Brasil y la apuesta por la IA en red eléctrica: ¿avance decisivo o anuncio prematuro?

El 18 de agosto, Eletrobras anunció con gran despliegue mediático la modernización de su red de transmisión mediante inteligencia artificial, en alianza con la empresa C3 AI¹². El proyecto es ambicioso: implementar la plataforma C3 AI Grid Intelligence para monitorear y resolver fallas en tiempo real en todos sus activos de transmisión, identificando alarmas e incidentes en menos de 10 segundos (un proceso que antes podía tardar minutos u horas). Además, la compañía incorporará herramientas generativas de C3 AI para automatizar reportes operativos, liberando a los operadores de tareas rutinarias. Se espera que esta modernización aumente la resiliencia de una infraestructura que abarca más de un tercio del sistema interconectado nacional (Eletrobras opera 74 mil km de líneas, equivalentes al 37% del SIN)³.

El contexto da peso al anuncio. Solo en 2024, el Operador Nacional do Sistema (ONS) registró 931 desconexiones de líneas por incendios forestales, un récord histórico³. En un país con vastos territorios de alta vulnerabilidad climática, reducir ese tipo de interrupciones supondría un salto cualitativo en la confiabilidad del servicio. No sorprende, por tanto, que la medida se presente como un hito en la digitalización del sistema eléctrico latinoamericano, alineando a Brasil con la tendencia global de modernización de redes.

Lo que no se debe perder de vista

Celebrar este paso es legítimo, pero también es necesario plantear preguntas incómodas. Anunciar IA en transmisión no equivale automáticamente a una operación más segura; en realidad, abre un camino largo y complejo que exige condiciones técnicas muy precisas para materializar sus beneficios:

1. Entrenamiento del modelo. La inteligencia artificial no es un producto enlatado que funcione igual en cualquier parte. Su desempeño dependerá del entrenamiento con datos representativos de la realidad local. ¿Qué bases históricas se usaron para entrenar el modelo? ¿Incluyeron la diversidad de fenómenos que afectan al sistema brasileño —incendios, variabilidad de energías renovables, tormentas amazónicas, sobrecargas en el Nordeste—? Sin esa sintonización fina con datos locales, aumentan los riesgos de falsas alarmas o, peor aún, de omisiones críticas ante eventos reales.
2. Comunicaciones y tiempo real. Para cumplir la promesa de alertas en segundos, se requiere una red de comunicaciones casi infalible y de baja latencia a lo largo de todo el sistema. Protocolos avanzados de automatización como IEC 61850, redes redundantes (PRP/HSR) y sincronización de unidades PMU con precisión de microsegundos no son opcionales en este contexto de tiempo real. Cabe preguntar: ¿está realmente desplegada esa infraestructura de comunicaciones en toda la red de Eletrobras? Una IA “ciega” por un corte de enlace es tan vulnerable como un sistema tradicional sin digitalización, por lo que la robustez del canal de datos será tan importante como el algoritmo mismo.
3. Operación supervisada. El anuncio sugiere que la IA aportará análisis y contexto al operador, pero no ejecutará maniobras automáticas en la red (una decisión sensata desde la perspectiva de seguridad). Entonces surge otra pregunta: ¿cómo se medirá el beneficio real de esta herramienta? Si no se definen indicadores claros de mejora —reducción en índices de interrupción como SAIDI/SAIFI, disminución de energía no suministrada (ENS) o menores costos operativos evitados— la narrativa se queda corta frente a la evidencia. La implementación de IA debería venir acompañada de métricas auditables que permitan verificar si, en la práctica, el sistema es más fiable y eficiente que antes.
4. Ciberseguridad y gobernanza. Integrar IA en el corazón operativo de la red eléctrica abre un nuevo frente de riesgo. ¿Qué estándares de seguridad se aplicarán para proteger estos sistemas inteligentes? En Norteamérica, la referencia son los estándares NERC CIP, que exigen robustos protocolos de respuesta a incidentes y pruebas periódicas de recuperación de los sistemas críticos⁴. ¿Habrá un equivalente en Brasil para la red de Eletrobras? ¿Se someterá a auditorías externas el desempeño y la seguridad del sistema basado en IA? Sin una gobernanza clara (roles, responsabilidades, planes de contingencia) y sin blindar la plataforma contra ciberamenazas, cualquier ganancia en eficiencia podría verse comprometida por nuevas vulnerabilidades.

