Manual práctico de uso de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en los distintos sectores de consumo
5.3. Repsol: inteligencia artificial en exploración, producción y transición energética
La energía es el motor invisible que impulsa nuestra vida diaria. Desde encender la luz hasta cargar el móvil, casi todos los gestos cotidianos dependen de un sistema energético que, durante décadas, ha estado basado en combustibles fósiles. En España, Repsol ha sido una de las empresas protagonistas de ese modelo, pero también una de las que más ha avanzado en su transformación hacia un futuro más limpio. Y en el centro de esa evolución se encuentra la inteligencia artificial (IA).
Para Repsol, la IA no es solo una herramienta tecnológica: es una aliada estratégica en su camino hacia la descarbonización. En los últimos años, la compañía ha desarrollado un amplio ecosistema de soluciones digitales que abarcan desde la exploración de yacimientos hasta la optimización de sus plantas industriales y la gestión de energías renovables.
Uno de los proyectos más emblemáticos se encuentra en su Centro de Tecnología en Móstoles (Madrid), donde los científicos de datos trabajan junto a ingenieros químicos y expertos en energía para entrenar modelos de IA que simulan el comportamiento de los yacimientos o la eficiencia de las refinerías. Estos sistemas permiten reducir el consumo energético, evitar desperdicios y tomar decisiones basadas en datos en lugar de en estimaciones.
En el área de exploración y producción, los algoritmos analizan millones de registros sísmicos y geológicos para identificar con precisión las zonas más prometedoras. Esto no solo aumenta la rentabilidad, sino que también reduce el impacto ambiental al evitar perforaciones innecesarias. Cada decisión se basa en un cálculo inteligente que combina conocimiento geológico, modelado 3D y aprendizaje automático.
Pero la innovación más transformadora está en las refinerías inteligentes, como la de Tarragona o Puertollano. Allí, sensores y sistemas de visión artificial monitorizan miles de variables en tiempo real: temperatura, presión, calidad del crudo o emisiones de CO₂. Los algoritmos ajustan automáticamente los procesos para maximizar la eficiencia y minimizar la contaminación. En palabras de un ingeniero del complejo: “Ahora no solo producimos energía, también aprendemos de cada litro que generamos”.
La IA también tiene un papel clave en la transición hacia las energías renovables. Repsol utiliza modelos predictivos para estimar la producción solar y eólica en función del clima, la ubicación y la demanda. Estos sistemas permiten equilibrar la red eléctrica y optimizar el almacenamiento en baterías, asegurando un suministro estable y sostenible.
En paralelo, la empresa impulsa iniciativas de eficiencia energética y movilidad sostenible dirigidas al ciudadano. A través de su app Waylet, los usuarios pueden monitorizar su consumo, acceder a estaciones con energía 100 % renovable y acumular puntos por prácticas sostenibles. Esta digitalización del consumo permite al consumidor participar activamente en la transición energética, convirtiéndose en parte de la solución.
Más allá de los beneficios tecnológicos, el caso Repsol muestra un cambio de mentalidad: pasar de una compañía petrolera tradicional a una empresa multienergética guiada por los datos. La IA se convierte en un instrumento para equilibrar el progreso económico con la responsabilidad ambiental.
Este modelo pragmático demuestra que la innovación puede ser también un acto de compromiso. Cada algoritmo que optimiza una refinería o predice la producción solar contribuye a reducir emisiones, mejorar la seguridad y acercar a España a sus objetivos de neutralidad climática.
En este proceso, la colaboración ciudadana es fundamental. La eficiencia energética no se logra solo en las plantas o los laboratorios, sino también en los hogares, los desplazamientos y las decisiones cotidianas. Repsol busca acompañar al consumidor en ese camino, con herramientas que hacen visible su impacto positivo.
Aplicaciones y beneficios de la inteligencia artificial en Repsol
| Área de aplicación | Tecnología utilizada | Impacto en la gestión energética | Beneficio para el consumidor y el entorno |
|---|---|---|---|
| Exploración y producción | Modelos predictivos y análisis geológico por IA | Identificación precisa de zonas de extracción y reducción de perforaciones innecesarias | Menor impacto ambiental y eficiencia en el uso de recursos naturales |
| Refinerías inteligentes | Sensores, visión artificial y sistemas de control automatizado | Optimización de procesos y reducción de emisiones | Producción más limpia y responsable |
| Energías renovables (solar y eólica) | Aprendizaje automático y análisis meteorológico | Predicción de generación energética y ajuste en tiempo real | Suministro estable de energía verde y tarifas más competitivas |
| Movilidad y consumo responsable | IA en la app Waylet y análisis de comportamiento de usuarios | Promoción de hábitos sostenibles y eficiencia en desplazamientos | Participación ciudadana activa en la transición energética |
| Gestión corporativa y sostenibilidad | Big Data ambiental y simulaciones por IA | Evaluación del impacto de emisiones y optimización global de operaciones | Mayor transparencia y compromiso con la neutralidad climática |
Elaboración propia a partir de información pública de Repsol y datos del Observatorio de Sostenibilidad (2025).