Actualmente ejecutando un programa de transformación data-driven en una empresa del sector energético peruano. Capacitación y soluciones de IA alineadas con OSINERGMIN y el COES.
Miss Yera
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Gera Flores (Miss Yera). Mujer Tech #1 en Perú. Consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Profesora en CENTRUM PUCP.
Detrás del trabajo
+13 años en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Comunidad de +200,000 personas y 90%+ de satisfacción en proyectos corporativos.
Lo operativo
Las credenciales y el valor diferencial estan en el cierre de la pagina y en /sobre-mi/.
Lo que vamos a ver
Acto 1 de 6
Si tu operación se parece a esta
En energía no hablo de casos de hace años: hay un proyecto corriendo ahora mismo, y eso cambia lo que puedo contarte.
No hablo del sector energía en futuro: actualmente estamos ejecutando el programa "Ruta Formativa Data Driven" para una empresa del sector energético peruano. Un programa integral que está transformando la forma en que las áreas de finanzas, compras, operaciones y mantenimiento usan datos para tomar decisiones. No es teoría, está pasando ahora.
El sector energético peruano tiene datos de sobra: SCADA, PI System, medidores AMI, sistemas de despacho del COES, información regulatoria de OSINERGMIN. El problema que vemos es que esos datos están en silos, con equipos que no tienen las herramientas ni la capacitación para convertirlos en decisiones. Un operador tiene miles de tags de sensores pero sigue haciendo mantenimiento por calendario. Un analista de compras tiene historial de precios spot pero compra energía por intuición.
Esa brecha entre los datos disponibles y las decisiones que se toman es exactamente donde generamos impacto. Conectamos los datos, construimos las herramientas y, sobre todo, capacitamos al equipo para que sean autónomos con ellas.
Acto 2 de 6
Qué se puede hacer con IA en el sector energético
Cuatro frentes que van del activo a la red: mantenimiento, despacho, demanda y pérdidas. Todos con trazabilidad, que en este sector no es opcional.
Soluciones diseñadas para la complejidad del sector energético peruano: regulación de OSINERGMIN, coordinación con el COES, geografía desafiante y la necesidad de disponibilidad 24/7/365.
Modelos que analizan datos de sensores SCADA, DCS y sistemas de monitoreo de condición para predecir fallas en turbinas, transformadores, líneas de transmisión y equipos de subestación. Reduce paradas no programadas hasta 30%, optimiza ciclos de mantenimiento y extiende la vida útil de activos con alto costo de reposición.
Modelos que optimizan la generación eléctrica integrando predicción de demanda, costos marginales, disponibilidad hídrica, pronóstico solar/eólico y restricciones del SEIN. Maximiza la eficiencia de cada unidad generadora y mejora la posición en el mercado spot coordinado por el COES.
Forecasting de consumo eléctrico por subestación, alimentador y franja horaria con resolución de 15 minutos. Integra variables climáticas, calendario de feriados, actividad industrial y eventos especiales. Reduce desviaciones de pronóstico hasta 20% y mejora la planificación de compras de energía.
Identificación de pérdidas técnicas y no técnicas mediante análisis inteligente de datos de medidores AMI, balances de energía por alimentador y patrones de consumo anómalos. Priorización de zonas de intervención por impacto económico. Para distribuidoras, esto impacta directamente en el margen regulado.
Acto 3 de 6
Cómo se implementa sin arriesgar la continuidad
En energía la indisponibilidad se paga carísimo. El proceso está armado para que ningún modelo toque el despacho antes de haberse validado en paralelo.
Por dónde se empieza
En energía la trazabilidad no es opcional: cada modelo tiene que poder explicar por qué recomendó lo que recomendó, y eso se diseña desde el primer día.
