La consultora AleaSoft Energy Forecasting cumple 27 años aplicando inteligencia artificial al análisis de los mercados eléctricos. Desde finales de los 90, cuando hablar de IA en este sector resultaba marginal, la compañía combina redes neuronales con métodos estadísticos clásicos para anticipar precios, demanda y generación renovable.
Esa veteranía cobra ahora otro valor. El consumo eléctrico de los centros de datos europeos creció un 17 % en 2025 y el mercado eléctrico europeo se ha vuelto bastante más complejo: integración masiva de renovables, almacenamiento con baterías, contratos PPA, evolución errática de la demanda. La firma defiende que en este escenario la IA no sustituye a los modelos clásicos, sino que los refuerza.
El planteamiento técnico de AleaSoft se aleja del relato dominante. La empresa sostiene que confiar todo a algoritmos de machine learning aislados deja huecos peligrosos. Estos modelos funcionan bien en condiciones estables, pero fallan cuando aparecen cambios regulatorios bruscos o picos extremos de precio, dos cosas que el mercado eléctrico produce con frecuencia.
La consultora propone mezclar tres capas: modelos de IA entrenados con series largas, métodos estadísticos clásicos y modelos fundamentales de mercado que incorporan regulación, meteorología y comportamiento de los agentes. Sin esa combinación, según AleaSoft, la previsión pierde robustez justo cuando más hace falta, en los escenarios extremos.
El uso de inteligencia artificial en el sector eléctrico ha pasado de un terreno casi de laboratorio a sostener decisiones de inversión millonarias. La firma trabaja en previsiones de precios y generación renovable que sirven para financiar proyectos solares y eólicos, valorar activos en operaciones de compraventa y diseñar contratos de compra de energía a largo plazo (PPA).
El almacenamiento con baterías es otra pata clave. Las decisiones sobre dimensionado, ciclos de carga y arbitraje horario de precios dependen de previsiones afinadas. La combinación de IA con modelos físicos del sistema eléctrico marca diferencias visibles entre proyectos rentables y proyectos que pierden dinero año tras año.
AleaSoft ha convocado un webinar para el 21 de mayo de 2026 centrado en la evolución de los mercados eléctricos europeos. El programa abordará la interacción entre generación renovable, almacenamiento y demanda, y cómo esos tres factores reconfiguran la señal de precios y la estructura de ingresos de los nuevos proyectos.
El sector eléctrico atraviesa una fase de transformación rápida. La presión de los centros de datos sobre la red, los problemas con los transformadores y la guerra por la capacidad han cambiado el tablero. En ese marco, contar con previsiones fiables es lo que separa la inversión planificada del salto a ciegas.
La consultora ya había abordado en una sesión anterior cómo la IA cambia las decisiones de inversión, demanda y almacenamiento. La cita de mayo amplía ese trabajo con datos actualizados de los principales mercados europeos y casos prácticos sobre proyectos en curso.
Es una consultora especializada en previsiones de precios, demanda y generación renovable para los mercados eléctricos europeos. Combina inteligencia artificial con modelos estadísticos clásicos y modelos fundamentales del sistema eléctrico.
A finales de los años 90, casi tres décadas antes del actual auge mediático de la IA. La firma incorporó redes neuronales y modelos estadísticos avanzados como base de su trabajo en mercados eléctricos.
Los modelos de machine learning aislados fallan ante cambios regulatorios bruscos y escenarios extremos. La combinación con métodos estadísticos clásicos y modelos fundamentales aporta robustez cuando las series históricas dejan de ser representativas.
De la evolución de los mercados eléctricos europeos en un contexto de mayor complejidad estructural, con foco en la interacción entre renovables, almacenamiento, demanda y precios.
Para financiar proyectos renovables, valorar activos energéticos, estructurar contratos PPA y tomar decisiones de inversión y dimensionado de almacenamiento en un sector eléctrico cada vez más volátil.
