Duración
2 meses
Fecha de Inicio
04-10-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
706 €
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA es un programa de formación inicial diseñado para técnicos y operadores de redes eléctricas, ingenieros de plantas de generación convencional y renovable, gestores de proyectos de energía solar y eólica, responsables de eficiencia energética en empresas industriales, analistas de mercados eléctricos, gestores de activos de utilities, técnicos de mantenimiento de infraestructuras energéticas, y cualquier profesional del sector de la energía que quiera comprender y aplicar la inteligencia artificial en su trabajo —sin necesidad de saber programar, sin formación técnica en ciencias de datos y sin necesidad de ser especialista en algoritmos— para mejorar la predicción de la demanda energética, reducir los costes de mantenimiento de las instalaciones, optimizar la integración de las energías renovables en la red y avanzar en los objetivos de descarbonización que la transición energética impone al sector.
A lo largo del curso aprenderás a usar las herramientas de IA más accesibles y más directamente aplicables al sector energético: ChatGPT y Claude para el análisis de documentación técnica, la redacción de informes de operación y la exploración de casos de uso de IA en el sector; Power BI Copilot y Google Looker Studio para el análisis de datos de consumo, generación y mantenimiento con IA asistida; los sistemas de forecasting de demanda con las herramientas de predicción de series temporales accesibles sin programación —Amazon Forecast, Google Cloud Vertex AI Forecasting—; las plataformas de gestión de activos con IA como IBM Maximo y SAP Asset Intelligence Network para el mantenimiento predictivo de infraestructuras energéticas; las herramientas de optimización de la generación renovable con IA —WindESCo para la optimización de parques eólicos, Zeitview para la inspección de paneles fotovoltaicos con drones e IA—; y los sistemas de smart metering y gestión de la demanda que las utilities más avanzadas están desplegando con IA para la gestión de la red de distribución. El curso trabaja con casos reales de utilities, operadoras de redes y empresas del sector energético iberoamericano que están aplicando IA en sus operaciones.
El sector energético está en el centro de la mayor transformación económica y tecnológica de los próximos treinta años: la transición desde un sistema basado en combustibles fósiles —estables, predecibles y gestionables con los modelos de planificación convencionales— hacia un sistema basado en energías renovables que son intermitentes, distribuidas y dependientes de variables meteorológicas que ningún modelo determinista puede predecir con precisión suficiente para la gestión en tiempo real de la red. La inteligencia artificial es la herramienta que hace posible esa transición a escala: Google DeepMind demostró en 2019 que un sistema de IA aplicado a la predicción de la producción eólica mejoraba la predictibilidad de los parques eólicos de Google en un 20%, haciendo que una energía intermitente se comportara de forma más parecida a la energía gestionable; las utilities más avanzadas del mundo —Enel, Iberdrola, EDF, Engie— están invirtiendo cientos de millones de euros anuales en sistemas de IA para la gestión de la demanda, el mantenimiento predictivo y la optimización de la operación de la red.
El problema que el Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA resuelve es que la mayoría de los profesionales del sector energético conocen esos casos de éxito de la IA pero no saben exactamente cómo aplican a su trabajo específico —qué herramientas existen para el tipo de instalación que gestionan, cómo empezar a usarlas sin un equipo de datos detrás, cuáles son los casos de uso con mayor retorno de inversión para su organización—. El curso cierra esa brecha con el lenguaje del sector energético, no el de los ingenieros de IA, y con los casos de uso que los profesionales del sector pueden empezar a explorar desde la primera semana.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético te prepara para identificar, comprender y comenzar a aplicar la inteligencia artificial en los procesos del sector energético donde produce mayor impacto, con el criterio suficiente para participar activamente en los proyectos de transformación digital de tu organización.
