4.4. Energía y sostenibilidad: modelos predictivos de consumo y transición energética

Manual práctico de uso de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en los distintos sectores de consumo

4.4. Energía y sostenibilidad: modelos predictivos de consumo y transición energética

por | Nov 27, 2025

Cada vez que encendemos una luz, cargamos el móvil o usamos la calefacción, estamos participando —aunque no siempre lo sepamos— en una red compleja que conecta hogares, empresas y centrales eléctricas.

En ese entramado, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una pieza clave: analiza patrones de consumo, anticipa picos de demanda y permite que la energía se produzca, transporte y consuma de forma más eficiente y responsable.

En los últimos años, España ha avanzado con paso firme hacia un modelo energético más sostenible. La IA no solo ayuda a las grandes eléctricas a optimizar su producción, sino que también empodera a los consumidores, ofreciendo información en tiempo real sobre su gasto energético y facilitando decisiones más conscientes.

Desde los contadores inteligentes en los hogares hasta los parques eólicos que ajustan su rendimiento según el viento o la luz solar, la tecnología está haciendo posible una gestión energética más limpia y predecible.

Modelos predictivos que transforman la red

Los algoritmos de IA aprenden de millones de datos procedentes de sensores, redes eléctricas, satélites y estaciones meteorológicas. Gracias a ello, pueden anticipar cuándo y dónde habrá mayor demanda de energía y ajustar la producción sin desperdicios.

Por ejemplo, cuando una ola de calor se aproxima, los modelos pueden prever el aumento del uso de aire acondicionado y redistribuir la energía antes de que el sistema se sobrecargue.

En el otro extremo, si se espera un temporal de viento o una gran producción solar, la IA optimiza el almacenamiento en baterías o redirige el exceso hacia zonas de mayor consumo. Este equilibrio dinámico reduce los costes, mejora la estabilidad del sistema eléctrico y favorece el uso de fuentes renovables.

Casos destacados en España

  • Repsol: ha incorporado sistemas de IA en su plataforma digital “Delta”, que analiza datos en tiempo real de refinerías y plantas renovables. Los modelos predictivos optimizan procesos industriales, reducen emisiones y mejoran la eficiencia energética. En 2024, la compañía logró una reducción del 25 % en consumo energético en varias instalaciones gracias a la IA aplicada a mantenimiento predictivo.
  • Iberdrola: utiliza inteligencia artificial para gestionar la producción de sus parques eólicos y solares. Los algoritmos integran datos meteorológicos y de consumo para decidir, casi al segundo, cómo equilibrar la generación y el almacenamiento. Además, ha desarrollado una app para hogares que permite al consumidor controlar y comparar su consumo eléctrico diario, fomentando hábitos más sostenibles.
  • Endesa: a través de su programa “Open Power”, ha implementado IA para monitorizar redes de distribución y detectar averías antes de que ocurran. También colabora en proyectos europeos de redes inteligentes (smart grids) que facilitan la integración de vehículos eléctricos y autoconsumo solar doméstico.

Cronología del cambio energético inteligente (2019–2025)

  • 2019: Se inicia la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, que incluye líneas de actuación en energía y sostenibilidad.
  • 2020: España presenta el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC) con el objetivo de alcanzar un 74 % de electricidad renovable para 2030.
  • 2021: Repsol lanza sus primeras plataformas predictivas de eficiencia en refinerías.
  • 2022: Iberdrola implanta sistemas de IA para pronóstico meteorológico y producción renovable.
  • 2023: Endesa incorpora IA en redes inteligentes y comienza proyectos de autoconsumo monitorizado.
  • 2024: Programas Next Generation EU financian iniciativas de digitalización verde.
  • 2025: Más del 80 % de los hogares españoles cuenta con contadores inteligentes conectados a sistemas de IA de predicción de consumo.

Cómo la IA impulsa el consumo responsable

La IA no solo optimiza la producción; también educa al consumidor. Las aplicaciones domésticas conectadas a redes inteligentes permiten visualizar el consumo en tiempo real, comparar hábitos, recibir alertas de gasto excesivo y programar electrodomésticos en horas de menor coste energético.

Imaginemos un hogar medio: el sistema aprende que el lavavajillas y la lavadora suelen usarse a la vez a las 8 de la tarde, justo cuando la red está más saturada. Con IA, el propio sistema puede sugerir —o incluso ejecutar automáticamente— que el lavado se retrase a las 23:00, reduciendo la factura y aliviando la demanda general.

Así, el consumidor pasa de ser un simple usuario a un agente activo en la transición energética, capaz de ahorrar, reducir su huella y participar en un sistema más equilibrado.

Aplicaciones de la IA en energía y sostenibilidad en España

Área Aplicación de IA Impacto en el sistema energético Beneficio para el consumidor
Predicción de demanda Modelos que anticipan picos y caídas de consumo Mayor estabilidad y menor desperdicio Facturas más bajas y consumo eficiente
Gestión de renovables Análisis del viento, sol y temperatura Optimización de parques eólicos y solares Energía más limpia y constante
Mantenimiento predictivo IA para detectar fallos en redes y equipos Menos cortes y mayor seguridad Suministro continuo y fiable
Smart homes y contadores inteligentes Aprendizaje automático para ajustar el consumo doméstico Integración con redes inteligentes Control y ahorro personalizado

Tabla que muestra cómo la IA contribuye a la predicción de demanda, gestión de renovables, mantenimiento predictivo y consumo doméstico eficiente, con beneficios directos para consumidores y sostenibilidad.

Apoyo institucional y programas europeos

La transición energética española cuenta con un fuerte respaldo institucional. El plan España Digital 2026 establece líneas estratégicas para fomentar el uso de la IA en sectores verdes, mientras que los fondos Next Generation EU impulsan la digitalización de redes eléctricas, el autoconsumo solar y la modernización de infraestructuras con tecnologías predictivas. Estas políticas no solo benefician a las grandes empresas, sino también a pymes, comunidades energéticas locales y hogares que apuestan por la eficiencia.

La inteligencia artificial no es una varita mágica, pero sí una herramienta poderosa para acelerar el cambio hacia un modelo energético más justo y sostenible. Gracias a ella, los consumidores pueden conocer, ajustar y mejorar sus hábitos energéticos sin renunciar a la comodidad. Cada pequeño cambio cuenta: apagar lo que no usamos, elegir energía verde o dejar que un sistema inteligente optimice el consumo mientras dormimos.