IA y flexibilidad de las redes para una transición energética eficiente

La transición energética avanza hacia un sistema eléctrico cada vez más electrificado, digitalizado y descentralizado. En este escenario, la flexibilidad se consolida como una herramienta esencial para gestionar la variabilidad inherente a las energías renovables y aliviar las restricciones locales de red, garantizando que las variables operativas se mantengan dentro de límites técnicos seguros. Su aportación resulta especialmente valiosa en redes y zonas con limitaciones estructurales, donde puede complementar la planificación, la supervisión y los refuerzos tradicionales.

Paralelamente, la inteligencia artificial (IA) está evolucionando desde un conjunto de soluciones de automatización hacia una capa habilitadora plenamente integrada en la planificación y operación del sistema energético. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y modelar escenarios complejos permite optimizar la operación, reforzar la resiliencia y facilitar una mayor penetración de energías renovables. Ahora bien, la IA no sustituye los principios fundamentales de diseño y operación segura de las redes, sino que los potencia cuando se aplica de forma adecuada y supervisada.

Este potencial convive con un desafío creciente: el aumento del consumo energético asociado a la IA y a los centros de datos que la sustentan. Según el informe From Paradox to Progress: A Net-Positive AI Energy Framework, elaborado por el Foro Económico Mundial junto con Accenture, es posible orientar el desarrollo y uso de la IA hacia un impacto energético netamente positivo, en el que los beneficios operativos y de eficiencia superen con creces su consumo directo.

Conviene recordar que muchas funciones hoy vinculadas a la IA —como la previsión de demanda o de generación— llevan décadas realizándose mediante modelos estadísticos y físicos avanzados. El verdadero salto cualitativo que aporta la IA no se limita a mejorar la precisión de las predicciones, sino que reside en su capacidad para integrar predicción, optimización y toma de decisiones en entornos complejos y altamente distribuidos. Esto permite coordinar activos heterogéneos y apoyar al operador en la gestión simultánea de condicionantes técnicos, económicos y regulatorios.

En la práctica, la IA ya está impulsando mejoras significativas en la eficiencia de edificios y procesos industriales, en la operación de centros de datos y en la integración de generación renovable, reduciendo vertidos y aumentando el valor económico de la energía producida. Además, actúa como un multiplicador del aprendizaje: cada despliegue incorpora la experiencia acumulada de los anteriores, acelerando la mejora continua.

En conjunto, la convergencia entre IA y flexibilidad permite que el sistema energético eleve progresivamente su desempeño, siempre que exista una gobernanza adecuada del aprendizaje, datos de calidad y supervisión experta. En este contexto, la IA se consolida como un habilitador clave para una transición energética más eficiente, robusta y adaptativa.