Latam La planta geotérmica que resucitó gracias a la IA y la perforación profunda
Zanskar revivió una planta en Nuevo México perforando un pozo 3 veces más profundo, guiado por modelos de IA. La lección para América Latina: el subsuelo tiene más potencial del que se cree.
En junio de 2024, la startup Zanskar compró una planta geotérmica en Nuevo México que estaba al borde del cierre. El agua del reservorio subterráneo se enfriaba a un ritmo de 10 °F por año —cinco veces más rápido de lo normal— y la planta ya no alcanzaba la temperatura mínima de operación de 310 °F. Dos años después, esa misma instalación, Lightning Dock, genera más del doble de electricidad que antes y opera a plena capacidad. La historia no es solo un rescate técnico: es una demostración de cómo la combinación de inteligencia artificial y técnicas modernas de perforación puede transformar la energía geotérmica, un recurso que suele subestimarse incluso en regiones con alto potencial como América Latina.
Un pozo que cambió las reglas
Cuando Zanskar mapeó el subsuelo con modelos avanzados, descubrió que los pozos originales apenas rozaban la cima del reservorio. Eran pozos de apenas 2.500 pies de profundidad, ubicados en un lugar subóptimo. La empresa perforó un nuevo pozo a 8.000 pies y, desde mayo de 2025, el caudal se mantiene en más de 4.000 galones por minuto. La planta pasó de generar unos 5 MW netos a un promedio de 10,8 MW por hora, suficiente para abastecer a más de 9.000 hogares, según reportó Theia. El caso es relevante porque desafía la creencia convencional de que, al perforar más profundo, el agua caliente fluye peor. En Lightning Dock ocurrió lo contrario: la roca más profunda ofreció mejor flujo, lo que, en palabras del director de asuntos federales de Zanskar, Ben Brenner, “cambia fundamentalmente la forma de pensar sobre todos los activos hidrotermales en Estados Unidos”. Fundada por Carl Hoiland y Joel Edwards, Zanskar recaudó una ronda Serie C de 115 millones de dólares liderada por Spring Lane Capital, con respaldo de fondos como Lowercarbon Capital y Union Square Ventures.
El rol de la inteligencia artificial
Lo que hace único a este caso es que el éxito no fue casual. Zanskar utiliza dos enfoques de IA para encontrar y desarrollar sitios geotérmicos. Primero, alimenta modelos de aprendizaje supervisado con datos históricos y descubrimientos accidentales previos (se estima que el 95% de los sistemas geotérmicos no tienen una manifestación en superficie como un géiser o un volcán). Cuando el modelo identifica una zona prometedora, un equipo va al terreno a validarla. Luego aplica un método llamado “aprendizaje evidencial bayesiano” (BEL), que construye hipótesis a partir de datos existentes y las falsa sistemáticamente, asignando probabilidades a cada escenario. Para llenar los vacíos, la startup desarrolló un simulador geotérmico propio. Con esta estrategia, la empresa ha explorado tres sitios y los tres resultaron viables. Según Hoiland, “la IA va a cambiar la geotermia en muy poco tiempo”.
¿Qué significa esto para América Latina?
América Latina posee un enorme potencial geotérmico, desde el Cinturón de Fuego del Pacífico hasta la Cordillera de los Andes, con países como Chile, México, Costa Rica y Colombia liderando la exploración. Sin embargo, el desarrollo ha sido lento y, en muchos casos, se ha apostado por proyectos de gran escala o se ha dependido de subsidios. La lección de Lightning Dock es que la rentabilidad no siempre requiere yacimientos de clase mundial: muchas veces el recurso está ahí, pero mal localizado o subexplotado. Para un ejecutivo regional, la oportunidad es doble. Por un lado, la IA permite reducir el riesgo de exploración, que históricamente ha sido uno de los principales cuellos de botella. Por otro, la técnica de perforar más profundo —algo que la industria del petróleo y gas ya hace desde hace décadas, llegando a más de 20.000 pies— puede aplicarse para revitalizar pozos existentes o descubrir nuevos reservorios en zonas ya concesionadas. Si una startup con 115 millones de dólares pudo duplicar la producción de una planta moribunda en el desierto de Nuevo México, las empresas latinoamericanas que aún dudan del potencial de la geotermia convencional tal vez estén dejando pasar lo que el propio Edwards llama “fruta madura”.
El verdadero desafío, sin embargo, no es solo tecnológico, sino de modelo de negocio. La geotermia compite con la solar y la eólica por ser una fuente firme y despachable, pero los costos de capital inicial son más altos. En mercados latinoamericanos donde las tarifas eléctricas están altamente reguladas o donde los contratos de compra de energía (PPA) son volátiles, la viabilidad financiera de un proyecto geotérmico depende de que los desarrolladores puedan replicar el éxito de Zanskar: encontrar sitios con alta productividad y baja incertidumbre. Y ahí, justamente, es donde la IA puede marcar la diferencia, reduciendo los tiempos de evaluación y aumentando la tasa de acierto. La pregunta que queda flotando para los tomadores de decisiones en la región es si van a esperar a que el pozo se enfríe para actuar, o si van a perforar más profundo antes de que sea demasiado tarde.
