Proyecto Tapestry: la IA de Alphabet en el proceso de planificación de transmisión del SEN
El Coordinador vinculó la herramienta con la Propuesta de Expansión 2025 y el presupuesto 2026 del CEN ya incluye su mantención. La pregunta que sigue es sobre gobernanza, no sobre tecnología.
Una columna sobre el momento en que la inteligencia artificial deja de ser una promesa en el sector eléctrico y empieza a ser parte del proceso.
Google X, a través de Tapestry, ya dejó de ser solo una prueba piloto en Chile.
El propio Coordinador Eléctrico Nacional vinculó la Grid Planning Tool-Transmisión (GPT-T) con la Propuesta de Expansión de la Transmisión 2025, señalando que la herramienta sería evaluada en ese proceso. Posteriormente, Tapestry reportó que el CEN estaba desplegando la plataforma en su proceso anual de planificación de expansión de la transmisión. Y en el presupuesto 2026 del Coordinador ya aparece la línea "mantención plataforma Grid Planning Tool-Transmisión (Proyecto Tapestry)" — lo que sugiere una incorporación más estructural dentro de sus herramientas de trabajo.
Qué es Tapestry y qué problema resuelve
Tapestry, desarrollado por X —la "Moonshot Factory" de Alphabet—, se describe como "Google Maps para electrones". La metáfora apunta a un problema real: la información crítica del sistema eléctrico —topología de red, capacidad de activos, generación histórica, pronósticos meteorológicos— vive en bases de datos aisladas y formatos incompatibles. Esa fragmentación limita la capacidad de los planificadores para ver la red de manera holística y anticipar cuellos de botella con tiempo suficiente para actuar.
La herramienta construye un grafo de conocimiento del sistema: un gemelo digital que integra múltiples fuentes de datos en una sola arquitectura. Cada subestación no es un punto en un diagrama unifilar; es un nodo con metadatos que incluyen su estado de mantenimiento, sensibilidad climática y relaciones de dependencia con otros activos. Las simulaciones operan con granularidad horaria proyectadas a un horizonte de veinte años, frente a los promedios diarios o mensuales y los modelos zonales simplificados de los sistemas anteriores.
Lo que Tapestry reporta sobre el desempeño en Chile
Según la propia Tapestry, la herramienta permitió al CEN reducir en un 86% los tiempos de simulación: diez corridas del modelo PLP que requerían 120 horas de procesamiento se completaron en 16 horas. Un ciclo de análisis de cinco escenarios que tomaba una semana bajó a un día. Y la capacidad pasó de procesar un escenario a la vez a correr treinta en paralelo.
La diferencia no es solo de velocidad: es de calidad analítica. Un planificador que puede explorar treinta futuros posibles en un día toma decisiones cualitativamente distintas que uno que puede explorar uno por semana. En ese sentido, el salto en capacidad de simulación no es un logro computacional — es un cambio en la naturaleza del análisis que respalda las decisiones de expansión.
Por qué esto revela algo sobre el sistema chileno
Lo interesante no es solo la novedad tecnológica. Es lo que la adopción de esta herramienta revela sobre el sistema eléctrico chileno.
Por un lado, una institucionalidad capaz de incorporar herramientas analíticas avanzadas en un proceso crítico. El CEN tiene la obligación legal de garantizar acceso público a la información técnica de todas las instalaciones conectadas al SEN: topologías, históricos de generación, curvas de demanda por subestación. Esa política de acceso abierto —que en el sector suele leerse como un requisito burocrático— fue el factor que permitió a los ingenieros de Alphabet X entrenar sus modelos con datos reales desde el inicio. En la mayoría de los mercados eléctricos, incluyendo el estadounidense, esa información está protegida por múltiples capas de confidencialidad privada. Chile eliminó lo que los propios ingenieros de Tapestry denominan la "barrera de datos".
Por otro lado, una red lo suficientemente compleja como para que el salto en capacidad analítica importe de verdad. La geografía del SEN —generación solar concentrada en el norte, eólica en el sur, centros de consumo en la zona central— convierte la planificación de transmisión en un problema de alta dimensionalidad. Según Tapestry, la herramienta apunta justamente a simulación de largo plazo, con mayor detalle y mejor interoperabilidad para apoyar la conexión eficiente de renovables. En un sistema que vierte en torno a 6.000 GWh anuales por falta de capacidad de transmisión, esa capacidad adicional de análisis tiene consecuencias directas.
El vínculo con el Evento 25F
El apagón parcial del 25 de febrero de 2025 puso en evidencia algo que los ingenieros del sistema ya sabían: los modelos RMS (Root Mean Square) tradicionales ya no son suficientes para gestionar un sistema con alta penetración de inversores (IBR), donde la inercia sintética reemplaza a la inercia mecánica de las máquinas síncronas. El CEN identificó la necesidad de transicionar hacia modelos EMT (Electromagnetic Transient) más precisos para el análisis dinámico.
Tapestry proporciona la capacidad computacional para ejecutar estudios de transitorios a gran escala — algo que anteriormente se consideraba prohibitivo en términos de tiempo y costo. El vínculo entre el 25F y la adopción de esta herramienta no es casual: ambos apuntan al mismo problema de fondo, que es la brecha entre la velocidad de transformación del sistema y la capacidad analítica de quienes lo operan.
La pregunta que viene
La puerta de la IA en la planificación eléctrica chilena ya se abrió. La discusión más relevante ahora es otra.
Los procesos de planificación de transmisión han sido históricamente trazables: modelos en servidores locales, archivos de entrada auditables, resultados que cualquier actor externo puede replicar con las mismas herramientas. Cuando parte del análisis que informa esas decisiones ocurre en la infraestructura de nube de un privado, con modelos de aprendizaje profundo cuya lógica interna no es completamente interpretable de la misma manera que un flujo de potencia óptimo convencional, la pregunta no es si la herramienta funciona.
La pregunta es qué estándares de trazabilidad, validación y gobernanza técnica necesita un proceso regulatorio que empieza a apoyarse en herramientas de esta naturaleza.
Chile ha mostrado que puede incorporar tecnología avanzada en procesos críticos con una velocidad que sistemas más grandes no han logrado. El desafío que sigue es construir el marco que haga eso sostenible y legítimo en el tiempo.
Fuentes: Tapestry / X (Alphabet), reporte de despliegue en CEN (2025) · X (Alphabet), Case Study: Tapestry and CEN · X (Alphabet) Blog, "How Tapestry Came to Support a Stronger, Cleaner Grid in Chile" · Coordinador Eléctrico Nacional, Propuesta de Expansión de la Transmisión 2025 · Coordinador Eléctrico Nacional, Presupuesto 2026 (línea mantención GPT-T) · Coordinador Eléctrico Nacional, Chile's Blackout of February 2025 (GO15 Report, marzo 2026) · Latitude Media, "The perfect test bed for Google X's grid planning tool: Chile".