Hoy en día, más de 3.500 empresas —como Miniso, Coca-Cola Femsa y Decathlon— ya utilizan plataformas con inteligencia artificial para tomar decisiones más inteligentes sobre su consumo energético. Y no es casualidad: según el informe AI in Energy de Grand View Research, el mercado global de IA en energía crecerá casi 5 veces para 2030 alcanzando los $54.8 mil millones.
En este contexto, el enfoque AI-first, que integra la inteligencia artificial en el núcleo del negocio, está ganando protagonismo en industrias emergentes como el sector energético.
Un ejemplo claro es Bia Energy, una startup colombiana que ya desarrolla soluciones como asistentes inteligentes para soporte técnico, trading de energía, análisis automatizado de facturas y modelos predictivos de demanda, permitiendo a sus clientes operar de forma más eficiente y tomar decisiones estratégicas basadas en datos en tiempo real.
Además, la compañía está implementando un programa transversal de adopción de IA para todos los perfiles –no solo técnicos– con herramientas como ChatGPT, Gemini, Replit y más. La visión: democratizar la creación con IA en todos los niveles del negocio y llevar la eficiencia energética al siguiente nivel.
«Hoy la IA no es teoría, es práctica. En Bia ya activamos casos aplicados como asistentes para analítica de consumo, gestión de documentos y contratos, un asistente legal interno y generación automatizada de contenido. Lo más relevante: estos desarrollos fueron implementados por equipos no técnicos, logrando reducir tiempos operativos y mejorar la experiencia del cliente. Esta es la verdadera revolución: empoderar a todos para crear con IA», afirma Sebastián Ruales, CEO de Bia Energy.
Con esta apuesta, Bia reafirma su liderazgo en innovación: la energía del futuro no solo será limpia, también será inteligente. El impacto trasciende la automatización y en este contexto, la inteligencia artificial está transformando la industria energética, al darle la posibilidad a los usuarios finales de tomar decisiones basadas en datos en tiempo real, optimizar recursos y construir modelos más sostenibles. Esto significa menos desperdicio, mayor eficiencia en la gestión de la energía y, sobre todo, un servicio más confiable y personalizado para los usuarios finales.
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