IA para evitar apagones: lecciones del caso Cuba

El dato duro: en Cuba hay zonas con cortes de luz de 20 horas (o más) al día. Y, en medio de esa urgencia, la noticia del 20/12/2025 fue clara: dos buques procedentes de México llevarán alrededor de 80 mil barriles de combustible para aliviar, aunque sea un poco, el colapso cotidiano de la red eléctrica.

Como respuesta humanitaria y logística, el envío tiene sentido. Como estrategia energética, es un recordatorio incómodo: cuando un sistema eléctrico depende del combustible para sobrevivir semana a semana, ya no estás gestionando energía; estás apagando incendios.

En esta entrega de la serie IA en Energía y Sostenibilidad, quiero usar el caso para aterrizar una idea que veo repetirse en América Latina: la energía se “salva” con barcos… hasta que el siguiente barco no llega. La alternativa realista a largo plazo pasa por dos piezas: renovables (por coste y seguridad energética) y IA aplicada (para operar con fiabilidad, predecir demanda y anticipar fallas).

El combustible “alivia”, pero no estabiliza la red

El punto clave es este: el combustible importado es una solución temporal que reduce el dolor inmediato, pero no arregla la causa del apagón.

Según lo reportado, los 80 mil barriles enviados desde México equivalen a algo más del déficit diario de crudo de la isla. El propio contexto del artículo indica que Cuba requiere alrededor de 110 mil barriles diarios para sus necesidades energéticas básicas, con una parte cubierta por producción interna. En otras palabras: el cargamento ayuda, pero no cambia la estructura del problema.

Lo que realmente está fallando (y por qué se repite)

Cuando una red entra en “modo crisis” por meses, casi siempre hay una combinación de:

• Generación envejecida y poco confiable (paradas no programadas, baja eficiencia).
• Dependencia alta de importaciones (exposición a sanciones, precios, logística y disponibilidad).
• Poca capacidad de maniobra operativa (despacho rígido, falta de reservas y mantenimiento diferido).
• Datos incompletos o tardíos para decidir (y aquí aparece el espacio perfecto para la IA).

La frase que resume esto: si tu sistema necesita combustible para no colapsar, tu riesgo principal ya no es técnico: es de suministro.

La lección para México y la región: resiliencia energética no es tener más diésel

La respuesta directa: la resiliencia energética se construye reduciendo dependencia y mejorando la inteligencia operativa, no aumentando inventarios de combustible.

México, Centroamérica y el Caribe comparten retos parecidos: picos de demanda por calor, redes con cuellos de botella, integración gradual de renovables, y presupuestos limitados. En diciembre, además, hay un patrón estacional: suben consumos en comercios y servicios, y la red se estresa por mantenimiento diferido y eventos extremos.

Aquí me pongo firme: seguir “comprando estabilidad” con combustibles es caro, frágil y sucio. Funciona para emergencias, sí. Pero a largo plazo te deja tres facturas:

1. Económica: generación con combustibles suele ser más cara y volátil.
2. Operativa: dependes de logística y disponibilidad externa.
3. Ambiental: más emisiones justo cuando el mundo aprieta estándares y financiamiento.

Qué puede aportar la IA para evitar apagones (en serio)

La idea central: la IA no genera electricidad; evita que la desperdicies y te ayuda a operarla mejor. Y en un sistema al límite, esa diferencia es enorme.

En un operador de red o una utility, hay tres usos de IA que atacan el problema donde duele.

1) Predicción de demanda con granularidad (y sin adivinar)

La predicción clásica (promedios, reglas, “experiencia”) se rompe cuando:

• hay olas de calor,
• cambian patrones de consumo,
• se electrifica transporte o cocina,
• o la economía se contrae/expande rápido.

Con modelos de forecasting (por ejemplo, redes neuronales para series temporales, modelos híbridos con variables meteorológicas y calendarios), puedes pronosticar demanda:

• por hora,
• por zona,
• por tipo de usuario,
• y con bandas de incertidumbre.