Al finalizar el curso serás capaz de comprender cómo la IA está transformando la generación, la distribución y el consumo de energía: los tipos de IA aplicados en cada parte del sistema energético —los modelos de predicción de series temporales para la demanda y la generación renovable, los modelos de detección de anomalías para el mantenimiento predictivo, los algoritmos de optimización para la gestión de la red y el despacho de generación, y los sistemas de visión por computador para la inspección de activos—, los casos de uso de IA en el sector energético global e iberoamericano con mayor evidencia de impacto documentado, y el mapa de herramientas disponibles para cada caso de uso con el análisis de cuáles son accesibles para profesionales sin perfil técnico de datos, usar herramientas de IA para la predicción de la demanda energética y la optimización del despacho de generación: el acceso y la interpretación de los modelos de predicción de demanda que las plataformas cloud de IA ofrecen con interfaz sin código —Amazon Forecast, Google Vertex AI Forecasting—, el análisis de los patrones de consumo histórico con herramientas de visualización asistidas por IA para identificar las variables que más influyen en la demanda, y la comprensión de cómo los operadores de red usan esos modelos de predicción para optimizar el despacho de generación y reducir los costes de balance.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al curso desde cualquier lugar y aplica la IA al negocio energético desde hoy.
Aprenderás a predecir demanda, optimizar redes y reducir costes con IA en energía.
Trabajarás con Azure AI, IBM Maximo, ChatGPT y herramientas de predicción de demanda reales.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético te da el conocimiento aplicado al lenguaje, los procesos y las regulaciones del sector energético que la formación generalista en IA no puede darte: los casos de uso reales, las herramientas específicas del sector y el criterio de evaluación que el profesional de la energía necesita para participar activamente en la transformación digital de su organización.
Reducción significativa de las paradas no planificadas de las instalaciones de generación con mantenimiento predictivo: Las paradas no planificadas de las instalaciones de generación son el coste operativo de mayor impacto en la cuenta de resultados de cualquier operadora: una turbina de viento parada durante cuarenta y ocho horas en el período de mayor viento del año puede representar una pérdida de ingreso equivalente al 2% o 3% de su producción anual, y el coste de la reparación de emergencia en ese entorno multiplica por tres o cuatro el coste de la misma intervención planificada. Los sistemas de mantenimiento predictivo con IA que el Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA enseña a comprender y aplicar detectan las anomalías en los datos de vibración, temperatura y rendimiento del aerogenerador semanas antes de que se produzca el fallo, permitiendo planificar la intervención en la ventana de menor producción esperada y con el equipo y los repuestos listos. Los operadores de parques eólicos que han implementado sistemas de mantenimiento predictivo con IA reportan de forma consistente reducciones de las paradas no planificadas de entre el 25% y el 45%.
Optimización del despacho de generación renovable con predicción de producción más precisa: La integración masiva de las energías renovables en el sistema eléctrico ha creado un desafío de gestión que los modelos de predicción convencionales no pueden resolver: la producción eólica y fotovoltaica depende de la irradiación solar y la velocidad del viento con una variabilidad horaria que hace que el error de predicción a cuarenta y ocho horas de los modelos meteorológicos convencionales sea demasiado alto para la gestión eficiente del balance del sistema. Los modelos de predicción de producción renovable con IA —que combinan los datos de los modelos meteorológicos de alta resolución con los datos históricos de producción de la instalación y con las características específicas del parque— reducen ese error de predicción entre un 15% y un 30% respecto a los modelos convencionales, lo que se traduce directamente en menores costes de balance y mayor valor en el mercado para los operadores de renovables que venden en el mercado diario e intradiario.
Reducción del consumo de energía en instalaciones industriales con IA de gestión energética: Las industrias intensivas en energía —acerías, papeleras, industria química, desaladoras— tienen en el coste de la energía su mayor partida de coste operativo, con consumos que en algunos casos superan el 40% del coste total de producción. Los sistemas de gestión de la energía con IA que analizan en tiempo real los datos de consumo de todos los equipos del proceso industrial e identifican las oportunidades de optimización —la reprogramación de los equipos más intensivos para los períodos de menor precio en el mercado eléctrico, la optimización del factor de potencia para minimizar los términos de potencia de la factura eléctrica, la identificación de los equipos con consumo anómalamente alto que indican un problema de mantenimiento— producen reducciones del coste energético de entre el 10% y el 25% en las implementaciones más rigurosas, con períodos de retorno de la inversión de menos de un año en instalaciones de tamaño mediano.
El sector energético es, junto con el transporte, la actividad humana con mayor impacto en las emisiones de gases de efecto invernadero y en el desafío del cambio climático —y es por tanto el sector donde la transformación digital y la adopción de la IA tienen el mayor impacto potencial en los objetivos de sostenibilidad de la economía global. La IA no es en el sector energético una herramienta de mejora incremental: es la condición necesaria para que la transición energética sea técnicamente viable a la escala y la velocidad que la ciencia climática exige.
