Energía y agro: bajar costos con datos y AI en Py

El consumo de electricidad en Paraguay creció 10,74% en 2025, bastante menos que el 18,4% de 2024. Ese frenazo no es un dato “de ANDE” para comentar en sobremesa: es una señal directa para el agronegocio. Cuando la demanda deja de acelerarse, cambian las conversaciones sobre tarifas, capacidad disponible, calidad del servicio y prioridades de inversión. Y ahí es donde una finca tecnificada, un frigorífico o una planta de balanceados puede ganar ventaja.

En la serie “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”, vengo insistiendo en una idea simple: AI no es un robot que te maneja el campo; es una manera más seria de tomar decisiones con datos. Energía es uno de los lugares donde más rápido se ve el retorno, porque se mide fácil y duele en caja todos los meses.

El artículo que motiva este post trae números importantes y también un vacío: habla de crecimiento de consumo, pero deja preguntas abiertas sobre el periodo exacto medido y, sobre todo, sobre cómo se relaciona la demanda con las pérdidas del sistema. Ese hueco es útil para el agro, porque obliga a hacer lo que muchos no hacen: armar tu propio tablero de consumo y costos, sin esperar que el “promedio país” te explique tu factura.

Qué nos dice el 10,74% (y por qué al agro le conviene mirar)

El dato clave es claro: la demanda eléctrica del Sistema Interconectado Nacional creció 10,74%. También es claro el contraste: en 2024 el salto fue 18,4%, un año que se explicó, en buena medida, por la entrada fuerte de criptominería.

Señal 1: el consumo país ya no está “corriendo descontrolado”

Un crecimiento del 10,74% sigue siendo alto, pero el punto es la tendencia: se moderó. Para el agronegocio esto importa por tres razones prácticas:

• Planificación de expansión: nuevos galpones, pivotes, silos, plantas de secado o frío se justifican mejor cuando podés estimar costos energéticos con menos volatilidad.
• Negociación y estrategia tarifaria (donde aplique): si tu operación tiene componentes en media tensión o picos fuertes, el manejo de demanda máxima y horarios empieza a ser un “proyecto” y no un “mal inevitable”.
• Riesgo operacional: con demanda creciendo más lento, el discurso público suele moverse de “falta energía” a “falta eficiencia y calidad”. Para el agro, eso se traduce en foco sobre pérdidas, cortes, caídas de tensión y costos indirectos.

Señal 2: Itaipú cubre más, Acaray menos

El reporte citado indica que Itaipú cubrió 87,4% del consumo entre enero y octubre de 2025 (en 2024 fue menos del 80%). Acaray habría bajado su participación a 2,2%.

Para una empresa agroindustrial, esto se lee así: la matriz que te abastece está concentrada. Eso no es “malo” por sí mismo (Paraguay tiene una base hidroeléctrica envidiable), pero sí refuerza una regla:

Si tu negocio depende de energía para producir, tu ventaja competitiva está en controlar consumo y picos, no en discutir la matriz.

Demanda vs. pérdidas: el número que define tu factura

El artículo pone el dedo en una llaga: hablar de crecimiento de consumo sin hablar de pérdidas es contar una historia a medias. Y para el agronegocio, esta parte es crucial.

Se menciona una baja de pérdidas de distribución de 21,89% a 21%, pero también se señala que históricamente, cuando se suman pérdidas en transmisión y distribución, en 2024 se veía un total de 26,51%. Traducido: de cada 100 MWh inyectados, casi 27 MWh se perdían.

Por qué esto importa incluso si “la pérdida no la pago yo”

Muchos gerentes dicen: “Eso es problema de la red, no mío”. En la práctica, sí te impacta:

• Calidad de suministro: pérdidas altas suelen convivir con sobrecargas, tensión irregular y más probabilidad de interrupciones.
• Costos sistémicos: cuando el sistema pierde mucho, alguien paga esa ineficiencia (tarifas, subsidios cruzados o falta de inversión que luego vuelve como peor servicio).
• Tu propio desperdicio: si el país pierde 26% y tu planta no mide consumos por proceso, es muy probable que vos también tengas “pérdidas internas” (motores sobredimensionados, fugas de aire comprimido, bombas mal calibradas, secadoras sin control fino).

La postura que mejor funciona en agroindustria es concreta: no esperes que el sistema sea perfecto; hacé tu operación menos sensible a sus imperfecciones.

Cómo usar AI y analítica para reducir costos energéticos en el agronegocio

La manera más rentable de aplicar AI en energía no empieza con modelos sofisticados. Empieza con orden. Primero medís, después optimizás, y recién ahí automatizás.

1) Medición que sirve: submetering por proceso

La factura mensual no alcanza. Si querés bajar costos de verdad, necesitás medir por “centro de consumo”:

• Secado (granos)
• Frío (cámaras, túneles, compresores)
• Bombeo (riego, agua, efluentes)
• Aire comprimido
• Iluminación y cargas auxiliares
• Oficinas (para separar lo productivo de lo administrativo)

Con eso, el tablero deja de ser “kWh total” y pasa a ser kWh por tonelada secada, kWh por kg faenado, kWh por m³ bombeado. AI se alimenta de métricas así, no de promedios.

