La coyuntura actual está sometiendo a los departamentos de riesgos a una presión sin precedentes. En el sector energético, donde los precios y el suministro dependen en gran medida de variables geopolíticas, climáticas y macroeconómicas, la volatilidad ha dejado de ser una excepción para convertirse en una condición estructural del mercado.
Los acontecimientos recientes lo demuestran. Las tensiones en rutas estratégicas como el estrecho de Ormuz, las interrupciones en instalaciones de gas natural licuado o el incremento de los costes logísticos y aseguradores pueden alterar en cuestión de días el equilibrio entre oferta y demanda. A ello se suma la creciente incertidumbre climática, con fenómenos como “El Niño” capaces de impactar simultáneamente en la producción agrícola, la demanda energética y las cadenas de suministro globales.
Todo ello ocurre en un contexto económico cada vez más polarizado. Mientras los mercados financieros mantienen un comportamiento relativamente sólido, consumidores e industrias continúan absorbiendo las tensiones de costes trasladados a la economía. Para las compañías energéticas, este escenario plantea un equilibrio delicado: absorber la volatilidad erosionando márgenes o trasladarla al cliente con el consiguiente riesgo para la demanda.
Este desafío resulta especialmente crítico para las mesas de trading. Su capacidad para decidir cuándo comprar, cuánto cubrir y qué nivel de exposición asumir influye directamente en la rentabilidad de la compañía. Sin embargo, muchos de los modelos tradicionales utilizados para gestionar el riesgo fueron diseñados para entornos más estables y predecibles. En mercados definidos por eventos extremos, correlaciones cambiantes y movimientos no lineales, las revisiones periódicas ya no son suficientes.
Por ello, métricas como el VaR o el Potential Future Exposure deben complementarse con simulaciones continuas, análisis de escenarios y pruebas de estrés capaces de anticipar riesgos combinados antes de que impacten en el negocio.
Aquí es donde la tecnología se convierte en un habilitador estratégico. La combinación de inteligencia artificial, modelos predictivos y capacidades de cómputo escalable permite incorporar variables geopolíticas, climáticas, regulatorias y de mercado en tiempo casi real, recalculando exposiciones de forma continua. Asimismo, facilita la ejecución de simulaciones multifactor en minutos, la optimización de coberturas y almacenamiento, y una visión integrada del riesgo de mercado, liquidez y contraparte.
El resultado es una función de riesgo capaz de anticipar en lugar de reaccionar. En un entorno marcado por la volatilidad estructural, las organizaciones que integren analítica avanzada e inteligencia artificial en sus procesos de gestión del riesgo estarán mejor posicionadas para proteger márgenes, garantizar el suministro y preservar su competitividad. En los mercados energéticos actuales, el coste de no anticipar suele ser mucho mayor que el de invertir en anticipación.
Pedro Puche,
Sr Account Executive – Energy, Utilities & Telecommunications, SAS.
