El consumo eléctrico subió 10,7% en 2025. Para el agro, la oportunidad está en usar IA para medir, predecir y bajar costos energéticos.
Electricidad +10,7%: cómo la IA baja costos en el agro
El consumo de electricidad en Paraguay creció 10,74% en 2025, bastante menos que el 18,4% de 2024. Ese dato —publicado por ANDE en su “Rendición de Cuentas al Ciudadano”— suena técnico, pero para el agro y el agronegocio es una señal práctica: la energía ya no es “un gasto más”, es un insumo que define márgenes, competitividad y hasta la posibilidad de industrializar cerca del campo.
Y hay otra cifra que pesa todavía más cuando uno hace números finos: las pérdidas del sistema. En 2024, registros históricos de ANDE mostraban pérdidas combinadas aproximadas de 26,51% (transmisión + distribución). En otras palabras: una parte grande de la energía que entra al sistema no llega como kWh útil. Para el productor eso se traduce en tarifas, calidad de servicio, riesgos de cortes y decisiones de inversión.
Esta nota es parte de la serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”. Voy a usar el dato de consumo eléctrico como telón de fondo para algo más accionable: cómo aplicar IA y analítica para medir, anticipar y recortar costos energéticos en granjas, industrias y cadenas logísticas.
Qué nos dice el +10,7% sobre el agro paraguayo
La lectura directa es simple: la demanda eléctrica siguió creciendo, pero se enfrió respecto al salto de 2024. Según lo divulgado, el 2025 se movió en dos dígitos, aunque lejos del pico asociado (en 2024) a un factor extraordinario: la entrada fuerte de criptominería en el mercado, que elevó la demanda de manera poco “orgánica”.
Para el agro, esta desaceleración importa por tres razones concretas:
- Planificación de inversiones: cuando la demanda crece muy rápido, sube la presión sobre infraestructura y calidad de suministro. Un crecimiento menos acelerado puede abrir una ventana para ordenar redes, subestaciones, mantenimientos y conexión de nuevos proyectos.
- Competencia por potencia: industrias, frigoríficos, silos, secaderos y plantas de balanceados compiten por disponibilidad y estabilidad. Menos “shock” de demanda ayuda, pero no elimina el problema.
- Señal de eficiencia (o de falta de ella): si la demanda crece, pero el sector busca mejorar márgenes, la pregunta es inevitable: ¿cuánto de ese consumo es productivo y cuánto es desperdicio?
Frase para llevar al tablero: “El kWh más barato para el agro es el que no se consume por ineficiencia.”
Pérdidas eléctricas: el detalle que cambia el cálculo
Hablar solo de tasa de crecimiento y dejar de lado pérdidas es mirar el tablero con una luz apagada. El artículo original remarca un punto sensible: ANDE reportó una reducción de pérdidas en distribución (por ejemplo, de 21,89% a 21% en 2025), pero eso no necesariamente incluye transmisión. En 2024, al sumar transmisión (aprox. 4,6%) + distribución (21,89%) se llegaba a 26,51%.
Por qué esto pega directo en agronegocios
La energía no se usa en un vacío. Se usa en procesos que sufren con:
- Microcortes y variaciones de voltaje (motores, variadores, tableros, electrónica de ordeñe, automatización).
- Penalizaciones por factor de potencia o por picos de demanda.
- Uso intensivo estacional (campaña de arroz, secado de granos, frigoríficos, riego en olas de calor).
En diciembre —plena temporada de calor y tormentas— el agro suele operar con estrés eléctrico real: bombas, ventilación, cadena de frío, secaderos. Si además el sistema arrastra pérdidas altas, la conversación deja de ser “energía barata de represas” y pasa a ser energía confiable y bien administrada en cada establecimiento.
Dónde entra la IA: no es magia, es control operativo
La IA en agricultura y agronegocio en Paraguay funciona mejor cuando se enfoca en una palabra: control. Control de medición, de decisiones y de ejecución. En energía, eso se traduce en cuatro frentes que sí generan resultados.
1) Medición inteligente: del “total mensual” al consumo por proceso
La mayoría de las empresas rurales todavía mira la energía como un número único en la factura. Eso sirve para contabilidad, pero es pobre para gestión.
La práctica que recomiendo (y que más rápido paga) es separar el consumo por “centros de costo energéticos”:
- Riego (bomba 1, bomba 2, pivot)
- Secado (quemador, ventiladores, elevadores)
- Frío (cámaras, compresores, túneles)
- Taller (soldadoras, compresores de aire)
- Administración y viviendas
Con medidores secundarios (o medidores inteligentes) y datos cada 5–15 minutos, un modelo simple de IA/ML puede:
- detectar consumos fuera de horario
- identificar picos anómalos
- estimar el “consumo esperado” según producción/temperatura/humedad
Resultado típico: el productor deja de discutir “cuánto subió la luz” y pasa a discutir “qué equipo está consumiendo de más y por qué”.
