«¿Estás listo para la inteligencia artificial?» Con esta pregunta, David Moser, director del Instituto Becquerel de Italia, inauguró la reciente Cumbre de Calidad Solar en Barcelona.
La conferencia de dos días, a la que asistieron 250 representantes de desarrollo de proyectos, operaciones, financiación y monitorización, se centró en la IA con mayor intensidad que nunca. Organizado por SolarPower Europe e Intersolar Europe, el evento convirtió la IA en el tema central de casi todas las sesiones, destacando su papel en la evaluación más rápida de modelos de negocio, la planificación acelerada, la mejora de las previsiones y una verificación más meticulosa de la calidad de la construcción.
Al inicio, los organizadores mostraron un vídeo de los participantes que describían cómo ya integran la IA en su trabajo diario. Los ejemplos se centraron en herramientas de productividad, de forma similar a la transición del correo postal al correo electrónico. Los usuarios pueden trabajar más rápido y tomar decisiones a partir de una base de datos más amplia, mientras que quienes ignoran la IA corren el riesgo de quedarse atrás. Un reto clave: las soluciones de software desarrolladas con un alto coste para diferenciar a las empresas podrían ser replicadas rápidamente por competidores que utilizan IA a un coste mucho menor, lo que convierte algunos riesgos en una inversión potencialmente desperdiciada.
La frase más repetida en la cumbre fue «Basura entra, basura sale». A medida que las decisiones se basan más en datos, la mala calidad de estos puede resultar rápidamente costosa. La IA no solo comete errores, algo que todos los participantes reconocieron, sino que también puede reproducirlos rápidamente y a gran escala. «No se puede dejar la mente de lado», señaló un participante. La conclusión: los resultados de la IA deben validarse; sin responsabilidad humana, la IA no elimina el riesgo.
En un panel sobre IA en la gestión de calidad y operaciones, los participantes debatieron su aplicación en proyectos fotovoltaicos. El público asoció la IA con la automatización, la predicción y el análisis de datos, pero sus beneficios dependen de datos estructurados y de alta calidad.
Los sensores por sí solos no son suficientes; la responsabilidad es igualmente crucial. Una encuesta al público lo ilustró: cinco días antes de la entrega de un sistema fotovoltaico en tierra, se descubre un defecto que puede causar problemas en un plazo de tres a cinco años. ¿Debería detenerse la construcción, informarse formalmente, ignorarse o transferirse informalmente a la operación y el mantenimiento? La mayoría de los participantes consideró improbable detener la construcción. Un panelista comentó con ironía que nunca había visto una situación así gestionada de esa manera. Transferir la responsabilidad formalmente a la dirección de operaciones parecía más plausible. Las presiones de tiempo y presupuesto, junto con la fragmentación de responsabilidades, a menudo permiten que los defectos se filtren.
La IA podría ayudar a reducir estos problemas. El registro sistemático de datos de construcción y calidad, incluyendo ubicación, evidencia, gravedad y estado, dificulta la detección de problemas inadvertidos. La comparación de imágenes de drones con gemelos digitales puede revelar desviaciones de forma temprana. Sin embargo, la realidad sigue siendo desafiante: las listas de verificación a menudo contienen valores deseados en lugar de mediciones reales para ahorrar tiempo, las lecturas del multímetro se envían por WhatsApp en lugar de documentarse adecuadamente, y los informes diarios se compilan semanalmente, lo que resulta en la pérdida de detalles. Los humanos, no solo la IA, cometemos errores.
La mayoría de los participantes coincidieron en que la IA tiene potencial para crear valor en la industria, aunque medirlo no es sencillo. En las aplicaciones analizadas, la IA previene pérdidas en lugar de generar ingresos, lo que dificulta la cuantificación de los errores evitados. Puede reducir la repetición de trabajos, aumentar la estandarización y trasladar las correcciones a la fase de planificación, donde los costos son menores. Un panelista describió la IA como una herramienta para detectar fallas en la disciplina de forma temprana, lo que ayuda a evitar costos a largo plazo en lugar de garantizar la calidad.
Preocupaciones sobre ciberseguridad
La ciberseguridad fue el segundo tema principal de la cumbre. Incidentes recientes, como el presunto ataque informático ruso a centrales eléctricas en Polonia, marcaron el debate. A medida que los sistemas fotovoltaicos se interconectan cada vez más (inversores, SCADA, controladores de parques y monitorización en la nube), la superficie de ataque aumenta. Las nuevas regulaciones europeas (NIS2, la Ley de Ciberseguridad, la Ley de Ciberresiliencia y el Código de Red sobre Ciberseguridad) exigen cumplimiento, pero son altamente técnicas e inconsistentes entre países. La experiencia en ciberseguridad sigue siendo escasa.
Se hizo hincapié en dos puntos: la ciberseguridad es continua, no una lista de verificación única. La aplicación de parches, las actualizaciones, la monitorización y la respuesta a incidentes son tareas continuas. La geopolítica añade riesgo: las redes involucran a fabricantes, software e infraestructura en la nube con diversas vulnerabilidades. Evitar el hardware de un determinado fabricante o país no garantiza la seguridad; en el incidente de Polonia, hackers accedieron a controladores europeos y japoneses con contraseñas débiles y actualizaciones faltantes. Aun así, se deben evitar las dependencias estratégicas excesivas, y la integración temprana de las comprobaciones de ciberseguridad es esencial.
La Cumbre de Calidad Solar demostró que la industria está entrando en una nueva fase. La IA puede acelerar procesos, priorizar riesgos y detectar errores con mayor antelación, pero también magnifica las debilidades si los datos, la documentación y la rendición de cuentas no están claramente definidos. Como decía el lema no oficial de la cumbre: «Basura entra, basura sale».
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