El Pacto Verde Europeo y los objetivos climáticos como el driver regulatorio de mayor impacto en la digitalización del sector: El Reglamento Europeo del Clima establece la neutralidad climática de la Unión Europea en 2050, con un objetivo intermedio de reducción de emisiones del 55% respecto a 1990 en 2030. El cumplimiento de esos objetivos requiere que la producción de electricidad en Europa sea prácticamente 100% renovable en 2035, lo que implica multiplicar por cuatro o cinco la capacidad instalada de energía eólica y fotovoltaica en menos de diez años —y gestionarla con un nivel de eficiencia y de integración en el sistema que es imposible sin la IA. Los planes nacionales de energía y clima de España, México, Colombia y Chile establecen objetivos equivalentes de penetración de renovables que crean la misma necesidad de transformación digital del sector en los mercados latinoamericanos. El profesional del sector energético que no entiende cómo la IA puede contribuir a esos objetivos no podrá liderar —ni siquiera participar con criterio— en los proyectos de transformación que los operadores de red, las utilities y las empresas de generación renovable tienen en marcha.
La proliferación de los recursos energéticos distribuidos como el cambio estructural que hace imprescindible la IA en la gestión de la red: La red eléctrica del siglo XX era un sistema de flujo unidireccional: grandes plantas de generación producían la energía, las redes de transporte y distribución la llevaban hasta los consumidores, y los operadores de red gestionaban el balance con modelos de planificación relativamente simples porque el número de puntos de inyección de energía en la red era pequeño y perfectamente conocido. La red del siglo XXI es un sistema de flujo bidireccional con millones de puntos de inyección simultáneos: los hogares con paneles solares que inyectan energía en la red cuando la producción supera el consumo, los vehículos eléctricos que pueden actuar como almacenamiento distribuido, las baterías domésticas que cargan cuando el precio es bajo y descargan cuando el precio es alto. Gestionar ese sistema en tiempo real —equilibrando en cada instante la producción y el consumo en todos sus nodos— es un problema de optimización de una complejidad que hace imposible cualquier solución que no use IA.
La escasez de profesionales del sector energético con competencias en IA como la oportunidad de diferenciación profesional más clara de los próximos cinco años: Las grandes utilities europeas e iberoamericanas —Iberdrola, Endesa, Enel, EDP, Naturgy, Comisión Federal de Electricidad, Ecopetrol, Petrobras— están acelerando masivamente sus inversiones en digitalización con IA, y la escasez de profesionales que combinan el conocimiento técnico del negocio energético con las competencias de uso de las herramientas de IA es el cuello de botella más crítico de esa transformación. El ingeniero eléctrico que entiende cómo configurar un modelo de predicción de demanda, el técnico de mantenimiento que sabe interpretar los outputs de un sistema de mantenimiento predictivo con IA, el gestor de activos que domina las plataformas de análisis de rendimiento de parques renovables con IA —son perfiles que ninguna universidad está formando en la cantidad que el mercado necesita, lo que crea una oportunidad de diferenciación profesional excepcional para los profesionales del sector que desarrollen esas competencias en los próximos meses.
El plan de estudio del Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético está organizado en cinco bloques que recorren el sistema energético en su totalidad —desde la generación hasta el consumo final— con casos reales de aplicación de IA en cada etapa y ejercicios prácticos con las herramientas accesibles para el profesional del sector sin perfil técnico de datos.
El primer bloque, IA en el sistema energético: mapa de la transformación, establece el contexto completo: la historia de la adopción de la IA en el sector energético desde los primeros sistemas expertos de los años noventa hasta la IA generativa de hoy, el análisis de los casos de referencia global —DeepMind para la predicción eólica de Google, el sistema de gestión de la red de Enel X, la plataforma de mantenimiento predictivo de Iberdrola—, la taxonomía de los tipos de IA más usados en el sector energético —los modelos de predicción de series temporales, los modelos de detección de anomalías, los algoritmos de optimización y los sistemas de visión por computador para la inspección de activos—, y el mapa de herramientas disponibles con evaluación de accesibilidad para el perfil del alumno.
