La industria de la energía solar impulsa una revolución de IA… el diseño y las permisos se reducen de 3 meses a 1 mes

La tecnología de inteligencia artificial está penetrando rápidamente en la industria de la energía solar, desempeñando un papel clave en la automatización de trabajos complejos de permisos y diseño. La desarrolladora comunitaria de energía solar Novel Energy Solutions, con sede en Saint Paul, Minnesota, ha introducido agentes inteligentes de IA para hacer frente a la creciente carga de trabajo en ingeniería causada por cambios políticos drásticos y regulaciones en múltiples estados. Actualmente, más de 100 proyectos están en desarrollo o construcción. Novel ha completado con éxito 75 de estos proyectos, incluyendo un parque de generación de 10 MW para la mayor cooperativa eléctrica de Minnesota.

La tecnología que ha introducido Novel es el agente inteligente preconstruido de Procore Technologies y la herramienta de construcción de agentes inteligentes personalizados “Agent Builder”. Aunque todavía está en etapas iniciales, la IA ya ha mostrado resultados en mejorar la precisión del diseño, automatizar el procesamiento de documentos y reducir los tiempos de entrega. Según la gerente de ingeniería de proyectos, Kiara Karril, tareas que antes se realizaban manualmente, como análisis de causa de ruta, seguimiento de cambios de diseño y análisis de impacto de costos, ahora son detectadas y gestionadas en tiempo real por la IA, lo que reduce el riesgo de errores omitidos.

En particular, la capacidad de la IA para escanear automáticamente documentos como solicitudes en sitio o cambios de diseño y detectar elementos problemáticos, relacionándolos con problemas regulatorios recurrentes o errores en el diseño para proponer soluciones, está demostrando ser muy efectiva. Por ejemplo, en una región, los problemas recurrentes relacionados con permisos para dispositivos de almacenamiento de baterías que antes requerían hasta 3 meses para identificar y abordar en el diseño, ahora la IA realiza en un mes el mismo trabajo, contribuyendo a mejorar la productividad.

Uno de los principales logros prácticos es que la IA puede detectar errores en los “planos de finalización” que contienen información como las especificaciones de transformadores, enviados a la compañía eléctrica local, evitando retrasos en etapas posteriores. Karril destaca que la IA rastrea y refleja omisiones en los documentos de diseño comparando correos electrónicos o registros de reuniones existentes, reduciendo significativamente las posibles retrabajos y retrasos adicionales en permisos durante la fase de construcción.

Aunque actualmente la aplicación de la IA se limita a un modo de preguntas y respuestas, en el futuro se planea evolucionar hacia sistemas de trabajo impulsados por agentes más proactivos, como la asignación de tareas y generación automática de informes. Para ello, Novel ha adoptado una interfaz “centrada en el humano” que mantiene los procesos de aprobación manual, y planea expandir la automatización en diferentes departamentos en fases. El director de tecnología de negocios, Andrew Smith, explicó que.

Gracias a la plataforma centralizada de Procore, que integra toda la información de los proyectos, la IA puede hacer juicios más precisos y contextualizados. Smith señala: “La IA recuerda cuándo y cómo redactamos ciertos documentos, por lo que opera en un contexto completamente consciente.”

Aunque existen preocupaciones externas sobre la posible sustitución de trabajos por IA, la empresa lo ve como una herramienta para ampliar capacidades. Karril comentó positivamente: “La tecnología no eliminará mi rol, sino que me guiará a redefinirlo en nuevas formas.” De hecho, la alta dirección ha reafirmado su compromiso con una operación centrada en las personas, y la IA se establece como una herramienta complementaria para la fuerza laboral y la optimización de la eficiencia.

En el futuro, Novel planea ampliar el uso de agentes inteligentes en áreas como estimación de costos, análisis de seguridad y consolidación de datos entre proyectos. Karril afirmó: “La IA no solo es útil en la fase de ingeniería, sino también para la gestión de riesgos de costos, control de riesgos y colaboración en toda la empresa”, mostrando su determinación de convertir la IA en una competencia central.