En los últimos años, comenzamos a ser conscientes de la cantidad de datos que generamos. Pero aún no tenemos claro cómo controlar su uso en la vida real. En parte porque no sabemos, y en parte porque las herramientas legales y los métodos de gestión aún deben afianzarse. Nos preocupa que nuestros datos estén en manos de cientos de empresas comerciales y se cedan entre ellas. Pero a la vez autorizamos relativa facilidad el uso de nuestros datos a estas compañías.
Y aquí viene la pregunta. ¿Qué dicen nuestros datos de nosotros?
En realidad, parte de nuestra vida siempre ha estado visible. Porque vivimos en sociedad. En la versión frívola, valora el éxito en función del nivel de vida (¡Se ha comprado un BMW!). Y llevado al extremo, se adapta el nivel de vida para aparentar cierto estatus.
Pero se puede saber mucho más. ¿Puede la comida a domicilio ser un indicador de la situación geopolítica de un país? Pues aparentemente sí. Sobre todo, si se trata de un número inusitado de entregas en los edificios gubernamentales de Washington. Puede que sea el preámbulo de la guerra del golfo. En ocasiones, lo llaman el “Washington Pizza Index”, y se puede trazar a temas tan curiosos como el escándalo Lewinsky, cierres de gobierno, crisis económicas, etc.
Más allá de lo variado de la dieta de los políticos en Washington, ¿Qué hay de lo mío? ¿Qué se sabe por los perfiles energéticos?
Pues bastantes cosas, sobre todo desde que tenemos datos de “alta” frecuencia. Respecto a los patrones de uso, “alta” frecuencia sería disponer de valores horarios. Bien sean datos de consumo de energía térmica o eléctrica, se pueden descubrir bastantes cosas.
Como comenté recientemente, hemos sido capaces de identificar distintos patrones de uso en un mismo edificio en base a datos de consumo térmico. Incluso, hemos podido inferir el patrón correspondiente a un día concreto. Estos patrones muestran los horarios de inicio y finalización de la actividad dentro de un edificio, días no laborables,… En este caso, al ser datos de consumo térmico, los perfiles estaban bastante marcados por el clima. Pero cuando se trabaja con perfiles eléctricos (hablé de ello en 2021), se puede trazar completamente el calendario laboral completo de una institución, los períodos de mayor o menor actividad (en este caso, períodos lectivos), las fiestas nacionales, cambios de costumbres a lo largo de los años …
Mi Compañero Carlos Quesada ha trabajado tratando series temporales procedentes de smart meters, y se llegan a identificar el tipo de actividad asociada a los contadores (residencial, oficinas, alumbrado público,…), los patrones de vida de las personas, las viviendas vacías, las de uso vacacional,…y probablemente podamos extenderlo a los patrones de uso del vehículo eléctrico, la presencia o no de sistemas fotovoltaicos y bombas de calor, etc.
Empieza a haber cada vez más datasets públicos para entrenar modelos y ver qué son capaces de hacer. Por ejemplo este de mis compañeros Cruz Borges y Carlos Quesada, o este otro en el que hay datos de alta frecuencia de edificios con bombas de calor.
Todo ello, se puede emplear para optimizar sistemas energéticos, ajustar mejor las inversiones en eficiencia energética, diagnosticar las necesidades de intervención a escala regional (la versión 2.0 de lo que hicieron hace una década mis compañeros de Tecnalia). O para hacer el mal.
Quiero pensar que los datos, usados de forma legítima, pueden facilitarnos la auditoría sistemática de los sistemas energéticos (edificios, fábricas…) para identificar puntos de mejora. Con los datos, podremos dimensionar con mayor precisión el beneficio asociado a las inversiones, ganando seguridad en el proceso y movilizando financiación. De forma que podamos ir reduciendo progresivamente nuestro impacto en el planeta.
Los usos ilegítimos son peligrosos, podemos ser perfilados por nuestros suministradores (actuales o futuros), competidores (la empresa X emplea Y energía para hacer tal producto, la empresa X acaba de incorporar un tercer turno productivo, etc.), y que nuestros datos sirvan para alimentar la inteligencia competitiva de terceros en nuestra contra.
Deberemos vigilarlos y dotarnos de legislación que haga que los beneficios (usos legítimos) superen a los riesgos (usos ilegítimos).
En el fondo, esto es como cuando un partido de la Copa América afecta al consumo eléctrico de Argentina. Con una caída de 1500MW (unas 2-3 centrales térmicas de las grandes) en W, dónde el centro de la W es el descanso. Pero cuando el perfil no es el de 46 millones de argentinos sino de una familia de 3 personas, con coche eléctrico.