El segundo bloque cubre la IA en la predicción de demanda y la generación renovable: los modelos de forecasting de demanda, la predicción de producción eólica y solar, y el impacto en el mercado eléctrico. El tercer bloque trabaja el mantenimiento predictivo de activos energéticos: los datos de sensores, las plataformas de IBM Maximo y SAP AIN, y el protocolo de trabajo con las alertas del sistema. El cuarto bloque aborda la gestión inteligente de la red y el almacenamiento: los sistemas SCADA con IA, la gestión de baterías y la integración de los recursos energéticos distribuidos. El quinto bloque trabaja la eficiencia energética con IA en edificios e industrias: los BEMS con IA, la gestión energética industrial y la electromovilidad inteligente. El curso culmina con el Proyecto Final.
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El Proyecto Final del Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético consiste en el diseño de un Plan de Aplicación de IA para el proceso o activo energético de mayor impacto potencial en la organización del alumno —o para un caso de referencia del sector elegido en función del área de especialización del alumno—, con el análisis del caso de uso, la selección de herramientas y el plan de implementación detallado.
El proyecto incluye el análisis del caso de uso energético: la descripción del proceso o activo energético seleccionado como objeto del plan —el parque eólico, la subestación de distribución, la planta industrial con consumo intensivo de energía, el sistema de predicción de demanda de la utility—, con los indicadores actuales de rendimiento del proceso —la tasa de paradas no planificadas, el error de predicción de demanda, el coste de la energía por unidad de producción— y la cuantificación del potencial de mejora que la aplicación de la IA puede producir en esos indicadores, el mapa de datos disponibles: el inventario de los datos que la organización tiene disponibles para la aplicación de la IA en el caso de uso elegido —los datos de sensores de los activos, los registros históricos de mantenimiento, los datos de consumo energético por equipo, los datos del mercado eléctrico—, con la evaluación de la calidad, la completitud y la accesibilidad de esos datos, y la identificación de las fuentes de datos adicionales que el caso de uso requeriría, el análisis de soluciones de IA disponibles: la evaluación de las plataformas y herramientas de IA más adecuadas para el caso de uso elegido —con la comparación en términos de funcionalidades, requisitos de integración, modelo de precios, referencias en el sector energético y accesibilidad para el perfil técnico del equipo disponible en la organización—, y la selección razonada de la solución más adecuada para el caso de uso, el plan de implementación y medición: el roadmap de implementación en dos fases —el piloto acotado con el activo o el proceso de menor riesgo para validar el modelo, y la extensión al conjunto del activo o del proceso—, con los indicadores de rendimiento que se medirán en cada fase, el criterio de éxito del piloto que justificaría la extensión, y el plan de comunicación de los resultados a la dirección de la organización, y el análisis de retorno de inversión: el cálculo del impacto económico estimado de la implementación en los indicadores de negocio más relevantes —el ahorro en costes de mantenimiento no planificado, la reducción del coste de balance, la mejora del ingreso por mejor predicción de producción renovable—, con el coste estimado de la implementación y el período de retorno esperado. El Proyecto Final se presenta al grupo del curso en un formato de pitching ejecutivo de quince minutos con preguntas.
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Academia IA
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA aborda los límites de los modelos de predicción de demanda energética con IA como uno de los aspectos críticos de la aplicación práctica, porque la diferencia entre un modelo que funciona bien en condiciones normales y uno que es operativamente útil incluye necesariamente su comportamiento en los eventos excepcionales que son precisamente los de mayor riesgo para la seguridad del sistema. Los modelos de predicción de demanda con IA tienen un rendimiento significativamente mejor que los modelos estadísticos convencionales en los días típicos —donde el aprendizaje de los patrones históricos de consumo en función de la temperatura, el día de la semana y el calendario festivo es suficientemente preciso para la planificación de la operación—, pero todos los modelos tienen limitaciones en los eventos verdaderamente excepcionales: los que no tienen precedentes suficientes en el histórico de datos del modelo para que el aprendizaje sea efectivo. Las estrategias que los operadores de red más avanzados usan para gestionar esa limitación son la combinación de los modelos de predicción con IA con el criterio experto de los analistas del sistema en los días de mayor incertidumbre, la calibración de los modelos con los datos de los eventos excepcionales históricos que sí están en el dataset de entrenamiento, y el diseño de los sistemas de alerta que detectan cuándo la predicción del modelo está en un régimen donde su incertidumbre es estadísticamente mayor —para que el operador adopte márgenes de reserva adicionales que compensen esa mayor incertidumbre.