La compañía destacó el uso de inteligencia artificial para anticipar generación renovable, reducir incertidumbre y enfrentar el curtailment, en un sistema eléctrico donde la predicción se vuelve clave para la operación eficiente
La transición energética avanza en el norte de Chile con un desafío cada vez más visible: la abundancia de energía renovable no siempre coincide con la capacidad del sistema para absorberla. En ese punto se instala una nueva capa tecnológica que comienza a redefinir la operación eléctrica.
Durante Jornada+Energía 2026, en Antofagasta, la empresa Suncast expuso cómo la inteligencia artificial está siendo utilizada para anticipar la generación de energía solar y enfrentar fenómenos como la variabilidad y el curtailment.
En esa línea, la predicción deja de ser una herramienta complementaria para convertirse en un componente estructural del sistema, mientras que la capacidad de anticipar escenarios comienza a marcar diferencias en la eficiencia operativa.
La Región de Antofagasta concentra una de las mayores capacidades solares del país, lo que la convierte en un laboratorio natural para este tipo de soluciones. De esta forma, Stefany Castillo, Key Account Manager de Suncast, planteó que “la predicción ya no es un apoyo, es una necesidad. Hoy, en un sistema eléctrico cada vez más limpio, anticipar la generación de energías renovables es clave para operar con eficiencia y reducir riesgos”, subrayando el cambio de paradigma que enfrenta la industria.
Anticipar la generación en un sistema cada vez más variable
El principal desafío del sistema energético actual radica en la variabilidad de las fuentes renovables. La generación solar y eólica depende de condiciones climáticas que pueden cambiar en cuestión de horas, generando incertidumbre en la operación.
Frente a este escenario, Suncast ha desarrollado modelos de inteligencia artificial que integran datos meteorológicos y operacionales para generar pronósticos de alta precisión. Estos sistemas permiten reducir la incertidumbre y mejorar la planificación del sistema eléctrico, mientras que facilitan la toma de decisiones en tiempo real en un entorno altamente dinámico.
Castillo explicó que la escala de esta operación es significativa: “hoy gestionamos los pronósticos de más de 7.000 MW a nivel nacional, de los cuales 4.000 MW están en la Región de Antofagasta”, precisando además que “esto corresponde a 18.750 pronósticos mensuales que enviamos al Coordinador Eléctrico Nacional por la región”.
La Key Account Manager de Suncast, agregó que “la precisión en la predicción deja de ser un apoyo y pasa a ser un elemento crítico para la operación diaria”, destacando que permite a las centrales anticiparse con información confiable en lugar de reaccionar a lo que ocurre.
Inteligencia artificial y eficiencia en la transición energética
El uso de inteligencia artificial no solo impacta la operación inmediata, sino también la evolución del sistema energético. Desde la Asociación Nacional Automotriz A.G., el jefe de Movilidad Sostenible, Gustavo Hunter, destacó que “la incorporación de estas herramientas permite optimizar el uso de la energía, mejorar la eficiencia y facilitar la integración de nuevas tecnologías, como la electromovilidad”, evidenciando la conexión entre digitalización y transición energética.
En esa misma línea, sostuvo que “la convergencia entre energías renovables y electromovilidad será clave para el desarrollo del sistema”, agregando que “la capacidad de gestionar la demanda en función de la generación renovable contribuirá a una operación más eficiente”, donde la analítica avanzada y la inteligencia artificial juegan un rol central.
Antofagasta como nodo crítico en la gestión energética
La concentración de capacidad solar en la Región de Antofagasta no solo representa una oportunidad, sino también una exigencia técnica. La sobreoferta en ciertos periodos y las restricciones de transmisión han instalado el curtailment como un fenómeno recurrente.
Entonces, la capacidad de anticipar la generación se transforma en una herramienta clave para optimizar el uso de la energía disponible, mientras que permite avanzar hacia un sistema más flexible, eficiente y menos dependiente de ajustes reactivos.
El despliegue de inteligencia artificial en la gestión energética abre una nueva etapa en la industria. La operación del sistema ya no depende únicamente de la infraestructura física, mientras que la capacidad de procesar datos y anticipar escenarios comienza a definir la competitividad de los actores del sector.
En un sistema eléctrico cada vez más complejo, la anticipación deja de ser una ventaja. Se transforma en una condición para operar.