En los últimos años, el panorama energético europeo y, en especial el español, ha dejado claro que la estabilidad de precios ya no es algo realista en los tiempos que corren. En España, el mercado eléctrico cambia de forma abrupta, registrando en 2024 precios medios de 5 €/MWh en febrero, a picos que han superado los 150 €/MWh en otros momentos del año. Esa variabilidad, con diferencias interanuales de más del 90%, convierte la planificación financiera en un ejercicio de riesgo constante y erosiona los márgenes empresariales.
A esta realidad se suma otro factor, y es que la Comisión Europea ya había solicitado en 2024 que se retiraran muchas de las ayudas públicas que antes ayudaban a las empresas con estos gastos, dejándolas expuestas a las oscilaciones del mercado. Todo esto mientras el marco regulatorio europeo se endurece, obligando a los países miembros a reducir el consumo de energía final al menos un 11,7 % para 2030, tomando como referencia las previsiones de 2020. Esta disminución en el consumo energético es una obligación legal, e incumplirla supone, además de sanciones, la pérdida de competitividad de la empresa en un entorno donde la eficiencia se está convirtiendo en un requisito básico para operar.
El alto riesgo de la planificación financiera energética
Administrar el consumo energético de una fábrica es un reto que supera nuestra capacidad de análisis tradicional. Un equipo de operaciones debe tomar decisiones a partir de una serie de datos que cambian continuamente, como el rendimiento de cada máquina, los turnos de producción, las previsiones meteorológicas que afectan al autoconsumo renovable, y los precios de la electricidad en tiempo real, entre muchos otros.
Teniendo esto en cuenta, detectar a tiempo un foco de derroche se vuelve extremadamente difícil. Las cifras confirman que entre el 20% y el 50% de la energía industrial se pierde en forma de calor residual, como gases de escape o agua de refrigeración y, aunque también hay otras pérdidas no tan visibles, en conjunto representan un coste anual significativo.
Las empresas deben complementar la labor humana con herramientas que puedan procesar de forma automática las cantidades masivas de datos de las que dependen los estudios de consumo energético, y detectar con ellas patrones que de otro modo pasarían inadvertidos. Pasar de un modelo proactivo es una de las decisiones estratégicas más importantes que una compañía puede tomar a día de hoy, y para dar ese salto, la Inteligencia Artificial representa la mejor opción.
Por qué la gestión tradicional de la energía ya no es suficiente en la industria moderna
Los modelos de Inteligencia Artificial aprenden a partir de los datos, permitiéndoles identificar tendencias, anticipar problemas y proponer ajustes de manera continua. Uno de los campos donde más impacto han tenido históricamente es el mantenimiento predictivo.
Cuando la empresa cuenta con sensores IoT en sus instalaciones, la Inteligencia Artificial puede utilizarlos y analizarlos en tiempo real, detectando variaciones en vibraciones, temperatura o presión que suelen preceder a una avería, ya que así lo han hecho anteriormente. Con esa información, es posible intervenir antes de que ocurra cualquier fallo, reduciendo los costes de reparación y evitando cualquier parada imprevista que encarezca la producción. Una máquina que está a punto de romperse casi siempre consume más energía de la necesaria, por lo que anticipar la reparación también es, en cierto modo, una medida de eficiencia.
Otra aplicación clave es la predicción de la demanda energética. El cruzamiento de datos históricos con variables como previsiones meteorológicas o precios futuros de la electricidad, hace que la Inteligencia Artificial pueda estimar con precisión cuánto consumirá la planta en un rango de tiempo próximo, que podría ir de las próximas horas hasta algunos días en el futuro. Esta información es clave para que la empresa pueda programar su producción en franjas horarias con menor coste energético, planificar compras a precios más bajos o decidir cuándo utilizar o almacenar energía procedente de fuentes renovables propias, en caso de que las tuviese.
Además, muchas empresas recurren a gemelos digitales con los que poder simular cambios en procesos o equipos, evaluar su impacto y comprobar si las inversiones en eficiencia tendrán el retorno esperado, todo sin interrumpir la producción real.
La clave para la resiliencia y competitividad de tu empresa
El uso de Inteligencia Artificial en la gestión energética industrial es una realidad que causa resultados cuantificables a las empresas. De hecho, en España algunas ya han logrado reducciones drásticas en su consumo y costes.
El fabricante de grúas Comansa implantó un sistema inteligente de gestión energética y, hasta la fecha, ha logrado un ahorro acumulado superior a los 2 millones de euros, reduciendo su consumo total en más de un 70%. También hay casos de éxito dentro del sector alimentario, con multinacionales del nivel de Tetra Pak e Incarlopsa, que han reducido considerablemente sus costes energéticos gracias a la combinación de contratos optimizados y mejoras operativas detectadas por la Inteligencia Artificial.
Estos son casos que demuestran cómo la adopción de Inteligencia Artificial en la gestión energética es, sobre todo, una decisión empresarial inteligente, que ayuda a las empresas a proteger sus márgenes de beneficio en el entorno actual, regido por unos costes inestables y una regulación estricta.
En un mercado energético tan volátil como el nuestro, depender únicamente de la intuición y la experiencia para gestionar el consumo es asumir riesgos innecesarios. Adoptar la Inteligencia Artificial es una forma de asegurar que cada euro invertido en energía se utilice de la manera más eficiente posible, ademas de ser una tecnología que dota a la compañía de las herramientas que necesita para ganar resiliencia, planificar a largo plazo y cumplir con las normativas sin comprometer su competitividad.
