El debate sobre la digitalización en el sector de la sostenibilidad ha tomado un rumbo inesperado tras los recientes datos que reflejan una caída en la formación sobre inteligencia artificial. Aunque para muchos esto podría interpretarse como una falta de interés o un rechazo a la modernización, Xavier Palacios, ingeniero especialista en eficiencia energética, sostiene que la lectura es más profunda. No se trata de una barrera ideológica, sino de una falta de enfoque práctico. Durante décadas, la ingeniería energética ha concentrado sus esfuerzos en instalar tecnología y cumplir con normativas cada vez más exigentes, dejando la gestión real de la energía en un segundo plano. Ahora que la IA llega para optimizar precisamente esa operación diaria, el sector se encuentra con que no sabe muy bien qué hacer con una herramienta que, sobre el papel, promete soluciones mágicas pero que en la práctica requiere un propósito claro.

La necesidad de un criterio técnico previo para dotar de valor a la tecnología

La creencia de que la inteligencia artificial es una entidad autónoma capaz de resolver problemas por sí misma es uno de los mayores errores de percepción en la industria actual. Para Palacios, la IA no es un ente con el que simplemente se interactúa para obtener respuestas rápidas, sino una capacidad técnica que debe integrarse en el flujo de trabajo del ingeniero. La herramienta no sustituye el conocimiento; al contrario, lo exige con más fuerza que nunca. Sin una base sólida que permita saber qué preguntar y, sobre todo, cómo interpretar la validez de los resultados obtenidos, cualquier avance carece de valor operativo. En muchas ocasiones, el desinterés detectado nace de experiencias previas donde la IA se aplicó sin criterio, arrojando conclusiones poco sólidas que han generado una desconfianza lógica entre los profesionales que pisan el terreno cada día.

La medición y la calidad de los datos como pilares de la eficiencia energética

El verdadero obstáculo para que la inteligencia artificial despegue en el ámbito de la sostenibilidad no es la complejidad del algoritmo, sino la precariedad de los cimientos sobre los que debe trabajar. Todavía existen demasiados entornos donde no se han resuelto cuestiones básicas como la monitorización constante o la estructuración de los datos de consumo. Intentar implementar soluciones de IA en una instalación que no mide correctamente sus flujos de energía es, según el análisis de Xavier Palacios, empezar la casa por el tejado. El orden en la eficiencia energética es innegociable: primero se mide con precisión, después se entiende el comportamiento del sistema y, finalmente, se utiliza la tecnología para optimizar. La inteligencia artificial es un aliado extraordinario en esa fase final de optimización, permitiendo identificar patrones y desviaciones que para el ojo humano serían indescifrables, pero siempre partiendo de datos fiables y una estrategia técnica madura.

La inteligencia artificial no ha llegado para reemplazar el criterio del experto, sino para amplificarlo y permitir que la ingeniería alcance cotas de precisión hasta ahora impensables. La pregunta que queda en el aire no es si esta tecnología transformará el sector, sino cuántos profesionales estarán realmente preparados para liderar esa transición con el conocimiento técnico necesario.