Proyecto de IA 360 para digitalizar la gestión energética de empresas, profesionales y consumidores. Integra análisis de datos, automatización y asistentes inteligentes para detectar oportunidades de ahorro, optimizar contratos y consumos, priorizar medidas de eficiencia y facilitar su ejecución. La plataforma unifica gestión y servicio al cliente en un entorno digital escalable, orientado a reducir costes, consumo energético y emisiones.
Candidatura
ENERWISE: Inteligencia Artificial 360 para la digitalización y optimización energética
Más información en: https://enerwise.es/
Indicadores y procesos de mejora
El proyecto establece una línea base energética por cliente y un sistema de seguimiento continuo. Los principales indicadores serán: consumo anual y mensual (kWh), intensidad energética cuando aplique, ahorro energético real frente a línea base normalizada, ahorro económico, emisiones evitadas (tCO2e), número de oportunidades de eficiencia detectadas y ejecutadas, porcentaje de recomendaciones aceptadas, tiempo medio desde detección hasta actuación y horas de gestión automatizadas. Los resultados se medirán antes y después de cada actuación, diferenciando ahorro económico por optimización contractual de reducción real de consumo, para evitar atribuir como eficiencia energética un simple cambio de tarifa.
Cuantificación/Estimación reducción consumo
El proyecto se encuentra en fase de lanzamiento, por lo que la reducción se plantea inicialmente como objetivo estimado y se validará con datos reales. Se tomará como referencia una meta inicial del 7% anual de reducción de consumo en los clientes que implanten las recomendaciones de eficiencia identificadas por la plataforma. La medición se realizará frente a una línea base normalizada por variables relevantes. No se contabilizarán como reducción de consumo los ahorros derivados exclusivamente de cambios de tarifa o comercializadora: solo kWh efectivamente reducidos o evitados mediante acciones de eficiencia.
Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2
La reducción de emisiones se calculará a partir de la energía realmente ahorrada o evitada, aplicando los factores de emisión oficiales vigentes correspondientes a cada fuente energética. Como estimación inicial, una reducción del 4% del consumo eléctrico supondría, manteniendo constante el mix de generación, una reducción aproximadamente proporcional del 4% de las emisiones asociadas a dicho consumo. El indicador se expresará en tCO2e evitadas por cliente y de forma agregada, actualizándose con datos reales tras el despliegue. Las reducciones derivadas solo de ahorro económico no se computarán como CO2 evitado.
Innovación aplicada y buenas prácticas
La innovación reside en integrar en una única arquitectura IA generativa, analítica de datos, automatización de procesos y agentes inteligentes especializados en energía. El sistema actúa en tres capas: gestión para profesionales y brokers, automatización de captación y relación con clientes, y asistencia directa al consumidor para detectar y ejecutar oportunidades de optimización energética. La plataforma convierte datos dispersos en acciones priorizadas, incorpora trazabilidad y supervisión humana en decisiones sensibles y permite replicar el modelo en distintos perfiles de cliente y sectores. El enfoque facilita una gestión energética continua, proactiva y escalable frente a modelos tradicionales basados en revisiones puntuales.
Uso de tecnologías (TICs)
La solución se apoya en una arquitectura cloud conectada mediante APIs, modelos de inteligencia artificial generativa y analítica de datos, procesamiento de lenguaje natural, agentes conversacionales de voz y chat, automatización de workflows y un CRM energético centralizado. Integra fuentes de información energética y comercial para generar alertas, recomendaciones, segmentación y tareas automáticas. Los cuadros de mando permiten monitorizar consumos, oportunidades, actuaciones y resultados. La arquitectura contempla gestión de permisos, trazabilidad de acciones y supervisión humana para procesos que requieren validación. El diseño modular permite escalar por número de usuarios, clientes y funcionalidades.