2) Predicción de picos y control de demanda

En operaciones con picos (arranque simultáneo de motores, secadoras en paralelo, compresores trabajando “a lo bruto”), el costo real no es solo energía consumida: es el perfil.

Un modelo simple de predicción (incluso sin llegar a un “gran” sistema) puede anticipar:

• cuándo se dispara el pico de demanda
• qué combinación de equipos lo provoca
• qué ventana horaria te conviene para correr tareas intensivas

Resultado práctico: menos penalidades por demanda máxima (cuando aplica) y menos estrés sobre instalaciones internas.

3) Mantenimiento predictivo: energía como sensor

Hay una idea potente y subutilizada:

Cuando un motor, una bomba o un compresor empieza a “chupar” más electricidad para hacer lo mismo, te está avisando que algo anda mal.

AI puede detectar desvíos por equipo comparando contra su línea base:

• rodamientos en desgaste
• filtros tapados
• desbalanceo eléctrico
• pérdidas en sistemas de aire comprimido
• bombas trabajando fuera de su punto eficiente

Esto baja costos por dos vías: menos consumo y menos paradas (que en agroindustria suelen ser más caras que la energía).

4) Optimización operativa: reglas + modelos, no magia

En Paraguay, diciembre es un mes de calor fuerte y carga alta por refrigeración. En campo y plantas, eso se nota. Una optimización realista combina:

• reglas operativas claras (qué equipo tiene prioridad, qué tareas se pueden postergar)
• modelos que recomiendan la mejor secuencia
• automatización gradual (primero alarmas, luego control)

Ejemplo típico: en una planta con frío + procesos térmicos (secado), se puede coordinar para no hacer coincidir picos. No hace falta “futurismo”: hace falta disciplina de datos.

Caso práctico (realista): secado de granos y costos de energía

Supongamos una planta de acopio con secadora que opera fuerte en zafra. El error más común es creer que “solo hay que secar rápido”. La visión correcta es: secar con el menor kWh por tonelada, sin perder calidad.

Plan de 30 días para empezar:

1. Semana 1: línea base
   • medir consumo diario total y por secadora
   • registrar toneladas secadas, humedad de entrada/salida
   • anotar horarios de operación y paradas
2. Semana 2: identificar variabilidad
   • comparar kWh/ton por lote y por operador/turno
   • detectar días con picos y buscar la causa (arranques, mantenimiento, mala calibración)
3. Semana 3: acciones rápidas
   • ajustar secuencia de arranque
   • revisar quemadores, ventiladores, correas, limpieza
   • establecer setpoints y checklists
4. Semana 4: recomendador simple (AI liviana)
   • modelo que sugiera setpoints según humedad y temperatura ambiente
   • alertas cuando kWh/ton se desvíe de la línea base

Si hacés esto bien, el resultado típico no es “místico”: es menos consumo por tonelada, menos picos y mejor previsibilidad de costos.

Preguntas comunes del agro (respondidas sin vueltas)

¿Tiene sentido pensar en eficiencia si la energía hidroeléctrica es “barata”?

Sí. Primero, porque “barata” no significa “irrelevante”: en frío, bombeo y secado, energía puede ser un costo dominante. Segundo, porque el costo real incluye paradas, desperdicio, mantenimiento reactivo.

¿AI sirve en estancias medianas o solo en agroindustrias grandes?

Sirve más rápido donde hay más consumo, pero una operación mediana también gana si empieza por medición y reglas. He visto mejoras claras solo con tableros y alarmas, antes de cualquier modelo complejo.

¿Qué dato necesito para arrancar?

Tres cosas: kWh, producción (toneladas, m³, kg) y tiempo (hora/día). Sin eso, todo lo demás es opinión.

Próximo paso: convertir tu consumo en una ventaja operativa

El crecimiento de 10,74% del consumo eléctrico en 2025 y la comparación con 2024 sirven como recordatorio: el sistema cambia, los drivers cambian (criptominería ayer, calor y electrificación rural hoy), y tu negocio no puede manejar energía “a ojo”. El agronegocio paraguayo que se vuelve fuerte en 2026 no será el que más produce: será el que produce con costos controlados y decisiones basadas en datos.

Si querés avanzar dentro del enfoque de “Mba’éichapa AI Oñemohendáva Agricultura ha Agronegocio-pe Paraguáipe”, la jugada es concreta: armemos tu mapa de consumos, definamos tus KPIs energéticos por proceso y construyamos un primer modelo de predicción/alertas que te ayude a actuar antes de que llegue la factura.

¿Qué parte de tu operación te duele más hoy: secado, frío, bombeo o picos de demanda? Esa respuesta suele señalar el primer proyecto de AI con retorno rápido.