Colombia ya usa IA en redes eléctricas para detectar fallas en transmisión, con casos nacionales y talento universitario premiado en el exterior. Pero, según el propio sector, la tecnología sigue en aplicaciones puntuales y la distribución concentra los mayores rezagos.
La Inteligencia Artificial (IA) en redes eléctricas se perfila como una herramienta clave para Colombia en un momento de presión sobre el sistema. Con una demanda de energía en crecimiento, empresas del sector y universidades ya prueban modelos capaces de anticipar fallas y reducir el tiempo que toma encontrarlas, aunque la digitalización de la red todavía avanza de forma desigual.
Según XM (la filial del Grupo ISA que opera en tiempo real el sistema eléctrico y administra el mercado mayorista de energía), la demanda de agosto de 2026 llegó a 7.696,79 GWh, 6,75 % más que un año atrás. Con un sistema que crece a ese ritmo, cada falla que se detecta tarde pesa más.
En este artículo:
¿Qué datos usa la Inteligencia Artificial para vigilar la red?
La materia prima son las mediciones. En la red de transmisión, Colombia cuenta con unidades de medición fasorial (PMU, por su sigla en inglés), equipos que registran el comportamiento eléctrico en distintos puntos y lo sincronizan en el tiempo. Funcionan como una fotografía simultánea de todo el sistema, que permite ver una perturbación casi en el momento en que ocurre.
En la revista Sustainability, Samuel Bustamante, Jaime D. Pinzón y Daniel Giraldo Gómez, de XM, documentaron en abril de 2025 que en el país operan 150 PMU en 25 subestaciones, con lecturas de 10 muestras por segundo. Aunque cubren apenas el 5 % de las instalaciones supervisadas, aportan el 18 % de los datos que recibe el operador.
XM también ha dicho que usa IA para modelar escenarios de operación, prever fallas y gestionar grandes volúmenes de información.
¿Qué referentes documentados hay en Colombia?
En transmisión, ISA Intercolombia, que opera más de 12.000 kilómetros de circuitos, implementó un sistema de visión por computador que analiza fotografías de torres para identificar corrosión y daños en componentes como los aisladores. Según la compañía, para algunos modos de falla la revisión de imágenes pasó de tomar hasta dos meses a un día.
El panorama de casos va más allá de una sola empresa. El documento Inteligencia Artificial en el Sector Eléctrico: Lineamientos (2024), de Colombia Inteligente, recoge iniciativas empresariales en el país. Colombia Inteligente es una alianza de empresas y entidades del sector para el desarrollo de redes inteligentes. Entre las iniciativas aparecen usos de tecnología LiDAR (sensores láser que levantan modelos tridimensionales de la infraestructura y su entorno), la implementación de un sistema de Diagnóstico Automático de Fallas (DAF) y aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa.
En la academia, en junio de 2026, Luis Alejandro González Guevara y Juan Sebastián Ulloa, estudiantes de Ingeniería Mecánica de la Universidad de La Sabana, ganaron el Synchrophasor Anomaly Detection Competition, en el marco de la conferencia SGSMA 2026 en Santiago de Chile. Su modelo de machine learning, entrenado con datos reales de una planta eléctrica en Boston, detectó, clasificó y localizó anomalías en la red.
“Las redes eléctricas son sectores muy grandes, entonces cuando hay una falla, un apagón o cortes es muy difícil identificar realmente dónde fue la falla”, explicó Juan Sebastián Ulloa, estudiante de Ingeniería Mecánica de la Universidad de La Sabana.
¿Por qué la distribución sigue siendo el eslabón débil?
Las cifras de calidad del servicio muestran dónde está la brecha. Según la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios, en 2025 el 74,6 % de los municipios cumplió los estándares de duración de las interrupciones y el 80,1 % los de frecuencia, el mejor resultado del periodo 2020 a 2025. Los municipios en criticidad urgente o superior bajaron de 89 a 64. Aun así, el Caribe (en especial Bolívar) y las zonas rurales concentran los peores indicadores.
Para que la IA ayude en esos territorios, primero se necesitan datos. La medición inteligente, que permitiría saber en tiempo real qué ocurre en cada hogar, avanza lento. En agosto de 2024, Asocodis –gremio que reúne a las empresas de comercialización y distribución de energía–estimaba unos 200.000 medidores instalados, cerca del 1 % de los hogares, frente a una meta de 75 % para 2030.
¿Qué hace falta para escalar estas soluciones?
El propio sector tiene un diagnóstico. Colombia Inteligente ubica hoy la IA en la etapa de “aplicaciones focales“: se usa en casos puntuales, pero todavía no de forma generalizada. Su documento de lineamientos identifica 12 brechas que frenan la adopción, entre ellas:
- Falta de infraestructura tecnológica y escasez de formación especializada.
- Ausencia de lineamientos de uso y de estándares o buenas prácticas internacionales, lo que, según el texto, “genera incertidumbre y puede dar lugar a prácticas éticamente cuestionables”.
- Insuficiente asignación de recursos financieros y de inversión.
- Desafíos en ciberseguridad y en la gestión de proveedores que soportan los procesos de IA.
Un estudio de la Universidad Industrial de Santander, publicado en la Revista UIS Ingenierías, llega a una conclusión similar desde la academia. La IA es una herramienta clave para operar las redes, pero su adopción depende de cerrar vacíos en hardware, software, regulación y formación del talento humano.
Para responder a esas brechas, Colombia Inteligente propone 9 lineamientos estratégicos que requieren acción coordinada. Entre ellos están:
- Programas especializados para profesionales del sector, respaldados por fondos públicos para I+D, becas y subvenciones.
- Estandarizar la adopción y evaluación de tecnologías de IA.
- Colaboración entre Estado, academia e industria, con incentivos fiscales y financieros para la inversión privada.
- Principios éticos y una taxonomía de IA, revisión de la reglamentación de privacidad de datos y fortalecimiento de la ciberseguridad.
- Capacitación a nivel gubernamental, educación a usuarios e inversión en infraestructura digital.
Colombia ya tiene casos probados en transmisión y talento universitario capaz de competir afuera, y el propio sector trazó una ruta con lineamientos concretos. Llevar esa capacidad a la red de distribución, donde están los municipios con más cortes, es la tarea pendiente. Sin datos de calidad en el Caribe y en la ruralidad, los algoritmos seguirán funcionando mejor justo donde la infraestructura ya es buena.