El espejo internacional

Otros operadores eléctricos internacionales ya han avanzado en este camino, ofreciendo un punto de comparación para la iniciativa brasileña. Por ejemplo:

• PJM (EE. UU.) ya aplicaba machine learning en sus pronósticos de carga horarios desde julio de 2024, utilizando modelos como XGBoost, LSTM y Transformer, entrenados con datos de los últimos 7 años y más de 400 escenarios climáticos históricos generados desde 1993 hasta 2023, lo que les permite anticipar variaciones con mayor precisión⁵.
• National Grid ESO (Reino Unido): el operador británico trabaja con la startup Open Climate Fix —fundada por un ex investigador de DeepMind— para diseñar un servicio de nowcasting solar que ajusta pronósticos en minutos mediante aprendizaje automático aplicado a imágenes satelitales, mejorando la precisión y eficiencia del control de red⁶.
• Utilities en EE.UU.: firmas como Hawaiian Electric y Salt River Project están utilizando cámaras asistidas por IA que escanean continuamente zonas de alto riesgo para detectar incendios en etapas tempranas. Estas tecnologías proveen imágenes de alta resolución con análisis automatizado y vigilancia permanente, reduciendo el tiempo de respuesta y mejorando la seguridad del sistema eléctrico⁷.

La experiencia de estas iniciativas internacionales revela un punto común: la inteligencia artificial aporta un valor tangible solo si se integra en un entorno preparado – con datos locales de calidad, comunicaciones robustas, supervisión humana informada y métricas transparentes para medir resultados.

Más allá del anuncio

Nadie discute que Brasil necesita modernizar su sistema de transmisión, y la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para lograrlo. Eletrobras está dando un paso adelante significativo que merece atención internacional, alineando a Brasil con la tendencia global hacia redes más inteligentes y resilientes. Sin embargo, confundir el anuncio con la solución sería un error peligroso. El verdadero éxito de esta iniciativa se medirá en cifras concretas: menos interrupciones, menores costos, mayor resiliencia frente a eventos adversos. Y esos resultados no dependen del discurso, sino de la capacidad de ejecutar el proyecto con rigor técnico y transparencia.

Vale la pena recordar que hace unos veinte años ya se nos ofrecían sistemas “inteligentes” de localización de fallas, capaces de estimar en tiempo real el punto y tipo de la interrupción midiendo corrientes, voltajes e impedancias. En redes radiales aquello funcionaba razonablemente, pero al migrar a sistemas interconectados y enmallados —con maniobras continuas que alteran las impedancias equivalentes, entradas y salidas de unidades generadoras, y hoy además con la variabilidad de centrales eólicas y solares— la complejidad se disparaba. Aun cuando la promesa actual es respaldar esa intermitencia con BESS de larga duración, todos sabemos que el costo y la factibilidad financiera de soluciones de 12 horas o más siguen siendo un desafío mayor.

El desafío no es menor, pero si se logra traducir el anuncio en cifras concretas de confiabilidad y resiliencia, estaríamos ante un precedente importante para los sistemas eléctricos de América Latina.

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Fuentes:

1.- Reuters – Eletrobras partners with C3 AI to modernize Brazil’s power grid (18 agosto 2025).

Disponible en: https://www.reuters.com/business/energy/eletrobras-partners-with-c3-ai-modernize-brazils-power-grid-2025-08-18/

2.- C3 AI – Eletrobras Selects C3 AI to Scale Enterprise AI Across Latin America’s Largest Power Utility (18 agosto 2025).

Disponible en: https://c3.ai/eletrobras-selects-c3-ai-to-scale-enterprise-ai-across-latin-americas-largest-power-utility/

3.- Olhar Digital – Eletrobras vai usar IA para modernizar rede elétrica no Brasil (18 agosto 2025, incluye dato de 931 desconexões por incêndios en 2024).

Disponible en: https://olhardigital.com.br/2025/08/18/pro/eletrobras-vai-usar-ia-para-modernizar-rede-eletrica-no-brasil/

4.- NERC – Project 2014-02: Critical Infrastructure Protection (CIP) Version 5 Revisions.

Disponible en: https://www.nerc.com/pa/Stand/Pages/Project-2014-XX-Critical-Infrastructure-Protection-Version-5-Revisions.aspx

5.- PJM – Hourly Electricity Load Forecasting Using Machine Learning Algorithms (Presentación FERC, 09 julio 2024).

Disponible en PDF: https://www.pjm.com/-/media/DotCom/library/reports-notices/testimony/2024/20240709-presentation-ferc-technical-conference-hourly-load-forecasting-machine-learning-algorithms.pdf

6.- PJM – 2025 Long-Term Load Forecast Report (incluye 403 escenarios climáticos históricos 1993–2023 aplicados al entrenamiento).

Disponible en PDF: https://www.pjm.com/-/media/DotCom/library/reports-notices/load-forecast/2025-load-report.pdf

7.- NESO (National Grid ESO) – Former DeepMind expert’s AI tool could help boost National Grid ESO’s solar forecasts (julio 2023).

Disponible en: https://www.neso.energy/news/former-deepmind-experts-ai-tool-could-help-boost-national-grid-esos-solar-forecasts

8.- Public Power Magazine (APPA) – Utilities Leverage Artificial Intelligence to Track and Respond to Wildfires (1 agosto 2024).

Disponible en: https://www.publicpower.org/periodical/article/utilities-leverage-artificial-intelligence-track-and-respond-wildfires

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