En el marco de la transición energética global, el sector energético enfrenta desafíos que exigen una integración profunda entre la gestión de datos y la planificación estratégica. La creciente disponibilidad de datos, impulsada por herramientas cloud comerciales, está permitiendo decisiones en tiempo real y arquitecturas más resilientes. Mientras algunos actores avanzan hacia modelos de decisión estratégica basados en datos, otros, con menor capacidad técnica, están en proceso de migración hacia infraestructuras más modernas. Paralelamente, los modelos de planeamiento se vuelven más complejos gracias a la incorporación de inteligencia artificial y machine learning, que permiten simulaciones predictivas con datos meteorológicos y de demanda más precisos.
No obstante, persisten desafíos significativos relacionados con la calidad y homogeneidad de los datos, ya que las fuentes oficiales no siempre mantienen estándares uniformes, dificultando su consolidación. La granularidad de los datos también impacta en su utilidad para modelos de planeamiento, siendo especialmente relevante en contextos de alta incertidumbre como los pronósticos de oferta renovable. Además, los modelos actuales enfrentan el dilema entre robustez y nivel de detalle, lo que abre espacio a enfoques híbridos que combinan métodos determinísticos y estocásticos. En este contexto, el panel propone discutir cómo interactúan los actores públicos y privados con los datos regionales, identificar casos de éxito y explorar qué desafíos podrían abordarse mediante diálogos técnicos facilitados por OLADE.
