TIM está ampliando su estrategia de gestión energética combinando su propia generación de energía renovable con herramientas para... IA (Inteligencia Artificial) destinada a optimizar el consumo.
Actualmente, el operador produce aproximadamente el 70% de la electricidad que utiliza en sus operaciones a través de 136 centrales eléctricas solares, hidroeléctricas y de biogás distribuidas en 23 estados y el Distrito Federal.
Estos proyectos abastecen a más de 20 de las antenas de la empresa y tienen una generación anual estimada de 474 GWh, un volumen equivalente al consumo energético de una ciudad con aproximadamente 770 habitantes, como Uberlândia (MG) o Ribeirão Preto (SP).
La estrategia de generación distribuida de TIM comenzó en 2017, con cinco centrales eléctricas ubicadas en Minas Gerais responsables de abastecer aproximadamente 1.200 antenas. Desde entonces, el proyecto ha adquirido dimensión nacional y se ha convertido en uno de los pilares principales de la estrategia energética de la empresa.
Desde 2021, el operador utiliza exclusivamente energía procedente de fuentes renovables. Además de su propia generación, la empresa complementa su suministro mediante la compra de energía en el mercado libre y la adquisición de certificados internacionales de energía renovable (I-RECs).
En una entrevista con Canal Energía solarAlisson de Sousa, Directora Ejecutiva de Energía de TIM, explicó detalladamente cómo la empresa está utilizando la inteligencia artificial para mejorar la gestión energética de sus operaciones y aumentar la eficiencia del consumo de electricidad en sus antenas.
Vea los principales extractos de la entrevista a continuación:
¿Cuándo empezó la empresa a utilizar la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia energética y cómo funciona?
El uso de la IA para apoyar la gestión energética en TIM comenzó entre abril y mayo de 2025, con dos objetivos principales: identificar patrones de consumo atípicos y mapear situaciones en las que el consumo es significativamente menor de lo esperado.
En el primer caso, utilizamos modelos de IA para estimar cuál sería el consumo "normal" de cada unidad, basándonos en características como el tipo de equipo y el perfil operativo.
Las unidades con perfiles similares se agrupan en conjuntos, y en función de esto se define un parámetro de comparación. Cuando el consumo real se desvía significativamente de este patrón, el sistema detecta una desviación, lo que puede indicar, por ejemplo, un cargo incorrecto o alguna otra anomalía.
En el proyecto de consumo mínimo, utilizamos la misma lógica analítica y el mismo modelo de inteligencia artificial, pero el objetivo es analizar el escenario inverso: identificar unidades con un consumo inferior al esperado, lo que puede indicar fallos de medición, lecturas incorrectas o inconsistencias operativas.
En estos casos, la acción preventiva permite corregir el problema antes de que la compañía de servicios públicos imponga cargos o sanciones retroactivas. En la práctica, estas dos perspectivas permiten una gestión energética más proactiva, basada principalmente en el análisis de las facturas.
Es importante destacar que no se trata de una monitorización en tiempo real de las antenas, sino de un análisis estructurado de los datos de consumo y facturación.
¿Cuántas unidades de consumo están siendo monitorizadas actualmente por TIM mediante inteligencia artificial?
La inteligencia artificial se aplica a todas las unidades de consumo activas de la empresa, considerando el análisis de las facturas de energía. Esto incluye el monitoreo del consumo, los cargos y otros conceptos de facturación, lo que permite identificar desviaciones, inconsistencias y oportunidades de optimización.
En otras palabras, desde la perspectiva de la gestión energética, la cobertura es amplia. Pero, insistimos, este es un análisis basado en datos de facturación, no en la monitorización operativa en tiempo real.
¿Se ha producido una reducción cuantificable en el consumo de energía desde entonces? ¿Qué ahorros energéticos e impacto financiero se han logrado hasta el momento?
Desde su implementación, ya se han observado resultados concretos, tanto en la reducción del consumo como en la corrección de la facturación. La identificación de desviaciones, especialmente del consumo fuera de lo habitual, permite corregir inconsistencias y prevenir pagos indebidos.
Estimamos un aumento de cuatro veces en los ahorros al comparar 2025 con 2026. Estos resultados refuerzan el papel de la inteligencia artificial como una herramienta importante para mejorar la gestión energética, aportando mayor precisión al análisis y una mayor capacidad para la acción preventiva.
¿Puede el sistema identificar pérdidas, robos o fallos operativos? ¿Actúa automáticamente o solo sugiere correcciones?
El sistema puede identificar señales de inconsistencias, como posibles pérdidas, cargos incorrectos o incluso situaciones que puedan estar asociadas con el robo de energía, comparando el consumo previsto con el consumo facturado.
Dado que el análisis se basa en datos de facturación, se centra principalmente en las desviaciones de índole energética y financiera. Los fallos directamente relacionados con el funcionamiento de las antenas no se incluyen en este análisis, ya que no se dispone de monitorización en tiempo real del equipo.
Actualmente, el modelo no realiza correcciones automáticas. Se ejecuta periódicamente, detecta desviaciones y remite los análisis a los equipos responsables, quienes toman las medidas necesarias. Sin embargo, ya se está desarrollando una arquitectura para automatizar el proceso, con una generación de alertas más rápida y una mayor eficiencia en la respuesta.
¿El proyecto también genera una reducción de las emisiones?
No directamente. El objetivo principal es corregir las inconsistencias en el consumo y la facturación, y no necesariamente reducir el consumo de energía física de las unidades.
Sin embargo, existe un efecto indirecto. Al corregir mediciones inexactas y ajustar el consumo facturado a los niveles reales, se reduce el volumen de energía contabilizada. Esto puede disminuir, por ejemplo, la necesidad de comprar energía en el mercado, incluyendo la compra de certificados de energía renovable como los I-REC.
De esta forma, aunque no afecta directamente a la eficiencia de los equipos ni a la reducción del consumo real, el proyecto contribuye indirectamente a una gestión energética más eficiente, con repercusiones también en indicadores medioambientales, como las emisiones declaradas.
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