Uso, obstáculos y desafíos para el desarrollo del big data e inteligencia artificial en la industria energética en Chile

Abstract

Estamos frente a una cuarta revolución de las formas de producción y hoy en Chile no hay claridad de las posibilidades y dificultades que abren estas nuevas tecnologías, en particular en la industria energética y no existe mucha información disponible al respecto. El objetivo de este trabajo es proporcionar información empírica sobre el estado actual y el uso del Big Data e Inteligencia Artificial en empresas chilenas públicas privadas vinculadas al área de energía y proponer recomendaciones a las empresas y políticas públicas para implementar o mejorar sus procesos de análisis de Big Data e Inteligencia Artificial. Los objetivos específicos son: (1) Analizar los mecanismos, técnicas y tecnologías que las empresas utilizan para el procesamiento del Big Data e Inteligencia Artificial. (2) Indagar en las motivaciones de las empresas para utilizar procesos de Big Data e Inteligencia Artificial. (3) Examinar los beneficios y los riesgos que las empresas le atribuyen a la implementación y procesamiento del Big Data e Inteligencia Artificial. (4) Identificar los obstáculos a los que se enfrentan las empresas al implementar procesos de análisis en Big Data e Inteligencia Artificial. (5) Generar una batería de recomendaciones para empresas públicas y privadas que deseen implementar o mejorar sus procesos de análisis de Big Data e Inteligencia Artificial. (6) Diseñar una encuesta para complementar el diagnóstico de uso del Big Data e Inteligencia Artificial en la industria chilena. En cuanto al marco metodológico, la presente investigación corresponde a un estudio cualitativo semi estructurado, llevado a cabo a través de entrevistas a actores claves de la industria. Se tomó esta decisión por la inexistencia de información previa sobre esta materia en la literatura científica chilena. La recogida de datos permite generar aportes en tres ámbitos: información empírica de la situación actual del Big Data e Inteligencia Artificial y la industria energética; un paquete de recomendaciones para las empresas y un instrumento (encuesta) escalable que profundice el estudio cualitativo. Las principales conclusiones que hoy el uso intensivo de datos a través inteligencia artificial dentro de la industria es embrionario tiene algunas usos principales en torno a optimización de mantención y procesos, evaluación de proyectos y predicción metereológica. El uso de Machine learning para Big Data casi no existe. Sus sus principales obstáculos a nivel externo son las bajas condiciones de fuente y almacenamiento de datos en chile y la legislación del mercado de distribución y comercialización, y a nivel interno de las empresas está la cultura organizacional actual que dificulta el cambio. A partir de los análisis se realizan recomendaciones a las empresas privadas, al Estado y a las Universidades y Instituto profesionales de como enfrentar estos obstáculos. Finalmente se realiza una encuesta para poder escalar la entrevista exploratoria cualitativa a una investigación cuantitativa.