino la desconexión entre modelos y negocio. Insistió en que cualquier desarrollo de IA debe alinearse con indicadores concretos: reducción de horas de interrupción, menor frecuencia de fallas, disminución del tiempo medio de reposición y métricas de sostenibilidad como energía no suministrada o emisiones evitadas.

Además, subrayó la importancia del contexto en los datos: condiciones climáticas, carga del sistema, historial operativo. “Si el modelo aprende con ruido y sin contexto, no aprende lo correcto”, advirtió.

En la parte formativa, propuso un perfil profesional en “T”: una base sólida en sistemas eléctricos —el tronco— y dos brazos complementarios: inteligencia artificial aplicada y capacidad de despliegue real en campo. Todo ello atravesado por pensamiento crítico y monitoreo continuo.

El debate se amplió con los panelistas invitados. Glen Rodríguez, jefe del Laboratorio de IA y Robótica de la Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la Universidad Nacional de Ingeniería, sostuvo que en el Perú la inteligencia artificial se ha concentrado excesivamente en la computación, sin permear otras ingenierías. A su juicio, el país mantiene profesionales que trabajan en compartimentos estancos: eléctricos, por un lado, informáticos por otro.

César Beltrán, investigador senior y coordinador del Grupo de IA de la Pontificia Universidad Católica del Perú, coincidió en la necesidad de equipos multidisciplinarios. “Un proyecto de inteligencia artificial no es de una sola persona”, remarcó, señalando que intervienen especialistas del dominio, científicos de datos, estadísticos y expertos en despliegue.

El consenso final fue claro: la transformación energética basada en IA no depende únicamente de tecnología avanzada, sino de una reforma cultural en la formación universitaria y en la manera de trabajar. Pasar del piloto al impacto real exige propósito, métricas y colaboración efectiva.

En la era Energ+IA, la universidad —coincidieron— no puede limitarse a modelar datos: debe liderar el puente hacia decisiones operativas que hagan las redes más confiables, resilientes y sostenibles.

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