Colombia ya ensaya inteligencia artificial para vigilar infraestructura eléctrica y anticipar averías, pero las pruebas más visibles se concentran en transmisión y en proyectos específicos. Llevar esa capacidad a las redes que sirven a hogares y negocios exigirá mediciones confiables, personal preparado y una evaluación rigurosa de resultados.
Resumen rápido
- XM y otros actores del sector exploran datos y modelos para identificar anomalías antes de que se conviertan en interrupciones.
- Una investigación vinculada a XM documentó 150 unidades de medición fasorial en 25 subestaciones, una cobertura todavía limitada.
- La oportunidad para Colombia no es poner IA por ponerla: es reducir tiempos de diagnóstico donde los cortes afectan más.
De la torre al tablero de control
Una falla en una red eléctrica puede empezar con un componente dañado, una anomalía en las señales del sistema o una condición del entorno que tarda en detectarse. La inteligencia artificial no reemplaza al operador ni repara una línea: ayuda a ordenar señales, detectar patrones inusuales y priorizar dónde revisar primero. Ese matiz importa en un país con geografías difíciles y diferencias grandes entre la infraestructura de transmisión y la distribución local.
Impacto TIC reportó el 1 de octubre iniciativas colombianas que combinan imágenes de torres, sensores y modelos de aprendizaje automático. Entre los ejemplos menciona un sistema de visión por computador de ISA Intercolombia para revisar fotografías de infraestructura y proyectos universitarios para reconocer anomalías en mediciones eléctricas. Son aplicaciones distintas: una examina condiciones físicas; la otra observa el comportamiento de la red. No conviene tratarlas como una solución única ni dar por hecho que ya operan a escala nacional.
La base técnica está en los datos. Un estudio publicado en Sustainability por investigadores vinculados a XM describe 150 unidades de medición fasorial —PMU, sensores que sincronizan lecturas eléctricas— repartidas en 25 subestaciones. Según ese trabajo, representaban una fracción pequeña de las instalaciones supervisadas, aunque generaban una porción importante de la información recibida. La cifra ilustra el potencial de instrumentar la red, pero también un límite: un algoritmo no puede advertir con precisión lo que sus sensores no alcanzan a observar.
Por qué esto le importa a Colombia
Para una fábrica, un comercio que depende de refrigeración o una clínica, el costo de un corte va mucho más allá de la factura de energía. También está el tiempo perdido mientras se ubica la avería. Si los equipos de mantenimiento reciben alertas útiles y pueden distinguir una señal real de una falsa alarma, es posible intervenir antes o restaurar el servicio con mayor rapidez. Esa es la promesa; la mejora efectiva debe medirse en indicadores de duración y frecuencia de interrupciones, no en anuncios de software.
La Superintendencia de Servicios Públicos reportó que en 2025 el 74,6 % de los municipios cumplió los estándares de duración de interrupciones y el 80,1 % los de frecuencia. El dato señala avances, pero también deja municipios fuera de esos umbrales. Es precisamente allí donde una estrategia tecnológica debe probar su utilidad. Instalar sensores, conectar equipos y sostener comunicaciones en zonas apartadas suele ser más complejo que entrenar un modelo con datos disponibles en una subestación bien equipada.
El documento de lineamientos de Colombia Inteligente sitúa la adopción de IA eléctrica en aplicaciones focales y propone cerrar brechas de infraestructura, talento, estándares y ciberseguridad. Es una advertencia práctica para empresas de energía y proveedores: las pruebas de concepto deben conversar con los sistemas existentes, registrar errores y definir quién responde cuando un modelo recomienda una intervención equivocada. La decisión operativa sigue siendo humana, especialmente en infraestructura crítica.
Qué mirar después
La siguiente señal de madurez no será otro piloto vistoso, sino evidencia comparable: cuánto baja el tiempo de localización de una avería, cuántas alertas falsas produce el sistema y si funciona fuera de los centros urbanos. También importa saber si las empresas publican metodologías de evaluación y si las universidades pueden trabajar con datos anonimizados sin comprometer la seguridad de la red.
Para los usuarios, la pregunta es sencilla: ¿se traducen estas inversiones en menos interrupciones y respuestas más rápidas? La respuesta dependerá de que sensores, mantenimiento y equipos de campo avancen juntos. La IA puede acelerar el diagnóstico; no sustituye una red bien cuidada.