Ese último punto es oro: no es solo “cuánto”, sino “qué tan seguro estoy”. Así se planifican reservas y se evitan decisiones a ciegas.

2) Optimización del despacho: renovables + almacenamiento + térmicas

Cuando entran renovables, el reto ya no es “producir”, sino coordinar.

La IA (y optimización matemática) permite:

• decidir cuándo cargar/descargar baterías,
• cuándo prender unidades térmicas (y cuáles),
• cómo minimizar costos y emisiones,
• y cómo cumplir restricciones de red.

Una frase útil para equipos directivos: el kWh más barato es el que no compras en el mercado spot cuando todo está estresado.

3) Mantenimiento predictivo para centrales y red

El artículo menciona averías frecuentes y centrales obsoletas. Ahí la IA tiene un impacto inmediato:

• análisis de vibración, temperatura, presión, calidad de aceite,
• detección de anomalías en transformadores,
• predicción de fallas por patrón de operación.

Esto convierte mantenimiento reactivo (“se rompió, lo arreglo”) en mantenimiento planificado (“sé qué se romperá y cuándo”). En crisis, esa diferencia puede evitar colapsos totales.

Una red eléctrica moderna no es la que tiene más plantas, sino la que toma mejores decisiones con mejores datos.

Un plan realista: del “barco de combustible” a la transición operable

La respuesta práctica: no se pasa de apagones a 100% renovables en un año, pero sí se puede pasar de improvisación a operación inteligente en meses.

Propongo un enfoque de 3 etapas (válido para islas, sistemas aislados y redes con estrés crónico):

Etapa 1 (0–90 días): visibilidad y control

• Inventario de medición disponible (SCADA, AMI, sensores en subestaciones).
• Tablero operativo único: demanda, disponibilidad de generación, eventos, pérdidas.
• Modelos simples de predicción horaria (con clima y calendario).

Objetivo: reducir decisiones tardías y operar con “radar”.

Etapa 2 (3–9 meses): optimización y mantenimiento

• Forecasting avanzado por zonas.
• Priorización de mantenimiento con modelos de riesgo (qué falla primero y qué duele más).
• Optimización del despacho con restricciones reales de red.

Objetivo: bajar indisponibilidad y costos de operación.

Etapa 3 (9–24 meses): integración renovable escalable

• Plan de integración de solar/eólica con almacenamiento.
• Gestión de demanda (tarifas horarias, programas de respuesta a la demanda).
• Gemelo digital (digital twin) para simular escenarios: picos, fallas, huracanes, déficit de combustible.

Objetivo: operar con menos combustible sin aumentar riesgo.

Preguntas típicas (y respuestas directas)

“¿La IA puede sustituir el combustible?”

No. La IA sustituye ineficiencia: reduce desperdicio, mejora despacho y baja indisponibilidad. Eso puede recortar consumo de combustible de forma notable, pero no “crea energía” de la nada.

“¿Por qué hablar de renovables si el problema es hoy?”

Porque la dependencia de combustible es la causa del ‘problema de hoy’ repetido. La salida es construir un mix con renovables y almacenamiento, operado con IA.

“¿Esto aplica solo a Cuba?”

Para nada. Aplica a cualquier sistema con:

• déficit de generación,
• mala calidad de datos,
• mantenimiento reactivo,
• y volatilidad de suministro.

Lo que este caso deja claro para 2026

El envío mexicano de combustible puede aliviar el momento más crítico, y probablemente era necesario. Pero la señal estratégica es otra: una red eléctrica no puede depender de soluciones extraordinarias como rutina.

Si trabajas en energía, sostenibilidad o infraestructura (en gobierno, utilities o industria), yo lo miraría así: cada apagón es un fallo técnico, pero también un fallo de predicción y coordinación. Y ese segundo tipo de fallo es el que la IA corrige más rápido.

¿Quieres aterrizar un roadmap de IA para predicción de demanda, optimización de despacho e integración de renovables en tu organización? La conversación útil empieza con una sola cosa: qué datos tienes hoy y qué decisiones críticas tomas a oscuras.