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA aborda el desafío de la aplicación del mantenimiento predictivo con IA en activos energéticos legacy —que es el caso más frecuente en el sector energético iberoamericano, donde una parte significativa de la infraestructura de generación y distribución tiene más de veinte o treinta años de antigüedad y fue diseñada sin capacidades de monitorización digital— como uno de los retos de implementación más comunes y más abordables con las estrategias correctas. La ausencia de sensores en los activos legacy no impide la aplicación del mantenimiento predictivo con IA, pero cambia el enfoque: en lugar de los modelos basados en datos de sensores de alta frecuencia —vibración, temperatura, presión en tiempo real— que los activos más modernos permiten, los sistemas de mantenimiento predictivo para activos sin sensores se basan en otras fuentes de datos que sí están disponibles: los registros históricos de mantenimiento —que contienen información sobre qué fallos se han producido, cuándo y en qué condiciones operativas—, los datos del sistema SCADA —los parámetros eléctricos del activo medidos de forma centralizada aunque con menor frecuencia que los sensores dedicados—, y los datos de inspección visual periódica convertidos a formato estructurado. El curso cubre la metodología de digitalización de los registros históricos de mantenimiento en papel como primer paso del proyecto de mantenimiento predictivo, con las herramientas de extracción de datos con IA que aceleran ese proceso de forma significativa.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA aborda la predicción de precios del mercado eléctrico con IA con la honestidad que los límites reales de la tecnología exigen, porque las expectativas incorrectas sobre la capacidad predictiva de los modelos de IA en el mercado eléctrico son una fuente frecuente de decisiones de inversión mal fundadas. El mercado eléctrico tiene una característica que lo hace extraordinariamente difícil de predecir: los precios extremos —los picos de precio durante episodios de escasez o los precios negativos durante episodios de sobreproducción renovable— están causados por la convergencia de múltiples factores simultáneos —meteorológicos, de demanda, de disponibilidad de activos de generación, de comportamiento estratégico de los participantes— que los modelos de predicción con IA no pueden anticipar con precisión en horizontes superiores a dos o tres horas. Lo que los modelos de predicción de precios con IA sí hacen mejor que los modelos estadísticos convencionales es la predicción del nivel de precios en condiciones normales del mercado —que es el caso que ocurre el 90% del tiempo— con un error medio significativamente menor, lo que tiene un valor económico real para la gestión de la oferta de los generadores y para la optimización de la estrategia de carga de las baterías y los bombeos. El curso enseña a interpretar correctamente las salidas de los modelos de predicción de precios con IA —incluyendo los intervalos de confianza que cuantifican la incertidumbre de la predicción— para tomar decisiones de gestión que sean robustas ante esa incertidumbre.
El Curso de Introducción a la IA para el Sector Energético de Academia IA cubre la aplicación de la IA en la gestión de parques fotovoltaicos como uno de los casos de uso más maduros y mejor documentados del sector, con datos de implementaciones reales que permiten calcular el retorno de la inversión con razonable precisión. Los sistemas de monitorización convencionales de los parques fotovoltaicos miden la producción de cada inversor y del parque en su conjunto, y alertan cuando la producción de un inversor cae por debajo de un umbral definido manualmente. Ese sistema detecta los fallos evidentes —el inversor que se apaga completamente— pero no detecta la degradación gradual del rendimiento que es la forma más frecuente de pérdida de producción en los parques fotovoltaicos: el ensuciamiento progresivo de los paneles, el sombreado parcial por vegetación o estructuras adyacentes, la degradación de las células por puntos calientes o microfisuras, y la derivación de corriente en los strings. Los sistemas de análisis de rendimiento con IA comparan la producción real de cada string, cada inversor y cada zona del parque con la producción esperada en función de la irradiación medida y de las características técnicas del equipo, identificando las desviaciones estadísticamente significativas que indican un problema antes de que el impacto en la producción sea lo suficientemente grande para ser detectado por los sistemas de umbral convencionales. Los operadores de parques fotovoltaicos que han implementado sistemas de análisis de rendimiento con IA reportan recuperaciones de producción de entre el 1,5% y el 4% respecto al estado previo a la implementación —que en un parque de cincuenta megavatios representa entre setecientos cincuenta mil y dos millones de euros de ingreso adicional anual a los precios actuales del mercado eléctrico, con costes de implementación que se recuperan típicamente en menos de seis meses.
