Barcelona. La combinación de Inteligencia Artificial (IA), comunicaciones y eficiencia energética es clave para la seguridad y la operación del sistema eléctrico moderno.
Durante la sesión Electric Power Forum, en el marco del MWC 2026, Seizo Onoe, director del Bureau de Telecomunicaciones de la UIT, y David Sun, CEO de la Unidad de Negocio Electric Power Electrification de Huawei, coincidieron en que los estándares, mediciones fiables y redes de comunicación robustas son una condición necesaria para integrar energías renovables e IA sin sacrificar estabilidad.
Los ponentes pusieron énfasis en cuatro pilares: capacidad instalada, red robusta, electrificación acelerada y comunicación en tiempo real.
La electrificación y la ola de la IA sólo darán beneficios reales si van acompañadas de estándares, mediciones fiables y comunicaciones robustas.
Ambos llamaron a medir el impacto ambiental de la IA. El representante de la UIT señaló que ya existe “un nuevo estándar global para calcular el impacto ambiental de la IA”, que cubre todo el ciclo de vida de los sistemas y facilitará comparaciones y regulaciones. Lo anterior ayudará a orientar inversiones hacia soluciones más eficientes.
Los voceros subrayaron que la eficiencia energética debe ser un objetivo de diseño para redes 6G y Centros de Datos.
Onoe vinculó estándares de datos con la necesidad de mediciones de energía y uso de energías renovables.
Sun añadió que la digitalización transforma al operador eléctrico en un sistema que debe integrar AI, ciberseguridad y resultados de mercado.
“La comunicación en las redes eléctricas es el eslabón más débil”, dijo Sun, por lo que urgió a integrar fibra óptica y redes privadas inalámbricas para mejorar la visibilidad y control en la distribución de electricidad.
Onoe dijo que “sin mediciones confiables no se puede replicar la eficiencia ni diseñar políticas públicas”.
Sun relató un caso de éxito de una solución de IA que detectó un riesgo mayor en una planta nuclear una semana después de su despliegue, lo que permitió una intervención temprana.