Sigrid Martín Heredia, Chief Operating Officer de Smarkia

Según el estudio ‘EnergIA by Smarkia’, el 25% de compañías ya utiliza la IA y el 75% considera que este tipo de soluciones son muy interesantes para un futuro más limpio y eficiente.

La transformación energética que estamos viviendo está impulsada por la necesidad apremiante de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y alcanzar un modelo de desarrollo sostenible a nivel global. La transición energética, la descarbonización y la reindustrialización de la economía son 3 pilares fundamentales para cumplir con los objetivos marcados en la Agenda 2030 e impulsar nuestro actual modelo económico hacia una nueva dimensión. En este escenario, la tecnología desempeña un papel clave, y de entre todas las herramientas disponibles, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como un motor de cambio decisivo. Así, según el estudio ‘EnergIA by Smarkia’, el 25% de compañías ya utiliza este tipo de soluciones y un 75% consideran que son muy interesantes para el futuro.

La adopción de la IA en el sector energético no es solo una cuestión de innovación tecnológica, sino una necesidad estratégica. Los sistemas energéticos actuales, con su creciente apuesta por las fuentes renovables y los procesos de electrificación de sectores como el transporte y la industria, requieren una mayor flexibilidad y eficiencia en la gestión de la oferta y la demanda. Y es aquí donde la IA muestra todo su potencial, permitiendo optimizar el consumo energético, anticipar fluctuaciones en la producción y consumo, gestionar de manera dinámica y autónoma grandes volúmenes de datos y, en definitiva, maximizar la eficiencia y reducir los costes.

El protagonismo de la inteligencia artificial en la transición energética
En términos generales, la inteligencia artificial se está utilizando para mejorar la velocidad de procesamiento de datos y la precisión de los modelos predictivos, reducir costes operativos y minimizar el impacto ambiental. Los beneficios de implementarla en la gestión energética son notorios desde su implantación. Por un lado, mejora la velocidad de procesamiento de series temporales en un 99% y aumenta la precisión de los algoritmos en un 43%, lo que permite a las compañías reaccionar de manera casi inmediata a los cambios en el entorno.

La inteligencia artificial de Smarkia puede trabajar con datos incompletos, mejorando la calidad de la información predictiva hasta un 60%. Esto permite a las empresas utilizar conjuntos de datos con hasta un 70% de información faltante sin afectar la precisión de los resultados. Así, su tecnología genera predicciones fiables incluso en escenarios con datos limitados. Además, ayuda a reducir costes y mejorar la eficiencia ajustando el consumo de energía en tiempo real, y contribuye a disminuir la huella de carbono de las empresas durante sus operaciones.

Todos estos beneficios explican por qué la IA es ya una herramienta indispensable en todos aquellos sectores donde la transición energética (y, por tanto, la eficiencia) se ha convertido en un factor diferencial para la competitividad, como podrían ser el retail, la industria productiva, el turismo o el ocio, entre muchos otros.

Desde el control remoto a la desagregación de consumo
Las soluciones de optimización energética basadas en inteligencia artificial abarcan un amplio espectro de aplicaciones, que van desde la monitorización avanzada hasta la gestión dinámica y automatizada de los recursos. Una de las herramientas más efectivas en este sentido es el sistema de gestión energética (EMS, por sus siglas en inglés), que combina la recopilación de datos en tiempo real con algoritmos de IA y tecnologías de automatización para optimizar el uso de la energía. Este sistema permite ajustar el consumo en función de las condiciones ambientales, la ocupación de los espacios y otros factores clave.

En concreto, con la aplicación de un EMS como el de Smarkia, se pueden lograr ahorros del 20% en climatización y hasta un 40% en la cadena de frío, lo que lo convierte en una solución ideal para sectores con grandes requerimientos de refrigeración y almacenamiento, como la alimentación, el retail y la logística. Además, se trata de soluciones que no solo buscan la reducción del consumo energético, sino que también garantizan que el confort y el bienestar del usuario final no se vean comprometidos, algo esencial en instalaciones comerciales y residenciales.

Otra herramienta relevante en la gestión energética es la desagregación del consumo, que permite a las comercializadoras de energía monitorizar de manera detallada el uso de energía dentro de una instalación energética doméstica. Mediante este análisis, las comercializadoras obtienen informes completos de los datos agregados de consumo, lo que favorece el funcionamiento de los equipos y la toma de decisiones específicas para cada área o dispositivo. 

