IA en utilities: la productividad empieza en la medición
La OCDE ve en la IA un salto de productividad para la región. En una distribuidora, ese salto depende primero del dato de medición.
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Un rango para cuatro países, con Venezuela fuera de la muestra
El secretario general de la OCDE, Mathias Cormann, dijo en Montevideo que la inteligencia artificial tiene el potencial de elevar de forma importante la productividad laboral en la próxima década en los miembros latinoamericanos del organismo: México, Chile, Colombia y Costa Rica (Finanzas Digital, 2026). El punto de partida es de adopción lenta: la CEPAL estima que América Latina representa apenas el 1,56% de la demanda global en inteligencia artificial, y que ese gasto se ha mantenido prácticamente estancado en los últimos años (CEPAL, 2025).
Hay tres cosas que la estimación no dice. No es un pronóstico para Venezuela, que no está entre esos cuatro países. No es un número único: es un rango amplio entre un escenario bajo y uno alto, y esa distancia es justamente lo que decide cada empresa. Y no llega sola: Cormann la condicionó a infraestructura —centros de datos, energía fiable y capacidad computacional, donde la inversión regional sigue rezagada— y advirtió que pocas empresas han transformado de forma integral sus procesos con IA (Finanzas Digital, 2026). La CEPAL agrega un matiz que importa para cualquier operación: la IA complementará el trabajo calificado y reemplazará el no calificado, así que la ganancia no se reparte sola (CEPAL, 2025).
En una distribuidora, la IA rinde lo que rinde su dato de medición
Leída desde una utility venezolana, la condición «energía fiable» es doble: la necesita el servidor que corre el modelo y la necesita el concentrador que trae la lectura. Un modelo de detección de pérdidas no técnicas entrenado sobre lecturas estimadas, perfiles de carga con huecos por interrupciones o suministros mal georreferenciados aprende el error y lo devuelve con apariencia de precisión. Por eso el extremo alto del rango no se compra con una licencia: se construye abajo, en la cadena meter-to-cash, que es donde nace el dato que el modelo va a consumir.
Por dónde empieza una operación que quiere el techo y no el piso
- Elegir UN proceso cuya salida se pueda contar por hora de trabajo: inspecciones de pérdidas, validación de lecturas o cierre del ciclo de facturación. Uno, no el portafolio completo.
- Sanear el dato antes del modelo: medir el porcentaje de lecturas estimadas y de intervalos faltantes en la telemedición, y corregir la ruta, el medidor o el enlace que los produce.
- Respaldar la capa de datos: UPS dimensionado por la carga real de concentradores, enlaces y servidor local, para que una interrupción no abra huecos en la serie.
- Recién entonces, pilotear la IA sobre ese proceso: por ejemplo, priorizar qué suministros inspeccionar según anomalías en su curva de consumo.
La productividad se mide por hora trabajada, no por piloto lanzado
La OCDE habla de productividad laboral, y así se comprueba: salida del proceso dividida entre horas-persona. Para inspecciones, inspecciones con irregularidad confirmada por cuadrilla-día; para facturación, horas-analista por ciclo cerrado. La línea base son los tres meses previos al piloto, con los mismos indicadores y la misma definición. El instrumento no es una encuesta de satisfacción: son las marcas de tiempo que ya registra el sistema comercial o de órdenes de trabajo, extraídas igual cada mes y revisadas en un tablero fijo. Al lado va un indicador de control: el porcentaje de lecturas estimadas. Si la productividad sube mientras ese porcentaje también sube, el modelo no está resolviendo el problema; está acelerando el error.
Fuentes
- CEPAL — Según la CEPAL, la inteligencia artificial ya impulsa la productividad en América Latina y el Caribe, pero aún enfrenta barreras para su expansión
- Finanzas Digital — La OCDE prevé que la inteligencia artificial impulse 53% la productividad en América Latina
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