Puerto Montt prueba IA de MIDDA para bajar consumo eléctrico

Puerto Montt pone a prueba la IA en un edificio municipal

La Municipalidad de Puerto Montt presentó un plan piloto de eficiencia energética en el Edificio Consistorial II, ubicado en avenida Presidente Ibáñez, con el objetivo de optimizar el consumo eléctrico mediante soluciones tecnológicas e inteligencia artificial. Para un founder que vende software al sector público, el dato relevante no es el edificio: es que un municipio chileno de tamaño medio esté dispuesto a medir resultados de IA en su propia operación antes de escalar.

La iniciativa se enmarca en el convenio de colaboración entre el municipio y la Coalición por la Inteligencia Artificial (CIAR Chile), y es impulsada por el Plan Innova Puerto Montt junto con la Dirección de Operaciones. El proyecto cuenta con la colaboración de MIDDA, startup integrante de la coalición que aporta herramientas tecnológicas para el monitoreo y la optimización del consumo energético.

Nicolás Pacheco, secretario ejecutivo del Plan Innova, explicó que el propósito es avanzar hacia una gestión municipal más eficiente y sostenible, utilizando tecnología para optimizar el uso de la energía y generar información que contribuya a la toma de decisiones. El lanzamiento contó con la participación de Camila Guzmán, representante de CIAR Chile, y Natalia Gajardo, de MIDDA.

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¿Qué hace exactamente la IA en la gestión energética de un edificio?

La lógica del piloto responde a un patrón que ya se está consolidando a nivel global. Según el análisis publicado por Interempresas sobre gestión de edificios eficientes, la IA aplicada a la energía permite tomar decisiones más informadas en tiempo real, hacer un mejor seguimiento de los datos de uso y analizar grandes flujos de información para optimizar el consumo y reducir costos operativos.

El mismo análisis describe aplicaciones concretas: control dinámico de temperatura, optimización del suministro de energía solar y ajuste continuo de los sistemas de climatización a partir de patrones históricos. La idea es encontrar un equilibrio entre confort de los ocupantes, eficiencia energética y huella ambiental del edificio.

También hay un componente de mantenimiento. El mismo medio cita un estudio de McKinsey según el cual el mantenimiento predictivo de equipos mejorado por IA puede reducir los costos de mantenimiento un 10% y los de inspección un 25%. Para un edificio público con equipos de climatización, iluminación y sistemas eléctricos, ese tipo de ahorro es exactamente lo que un director de operaciones quiere ver en una prueba.

Por qué el momento importa: la IA también es un problema energético

Hay una tensión que conviene entender antes de vender cualquier solución de eficiencia. La misma tecnología que promete ahorrar electricidad es hoy uno de los mayores consumidores del mundo.

Según estimaciones de la Agencia Internacional de Energía (AIE) recogidas por La Vanguardia, el consumo eléctrico de los centros de datos, la inteligencia artificial y las criptomonedas podría duplicarse durante 2026, superando los 1.000 teravatios hora (TWh), una cifra comparable al consumo total de un país como Japón. El mismo artículo señala que en regiones donde se instalan grandes centros de datos la demanda energética puede aumentar entre un 20% y un 40%.

Ecoticias, citando también a la AIE, apunta que los centros de datos llegarán a representar aproximadamente el 3% del consumo mundial de electricidad en 2030, y que la propia IA puede convertirse en aliada del sistema: la agencia estima que aplicaciones de optimización de redes y previsiones podrían generar antes de 2035 un ahorro energético equivalente al consumo anual de Indonesia.

Ese doble filo es el argumento de venta más honesto que puede usar una startup de eficiencia energética: no se trata de «usar IA porque sí», sino de usar IA donde el retorno se mide en kilovatios y en factura.

¿Qué significa esto para tu startup?

El piloto de Puerto Montt es pequeño en escala, pero es una señal de mercado. Un municipio que acepta probar IA en su propio edificio abre la puerta a que otras dependencias hagan lo mismo, y el propio anuncio lo dice: la experiencia busca evaluar futuras aplicaciones en otras dependencias municipales.

Para una startup GovTech o de energía, hay tres lecturas prácticas:

El comprador público quiere datos, no promesas. El Plan Innova habla de «generar información que contribuya a la toma de decisiones». Si tu producto no entrega un dashboard con línea base, consumo antes/después y ahorro estimado, no vas a pasar la prueba piloto.
La puerta de entrada son las coaliciones y los programas de innovación, no la licitación directa. CIAR Chile funcionó aquí como articulador entre el municipio y una startup miembro. Buscar convenios marco, programas de innovación municipal y alianzas sectoriales suele ser más rápido que competir en una licitación abierta.
El piloto es el producto comercial. Un caso de éxito medido en un edificio público es el activo que después se vende a otros municipios, a universidades o a edificios corporativos. Documenta el ahorro desde el día uno.

Dos acciones concretas para esta semana

Arma una propuesta de piloto acotado de 90 días con una métrica única y verificable (por ejemplo, reducción porcentual del consumo eléctrico del edificio frente a la línea base del mismo período del año anterior). Los municipios compran pruebas delimitadas, no plataformas abiertas.
Mapea las coaliciones y programas de innovación de tu región —CIAR Chile es un ejemplo en el caso chileno— y postula como proveedor tecnológico miembro. El acceso al decisor público suele venir por esa vía, no por el formulario de contacto.

El contexto que conviene tener a mano

Según el Global Status Report for Buildings and Construction de la ONU, citado por Interempresas, los edificios y el sector de la construcción representan el 37% de las emisiones mundiales de carbono relacionadas con la energía, y el 50% de los edificios ya existentes seguirán usándose en 2050. Eso significa que el mercado no está en la construcción nueva, sino en optimizar lo que ya está en pie: exactamente el tipo de edificio que Puerto Montt acaba de poner a prueba.

Para el ecosistema hispanohablante, el mensaje es que el sector público puede ser un primer cliente real para soluciones de IA aplicada, siempre que el producto resuelva un problema medible y barato de verificar. La eficiencia energética cumple las dos condiciones.

Conclusión

El piloto de Puerto Montt con CIAR Chile y MIDDA es una prueba de concepto más que un contrato grande. Pero marca una tendencia que los founders deberían seguir de cerca: los municipios están empezando a evaluar IA en su operación diaria, y lo hacen con métricas de ahorro, no con discursos de transformación digital. La oportunidad está en llegar con un piloto acotado, medible y con un caso de éxito listo para replicar en la siguiente dependencia.