Jorge González

Jefe de Soluciones y Desarrollo de Negocios de Atos Worldgrid España.
Por Nuria Pulido

Jorge González tiene más de 15 años de experiencia en el sector de Energía y Servicios Públicos y actualmente es Jefe de Soluciones y Desarrollo de Negocios de Atos Worldgrid España, responsable del comercio de energía, protección de ingresos y cobro de vehículos eléctricos.
Cuenta con una amplia experiencia en la industria gracias a su implicación en proyectos de consultoría e integración de sistemas para clientes en toda Europa, en el área de comercio al por mayor de electricidad y gas y sistemas comerciales. Jorge es licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales por la Universidad Complutense.

1. ¿Qué son las capacidades analíticas predictivas? ¿Qué problemas pueden prevenir para las empresas energéticas?

La analítica predictiva consiste, en esencia, en el uso de métodos matemáticos de tipo estadístico y de "machine learning" sobre grandes volúmenes de datos, de cara a realizar estimaciones, lo más certeras posibles, de que una condición o evento pueda ocurrir, como puede ser el fallo de una máquina (mantenimiento predictivo), que un usuario esté realizando fraude, que un cliente esté interesado en adquirir cierto producto o servicio, etc.
El campo de aplicación de la analítica predictiva en el mundo de las empresas de energía es muy amplio, con multitud de potenciales casos de uso a lo largo de toda la cadena de valor. Desde la generación (previsión de la demanda, mantenimiento predictivo de dispositivos de generación), al transporte y distribución (detección de pérdidas técnicas y no técnicas, optimización de fuerzas de campo, planes de evolución de la red, predicción de interrupciones y apagones), hasta el área de comercialización (oferta de tarifas y servicios personalizados, recomendaciones de eficiencia energética, nuevos servicios de valor añadido con terceras partes...). En Atos hemos hecho un análisis de estos posibles casos, que mostramos en la siguiente figura:

2. Con motivo de la presentación del proyecto ATOS CODEX como caso de éxito en la EUROPEAN UTILITY WEEK, ¿nos puede describir el alcance y los objetivos de este proyecto?

El proyecto, que denominamos "Revenue Protection", utiliza los datos propio de la empresa energética (electricidad, gas, agua) junto con datos de terceras partes de muy diverso tipo (meteorológicos, demográficos, económicos) para hacer predicciones sobre posibles casos de lo que en el sector se denominan pérdidas no técnicas (PNT). Dichas pérdidas no técnicas incluyen varios tipos, aunque el más "reconocido" popularmente corresponde con los casos de fraude o robo de energía, un problema con un fuerte impacto económico para las empresas energéticas (estimado en 3.700 millones de euros por año en Europa), por no hablar de otros problemas colaterales importantes, como los riesgos a la seguridad de la red y las personas.
Nuestro equipo de expertos en negocio eléctrico, conjuntamente con matemáticos especializados (los ya bien conocidos "data scientists") ha desarrollado un conjunto de modelos matemáticos que permite hacer predicciones sobre potenciales casos de fraude y otros tipos de pérdidas. Adicionalmente, proporcionamos herramientas de escritorio y móviles para automatizar los procesos de gestión e investigación de esos casos.
A nuestro juicio, la eficacia de esta aproximación es más que satisfactoria. En el caso de éxito que presentamos en la pasada European Utility Week, Madrileña Red de Gas duplicó su tasa de acierto utilizando nuestra solución, por no hablar de otras mejoras introducidas en el proceso de gestión del fraude y las debidas a una mayor seguridad de la red. No es raro que estas herramientas tengan un plazo de retorno de la inversión inicial inferior a un año.

3. La "digitalización de las cosas" es en la actualidad un asunto que preocupa a todas las empresas. Cómo expertos en servicios digitales que son, ¿cuál es la situación actual en las empresas españolas? y ¿cuál creen es el potencial de mejora para las empresas?

Si nos circunscribimos a nuestro ámbito de experiencia, el mundo de la energía, la casuística es muy diversa. Las grandes empresas del sector están haciendo una apuesta decidida en este campo, sobre todo relacionada con el despliegue de las redes de contadores inteligentes y otros tipos de redes eléctricas avanzadas (Smart Grid), ya que el verdadero valor de este tipo de redes avanzadas se obtiene mediante el aprovechamiento analítico de los datos. No obstante, su avance no es todo lo rápido que pudiera ser, en muchas ocasiones a causa de una "mentalidad de silos" ya la compartición interna de información es limitada, lo cual perjudica la riqueza de los casos analíticos que se pueden implementar.
En el caso de las empresas medianas y pequeñas, la situación es la antítesis de la anterior: si bien suelen ser más ágiles y abiertas, no cuentan con los recursos necesarios para implementar por si solas este tipo de soluciones, que tiene asociada un alto nivel de complejidad técnica. Es aquí donde vemos que pueden ayudar los proveedores de soluciones como Atos, con soluciones basadas en plataformas probadas en otros negocios, y disponibles en modelos de Software como Servicio, que permiten una adopción más rápida.
En ambos casos, hay un amplio potencial de mejora, sobre todo cuando sean conscientes que, en un entorno complejo incierto y competitivo, son este tipo de soluciones las que marcan la diferencia en el mercado.

4. ¿Qué parámetros de normativa y regulación de la digitalización se deben tener en cuenta? ¿Cómo lo están gestionando en otros países?

Cada sector cuenta con sus regulaciones específicas que muestran una amplia variabilidad. En el caso de la energía, se tienen enfoques que son los dos reversos de la moneda, como pudiera ser comparar el escenario en Alemania con el de España, por poner un ejemplo de modelos enfrentados: el primero plenamente abierto a un cambio energético radical, el famoso "Energiewende", y el segundo, por desgracia, casi congelado en el tiempo. Esto tiene un gran impacto en las nuevas soluciones que se pueden desarrollar. Por ejemplo, hay casos de uso muy interesantes en el ámbito de las renovables residenciales que simplemente son inviables en España, dado el marco regulatorio. Esto supone un riesgo importante, incluso para las empresas proveedoras de soluciones software específicas a la energía.
Adicionalmente a estas regulaciones sectoriales, existen otras de tipo más general que es muy importante tener en cuenta. Aquí se podrían destacar los aspectos relacionados con la privacidad que, en las soluciones de analítica de datos, tienen un impacto muy importante. Tanto en lo que se puede llegar a hacer (dado que pueden imponer importantes restricciones a algunos tipos de análisis) como en la forma de hacerlo (se pueden requerir de técnicas especiales como la anonimización de datos).