Esta capacidad de análisis granular permite a las compañías conocer mejor a sus clientes y tomar decisiones relativas a tarifas, potencias más demandadas, curvas horarias de consumo, dispositivos más utilizados o desviaciones típicas de consumo, entre otros. Asimismo, las comercializadoras pueden ayudar a sus clientes a impulsar la transición energética en el entorno doméstico, ofreciéndoles recomendaciones para ser más eficientes sin necesidad de grandes inversiones.

Gestión a gran escala: IA en instalaciones de energía renovable
En las grandes instalaciones de energía renovable, la IA también se ha convertido en una herramienta fundamental para maximizar la producción y minimizar las pérdidas. Los parques solares se caracterizan por la intermitencia y la variabilidad de su producción, lo que plantea retos importantes para los operadores de red. En este contexto, los modelos predictivos basados en IA permiten anticipar las fluctuaciones en la producción y adaptar la operación de las instalaciones para mantener un rendimiento óptimo.

Un ejemplo es la gestión de plantas fotovoltaicas, en las que la temperatura óptima para el funcionamiento de los paneles se sitúa entre los 20ºC y los 25ºC. En estos casos, aunque parezca que, a mayor temperatura, mejor funcionamiento, lo cierto es que cuando las temperaturas superan los 40ºC, el rendimiento de los paneles puede caer hasta en un 80%. Es aquí donde entra en juego la IA, porque permite ajustar la operación de los paneles en tiempo real para mitigar estos efectos, reduciendo la pérdida de eficiencia y mejorando la rentabilidad de las instalaciones.

Asimismo, la IA facilita la gestión de series de datos incompletas, un problema común en entornos con infraestructura de monitorización limitada o intermitente. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden completar los huecos de información basándose en patrones históricos y datos externos, proporcionando estimaciones precisas que permiten a los operadores tomar decisiones fundamentadas incluso en condiciones de incertidumbre.

La IA y la versatilidad del sistema eléctrico
Otro de los grandes retos del sector energético -y en concreto del sistema eléctrico- es la flexibilidad. La creciente integración de fuentes de energía renovable, como la solar y la eólica, exige que los operadores del sistema eléctrico puedan equilibrar en tiempo real la oferta y la demanda de energía.

La IA proporciona una solución efectiva a este desafío, permitiendo a los operadores gestionar de manera coordinada activos energéticos diversos -incluyendo baterías, sistemas de almacenamiento y dispositivos de respuesta a la demanda- para optimizar la operación de la red.

La inteligencia artificial permite, por ejemplo, determinar cuándo es el mejor momento para almacenar o vender la energía generada, teniendo en cuenta factores como el precio del mercado, la disponibilidad de recursos y la vida útil de las baterías. Esto no solo maximiza los ingresos de las plantas renovables, sino que también reduce la degradación de los equipos, garantizando su operación eficiente a largo plazo.

Por otro lado, gracias a la inteligencia artificial, es posible potenciar la participación de los prosumidores (consumidores que también producen energía) en el mercado energético, dando lugar a un entorno interconectado y democratizado que hace posible una mayor gestión de la demanda energética. Así, mediante inteligencia artificial, es posible monitorizar y optimizar instalaciones consumidoras y productoras de energía para, posteriormente, agrupar toda la energía sobrante y ofrecer esa potencia al mercado de manera conjunta y en el momento justo. De esta manera, a través de un proceso automático, se facilita la participación de todas esas instalaciones en el mercado eléctrico, democratizando el acceso al mismo y maximizando el ingreso para cada una de ellas.

De la digitalización a la reindustrialización: IA como motor del cambio
La integración de la IA en el sector energético está transformando no solo la operación de las instalaciones, sino también la estructura del mercado energético. Este proceso de digitalización está permitiendo a las empresas desarrollar nuevos modelos de negocio basados en la gestión inteligente de la energía y la flexibilidad de la demanda, facilitando la creación de valor a partir de la optimización de recursos.

La digitalización energética, impulsada por tecnologías como la IA y el Internet de las Cosas (IoT), está sentando las bases para un nuevo paradigma en el que la eficiencia y la sostenibilidad se han convertido ya en las principales prioridades. Este proceso de reindustrialización tecnológica no solo mejora la competitividad de las empresas, sino que también genera nuevas oportunidades de empleo y desarrollo económico en regiones tradicionalmente dependientes de industrias intensivas en carbono.

En definitiva, la inteligencia artificial está marcando un antes y un después en el sector energético, ofreciendo soluciones que no solo optimizan el consumo de energía, sino que también contribuyen de manera decisiva a la transición hacia un modelo energético más sostenible y resiliente. En este contexto, la adopción de estas tecnologías no es solo una cuestión de eficiencia operativa, sino una apuesta estratégica por un futuro en el que la energía se utilice de manera más inteligente y responsable, garantizando el bienestar de las generaciones futuras