2) Predicción de demanda: evitar picos caros y planificar campañas
En operaciones con motores grandes, el costo no es solo kWh. Muchas veces el golpe viene por pico de potencia o por operar todo junto en el peor horario.
La IA ayuda si se alimenta con:
- historial de consumo (intervalos)
- calendario de operaciones (secado, carga/descarga, riego)
- clima (temperatura, humedad, pronóstico de tormentas)
Con eso se arma un pronóstico diario/semanal de demanda y un “plan de encendido” razonable.
Ejemplo muy común en poscosecha: cambiar la lógica de secado (sin bajar calidad) para aplanar picos. No siempre es posible, pero cuando lo es, se siente en caja.
3) Optimización en riego y bombeo: energía por milímetro aplicado
En riego, lo que importa no es “kWh por día”. Es kWh por mm aplicado y, mejor aún, kWh por tonelada producida.
Un enfoque sólido de IA para riego combina:
- sensores de suelo o estimación de humedad
- evapotranspiración y clima
- curva de eficiencia de la bomba y del motor
- rendimiento del cultivo por ambiente
La recomendación práctica que más veo funcionar es la más “poco glamorosa”: programación de riego por ventanas (cuando el sistema eléctrico está más estable y el equipo trabaja en su zona eficiente) + mantenimiento predictivo.
4) Mantenimiento predictivo: motor sano, factura menor
Motores desalineados, rodamientos cansados, variadores mal configurados, capacitores ausentes. Todo eso se paga en energía.
Con datos de vibración, temperatura, corriente y factor de potencia, la IA puede clasificar:
- “normal”
- “degradación leve”
- “riesgo alto”
Esto evita fallas, sí. Pero además evita el “consumo fantasma”: equipos que funcionan, pero cada día son menos eficientes.
Caso práctico (realista) para Paraguay: secado de granos sin adivinar
Supongamos una planta de acopio con secadero, elevadores, ventilación y una operación intensa en campaña.
Problema típico: el encargado regula por experiencia. Funciona, pero hay días donde el secadero se “pasa”, se repite ciclo, o se ventila de más. Resultado: horas extra de motor + mayor energía.
Solución con IA (simple, no de laboratorio):
- Instrumentar consumo del secadero y ventiladores por intervalos.
- Integrar humedad de entrada/salida y temperatura del aire.
- Entrenar un modelo que recomiende setpoints para lograr humedad objetivo con menor energía.
- Agregar alertas: “energía por tonelada fuera de rango” y “equipo consumiendo en vacío”.
Indicador que manda: kWh/tonelada secada.
Cuando el equipo de operación ve ese número todos los días, la cultura cambia. Y ahí es donde la IA se vuelve herramienta de negocio, no un proyecto bonito.
Checklist de implementación: 30 días para empezar sin quemar presupuesto
Si querés alinear esto con resultados en el agro paraguayo, este orden funciona.
- Elegí un proceso (riego, frío, secado o molienda). Uno solo.
- Medí bien: datos intervalados, al menos un medidor por tablero principal del proceso.
- Definí 2 KPIs:
kWh por unidad(ton, litro, kg, mm)pico de potencia(y cuándo ocurre)
- Hacé una línea base de 2 a 4 semanas.
- Aplicá IA liviana: detección de anomalías + pronóstico de demanda.
- Tomá 3 decisiones operativas basadas en datos (no 30): horarios, setpoints, mantenimiento.
- Cerrá el ciclo: compará contra la línea base y documentá el ahorro.
Mi regla: si en 30 días no podés mostrar un cambio en el KPI, el problema no es “falta de IA”. Es falta de medición útil o de decisiones.
Qué mirar en 2026: energía como ventaja competitiva del agro
Paraguay tiene una realidad potente: alta generación hidroeléctrica en el mix (en lo reportado, Itaipú cubrió una parte muy alta del consumo del sistema en 2025). Pero el beneficio se concreta solo si el último kilómetro —red, calidad, gestión del consumo— acompaña.
El crecimiento del consumo eléctrico (10,74% en 2025) es un recordatorio de que el país sigue electrificándose y agregando carga. Para el agronegocio, la postura inteligente es esta: no esperes a que la energía sea un cuello de botella para recién ordenarte.
Si estás siguiendo la serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”, este es un buen punto de partida: empezar por energía suele ser más fácil que empezar por rendimiento de cultivo, porque el kWh se mide mejor y la mejora se ve rápido.
La pregunta que te dejo (y que sirve para abrir conversaciones internas) es directa: si mañana tu tarifa sube o tu servicio se vuelve más inestable, qué proceso de tu operación se rompe primero… y qué dato te faltaría hoy para evitarlo?