Desliza la tabla para verla completa
| Por dónde | Lo que ya tienes que tener | La señal de que te toca empezar por aquí |
|---|---|---|
| Mantenimiento predictivo de activos críticos | Sensores del activo y el historial de intervenciones | La indisponibilidad te cuesta más que adelantar la parada |
| Optimización de generación y despacho | Curvas de generación, costos y restricciones operativas | El despacho se decide con planillas y criterio del turno |
| Predicción de demanda y gestión de carga | Consumo horario histórico y su clima asociado | Contratas potencia de más para no quedarte corto |
| Detección de pérdidas y eficiencia de red | Lecturas por medidor y el balance por alimentador | La pérdida la conoces al cierre del mes, no antes |
Ninguna de las cuatro necesita que tus datos estén perfectos. Necesitan que existan y que alguien sepa de dónde salen.
Un enfoque que combina capacitación del equipo humano con implementación de herramientas de IA, porque la tecnología sin personas capacitadas no genera cambio.
Evaluamos tu infraestructura de datos (SCADA, DCS, PI System, AMI), procesos actuales de análisis y nivel de madurez analítica por área. Identificamos quick wins y la hoja de ruta realista para tu empresa, considerando el marco regulatorio de OSINERGMIN.
Capacitamos a las áreas clave (finanzas, compras, operaciones, mantenimiento) en el uso de datos y herramientas de IA. Cada área aprende con casos específicos de su función. Es lo que estamos ejecutando ahora mismo en una empresa del sector.
Implementamos el primer modelo predictivo o de optimización en un área controlada. Medimos impacto contra la operación actual y validamos con tu equipo técnico antes de escalar.
Extendemos las soluciones a más áreas y activos, siempre con tu equipo capacitado para operar y evolucionar los modelos. Conoce nuestros programas de capacitación.
Ese proceso no es una propuesta en papel: es el que está corriendo ahora mismo.
Acto 4 de 6
Lo que ya pasó
Lo que se puede sostener delante de alguien que responde por la continuidad del servicio.
El caso de REP es un ejemplo activo de transformación data-driven en el sector energético peruano. El programa incluye 8 sesiones estructuradas en 4 módulos que cubren finanzas, compras, operaciones y mantenimiento, llevando a cada área desde el diagnóstico de datos hasta la implementación de herramientas de analítica avanzada. No es un taller genérico: cada sesión trabaja con los datos reales de la empresa y los desafíos específicos de cada equipo.
Este programa demuestra que la transformación digital en energía no empieza por la tecnología, sino por las personas. Cuando un analista de compras entiende cómo usar datos para negociar mejor en el mercado spot, o un ingeniero de mantenimiento aprende a anticipar fallas con analítica predictiva, el impacto es inmediato y sostenible. La experiencia complementaria en Goodyear con -20% de downtime valida que los frameworks de mantenimiento predictivo funcionan en ambientes industriales de alta exigencia.
Nuestra consultoría en IA para energía integra conocimiento regulatorio (OSINERGMIN, COES) con capacidad técnica para implementar soluciones que generen valor real. La capacitación en IA para equipos de energía está diseñada para que cada área de tu empresa desarrolle autonomía analítica. Complementa con nuestra consultoría tecnológica para conectar los sistemas SCADA, PI y AMI con herramientas modernas de análisis.
Pausa estratégica
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Acto 5 de 6
Lo que se pregunta antes de decidir
Las que salen siempre: si los datos que ya registras alcanzan, cómo se audita una decisión del modelo y en cuánto tiempo se ve algo.
Sí, y las renovables son donde la IA genera mayor valor por la variabilidad inherente. La predicción de generación solar/eólica, la optimización del despacho hidrotérmico y la gestión de intermitencia son problemas donde los modelos predictivos marcan una diferencia real en la eficiencia y el posicionamiento en el mercado spot del COES.
Todas las soluciones se diseñan dentro del marco regulatorio vigente: normas técnicas de calidad de servicio eléctrico, procedimientos del COES para la operación del SEIN, y requerimientos de información de OSINERGMIN. Trabajamos con tu equipo de regulación para asegurar que cada implementación cumpla antes de innovar.
Sí. Trabajamos con los principales sistemas de control y adquisición de datos del sector: OSIsoft PI, Wonderware, Siemens WinCC, ABB, entre otros. La integración con datos en tiempo real es fundamental para que los modelos predictivos y de optimización funcionen correctamente.
