¿Qué peligros habría si REE usa IA?

 

El uso de inteligencia artificial (IA) por parte de Red Eléctrica de España (REE), o cualquier operador de red eléctrica, puede conllevar una serie de beneficios, pero también presenta ciertos peligros o riesgos que deben gestionarse cuidadosamente. A continuación, enumero los principales peligros potenciales, basándome en el contexto del sector eléctrico y la aplicación de IA:

1. Ciberseguridad y vulnerabilidades:
   La IA requiere grandes cantidades de datos y sistemas conectados, lo que puede aumentar el riesgo de ciberataques. Si los sistemas de IA de REE fueran comprometidos, podrían manipularse decisiones críticas, como la gestión de la red eléctrica, provocando cortes de suministro, inestabilidad en la red o incluso sabotajes. Por ejemplo, un ataque a los algoritmos de IA podría alterar el balance entre oferta y demanda de energía.
2. Errores en la toma de decisiones automatizada:
   Los sistemas de IA pueden cometer errores si los datos de entrada son incompletos, sesgados o incorrectos. En el caso de REE, un modelo de IA que gestione el despacho de energía o la predicción de demanda podría tomar decisiones erróneas, lo que podría resultar en apagones, sobrecargas en la red o ineficiencias en la distribución.
3. Dependencia excesiva de la IA:
   Si REE confía demasiado en sistemas automatizados de IA, podría haber una pérdida de capacidad humana para intervenir manualmente en situaciones críticas. Esto podría ser problemático en escenarios imprevistos o extremos (como tormentas o fallos masivos) donde la IA no esté preparada para responder adecuadamente.
4. Falta de transparencia y explicabilidad:
   Algunos modelos de IA, especialmente los basados en aprendizaje profundo, funcionan como "cajas negras", lo que significa que sus decisiones no siempre son fácilmente comprensibles. En un sistema crítico como la red eléctrica, la falta de explicabilidad podría generar desconfianza o dificultades para auditar decisiones, lo que es problemático en un sector regulado.
5. Impacto en el empleo:
   La automatización mediante IA podría reducir la necesidad de ciertos roles humanos en REE, como analistas de datos o técnicos de operaciones. Esto podría generar resistencia interna, conflictos laborales o pérdida de experiencia técnica valiosa.
6. Sesgos en los datos:
   Si los datos históricos utilizados para entrenar los modelos de IA contienen sesgos (por ejemplo, en la predicción de consumo energético en ciertas regiones), la IA podría perpetuar desigualdades, como priorizar el suministro en ciertas áreas sobre otras, afectando a comunidades vulnerables.
7. Costes elevados y complejidad de implementación:
   Desarrollar, implementar y mantener sistemas de IA requiere una inversión significativa. Si no se gestiona adecuadamente, REE podría enfrentar costes inesperados o sistemas que no cumplen con las expectativas, desviando recursos de otras prioridades críticas.
8. Fallo en la integración con sistemas heredados:
   Las redes eléctricas suelen depender de infraestructuras y tecnologías legacy. Integrar IA con estos sistemas puede ser complejo y, si no se hace correctamente, podría generar fallos operativos o ineficiencias.
9. Riesgos éticos y regulatorios:
   El uso de IA en un sector crítico como el eléctrico está sujeto a estrictas normativas. Si REE no cumple con regulaciones sobre privacidad de datos (como el RGPD en Europa) o no aborda preocupaciones éticas, podría enfrentar sanciones legales o pérdida de confianza pública.
10. Impacto en la resiliencia climática:
    Si la IA se utiliza para optimizar la red en base a patrones históricos, podría no estar preparada para eventos climáticos extremos cada vez más frecuentes debido al cambio climático. Esto podría llevar a una mala gestión de la red en situaciones de alta incertidumbre.

Mitigación de riesgos

Para minimizar estos peligros, REE debería:

• Implementar robustos protocolos de ciberseguridad.
• Garantizar la supervisión humana en decisiones críticas.
• Utilizar modelos de IA transparentes y auditables.
• Entrenar a su personal para trabajar junto a la IA, en lugar de reemplazarlos.
• Asegurar que los datos utilizados sean representativos y libres de sesgos.
• Cumplir con las normativas vigentes y realizar pruebas exhaustivas antes de implementar IA en operaciones críticas.

En resumen, aunque la IA puede mejorar la eficiencia, la predicción de demanda y la gestión de la red eléctrica, los riesgos asociados requieren una planificación cuidadosa y un enfoque proactivo para garantizar la seguridad, fiabilidad y equidad del sistema eléctrico.