La creciente complejidad de los mercados eléctricos, impulsada por la penetración de energías renovables, el desarrollo del almacenamiento y la evolución de la demanda, ha situado a la inteligencia artificial (IA) como un elemento clave en el análisis del sistema eléctrico. Su uso se ha ampliado más allá de la mera previsión, integrándose en procesos como la financiación de proyectos, la valoración de activos y la toma de decisiones estratégicas en un sector cada vez más dinámico.
A lo largo de los últimos años, la IA ha ganado protagonismo en diversos sectores, convirtiéndose en un término omnipresente. Sin embargo, en el contexto de los mercados eléctricos, es crucial diferenciar entre la adopción puntual de tecnologías y el desarrollo de modelos de negocio que se basen en estos avances. Un ejemplo destacado es AleaSoft, que desde finales de los años 90 ha construido su oferta a partir de modelos de inteligencia artificial, cuando su uso en este ámbito era prácticamente inexistente.
AleaSoft Energy Forecasting ha sido pionera en la aplicación de redes neuronales y modelos estadísticos avanzados, lo que ha permitido una comprensión profunda de las dinámicas del mercado. Esta experiencia de casi tres décadas destaca la diferencia entre incorporar técnicas de IA ahora y haberlas integrado en el núcleo del negocio desde sus inicios.
Un error común en la utilización actual de la inteligencia artificial es la creencia de que esta puede sustituir completamente otros enfoques. La experiencia de AleaSoft demuestra que un modelo híbrido que combine las fortalezas de la IA con métodos clásicos de estadística y modelos fundamentales es esencial para capturar la complejidad de los mercados eléctricos, donde intervienen múltiples factores como la regulación, el comportamiento humano, la meteorología y la economía.
Con el tiempo, el uso de la IA ha evolucionado desde la previsión de la demanda eléctrica hasta la integración de energías renovables y el análisis del riesgo, orientándose en la actualidad hacia la toma de decisiones de inversión, la estructuración de contratos de compra de energía (PPA) y la viabilidad de proyectos de almacenamiento energético. En este sentido, la precisión es importante, pero debe ir acompañada de coherencia y robustez en escenarios extremos.
El reciente auge de la inteligencia artificial también ha traído consigo la tentación del simplismo. Modelos que se basan únicamente en machine learning pueden resultar ineficaces al ignorar los cambios regulativos o fallar en situaciones adversas. Por lo tanto, cada vez más, el sector se plantea que la inteligencia artificial no debe reemplazar modelos existentes, sino mejorarlos.
En el marco de la actual transición energética, con un aumento significativo de la operación de energías renovables y nuevos consumidores, la complejidad del sistema eléctrico sigue creciendo. AleaSoft resalta que el futuro radica en la integración metodológica y la validación continua, en lugar de un enfoque en modas tecnológicas transitorias. Su caso ejemplifica que la clave en mercados complejos no es solo adoptar nuevas tecnologías, sino haberlas comprendido y aplicado con anterioridad.
AleaSoft Energy Forecasting llevará a cabo el 21 de mayo de 2026 un webinar en el que se examinará la evolución de los mercados eléctricos europeos, considerando su creciente complejidad estructural. Durante esta sesión, se presentarán las consecuencias de la interacción entre generación renovable, desarrollo del almacenamiento y evolución de la demanda sobre la señal de precios y la estructura de ingresos en el sector eléctrico, siendo fundamental para la viabilidad de futuros proyectos.
La compañía se posiciona como un referente en la elaboración de previsiones de precios, demanda y generación renovable, esenciales para la financiación de proyectos y la definición de estrategias en un sector en constante cambio. Además, su análisis sobre el impacto de los sistemas de almacenamiento destaca el papel crucial de la flexibilidad dentro del sistema eléctrico y su influencia en la toma de decisiones estratégicas.