Dashboards de operación y automatización de reportes: 2-4 semanas. Modelos de predicción de demanda: 6-8 semanas. Mantenimiento predictivo de activos críticos: 8-12 semanas incluyendo validación con el equipo técnico. La ruta formativa data-driven que estamos ejecutando actualmente muestra cambios culturales desde el primer mes.
Para las tres, aunque las prioridades son diferentes. Distribuidoras se benefician más de la detección de pérdidas y predicción de demanda. Generadoras de la optimización de despacho y mantenimiento de turbinas. Transmisoras del mantenimiento predictivo de líneas y transformadores. Adaptamos la solución a tu segmento del negocio.
Y estas son las que más se repiten, en versión corta.
Demanda, fallas de equipo y consumo por punto. El mantenimiento predictivo es el caso más maduro: se entrena un modelo con el histórico de sensores y aprende cómo se ve un equipo antes de fallar.
Sí, y es donde más rinde, porque una falla en un punto remoto cuesta más. Lo primero a resolver no es el modelo sino cómo llegan los datos desde el sitio hasta donde se van a analizar.
Medidas de los equipos y, sobre todo, registro de las fallas que ya ocurrieron. Sin saber qué falló y cuándo, el modelo no tiene de qué aprender.
Acto 6 de 6
El siguiente paso
Si alguno de los cuatro frentes es el tuyo, el siguiente paso es una llamada de treinta minutos.
Transforma tu operación energética con soluciones de IA que incluyen capacitación integral para todas las áreas de tu empresa.
Si tu operación es de otro tipo, por acá está lo demás.
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Sobre la consultora
Ingeniera Industrial MBA con +13 años liderando proyectos de analítica e IA en Falabella, Glovo, PedidosYa, Entel, Goodyear y Mondelez. Reconocida como #1 en datos en español según Favikon 2025. Más de 200K personas impactadas y 50+ conferencias.
Los rangos reales en Perú y LATAM son: diagnóstico inicial desde USD 3,500 (2 a 3 semanas), piloto desde USD 8,000 (4 a 8 semanas), implementación corporativa desde USD 25,000 (3 a 6 meses), transformación integral desde USD 120,000. Retainer mensual desde USD 3,500. Las big four cobran 2x a 5x más por el mismo alcance.
El diagnóstico inicial toma 2 a 3 semanas. Un piloto funcional en producción tarda 4 a 8 semanas. Una implementación corporativa de área completa entre 3 y 6 meses. Los primeros quick wins aparecen entre el día 30 y el día 60. El payback típico de un proyecto bien priorizado se ubica entre 3 y 9 meses.
Evalúa por experiencia sectorial documentada (no logos, casos con métricas), metodología clara con entregables nombrados, transferencia de conocimiento al equipo interno, referencias verificables con teléfono directo, sponsor senior presente en el proyecto (no solo en la venta) y pricing transparente. El logo conocido no garantiza el mejor fit.
No. La consultoría trabaja con el equipo interno, aporta metodología y velocidad, y queda capacitación obligatoria para que el equipo opere la solución sin dependencia permanente. La IA libera al equipo del trabajo repetitivo para que se enfoque en lo que requiere criterio humano.
Entre 200% y 500% el primer año en proyectos bien priorizados. Retorno acumulado de 3x a 8x la inversión en 12 a 18 meses. Las tres palancas que mueven el retorno son reducción de costos operativos, incremento de ingresos y velocidad de decisión.
Sí, sobre todo en automatización de reportes manuales, atención al cliente con agentes IA, dashboards predictivos y análisis con SQL+Python+IA. El stack típico mensual cuesta entre USD 60 y USD 150 por usuario, y suele pagarse solo en menos de 30 días con una sola automatización bien implementada.
Respuestas por Gera Flores (Miss Yera), consultora de IA #1 en español según Favikon 2025. Para aterrizar estas respuestas en tu caso específico, agenda 30 minutos sin costo con Gera.
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