{"id":30491,"date":"2025-02-24T09:02:32","date_gmt":"2025-02-24T08:02:32","guid":{"rendered":"https:\/\/spacewell.com\/?p=30491"},"modified":"2025-07-16T11:56:39","modified_gmt":"2025-07-16T09:56:39","slug":"inteligencia-artificial-en-la-gestion-energetica-nueva-herramienta-de-pronostico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/spacewell.com\/es\/recursos\/blog\/inteligencia-artificial-en-la-gestion-energetica-nueva-herramienta-de-pronostico\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial en la Gesti\u00f3n de la Energ\u00eda: Nueva herramienta de previsi\u00f3n"},"content":{"rendered":"<div class=\"gb-container gb-container-aae68dfd gb-container-5731d80c\">\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial (IA) ha sido noticia en todas partes: desde particulares que utilizan ChatGPT para tareas cotidianas, hasta empresas que desarrollan sus propios motores de IA. Sin embargo, a menudo se pasa por alto que la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico (AM) existen desde hace bastante tiempo, con muchas aplicaciones en el mundo real anteriores al lanzamiento de ChatGPT.   <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando no es a trav\u00e9s de un chat, a veces podemos ser incapaces de identificar si lo que vemos est\u00e1 calculado mediante procesos impulsados por IA, ya que estos sistemas dependen fundamentalmente de modelos estad\u00edsticos y matem\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este art\u00edculo vas a ver algunos ejemplos reales de lo que significa la IA para la gesti\u00f3n de la energ\u00eda, incluido nuestro nuevo m\u00f3dulo de previsi\u00f3n, y tienes la oportunidad de apuntarte a nuestro pr\u00f3ximo seminario web.  <\/p>\n\n\n\n<!--HubSpot Call-to-Action Code --><span class=\"hs-cta-wrapper\" id=\"hs-cta-wrapper-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><span class=\"hs-cta-node hs-cta-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\" id=\"hs-cta-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><!--[if lte IE 8]><div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div><![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95\" style=\"border-width:0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/d98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95.png\" alt=\"Webinar Previsi\u00f3n energ\u00e9tica\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, 'd98b9fc1-6dfc-4e8b-b5b3-caed4a492b95', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code -->\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-machine-learning-and-ai-in-energy-management\">Aprendizaje autom\u00e1tico e IA en la gesti\u00f3n de la energ\u00eda<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una de las formas m\u00e1s sencillas de ML es un modelo de regresi\u00f3n lineal-y = Ax + B-familiar para la mayor\u00eda de los ingenieros. Como puedes imaginar, la disciplina se extiende a una amplia variedad de enfoques m\u00e1s sofisticados, incluidas las redes neuronales. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo esto en cuenta, \u00bfc\u00f3mo se vincula la inteligencia artificial a la gesti\u00f3n de la energ\u00eda?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>El sector de la gesti\u00f3n energ\u00e9tica puede beneficiarse enormemente de las soluciones basadas en la IA<\/strong>. Entre las \u00e1reas clave en las que los modelos de IA resultan esenciales est\u00e1n: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Creaci\u00f3n de l\u00edneas de base<\/strong> para cumplir protocolos como el Protocolo Internacional de Medici\u00f3n y Verificaci\u00f3n del Rendimiento (IPMVP) para demostrar el ahorro de energ\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Previsi\u00f3n<\/strong> del consumo o producci\u00f3n de energ\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Detectar anomal\u00edas e ineficiencias<\/strong> en los edificios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aprendizaje del comportamiento de los edificios<\/strong> en condiciones ambientales espec\u00edficas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que estos diversos casos de uso existen desde hace muchos a\u00f1os y a menudo se han abordado mediante modelos <em>sencillos <\/em>, surge una pregunta pertinente: \u00bfcu\u00e1ndo debemos optar por esos modelos <em>sencillos<\/em> como las regresiones lineales y cu\u00e1ndo debemos adoptar enfoques m\u00e1s avanzados?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ciertas normativas dictan a menudo el uso de modelos espec\u00edficos. Seg\u00fan las directrices del IPMVP, por ejemplo, deben emplearse modelos lineales m\u00faltiples (Ax+By+Cz+&#8230;+D) para cuantificar el ahorro, aunque otros m\u00e9todos puedan arrojar resultados superiores, es decir, a\u00fan no se permite el aprendizaje autom\u00e1tico avanzado. Para facilitar este proceso, Spacewell Energy ha desarrollado la App ABC, que ayuda a agilizar la creaci\u00f3n de tales ecuaciones.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, cuando no existe ninguna restricci\u00f3n legislativa, es esencial equilibrar la precisi\u00f3n y los recursos invertidos. Por ejemplo, ser\u00eda ineficaz utilizar un modelo muy complejo para explicar una correlaci\u00f3n entre dos variables, como comprobar si existe una correlaci\u00f3n entre los d\u00edas-grado de calefacci\u00f3n (DD) y el consumo de electricidad. En cambio, los <strong>modelos m\u00e1s avanzados merecen la pena cuando la relaci\u00f3n entre entradas y salidas no es directa<\/strong>, por ejemplo en la previsi\u00f3n energ\u00e9tica.    <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No obstante, algunos clientes han expresado su preocupaci\u00f3n por no poder <em>controlar <\/em>el modelo que calcula los resultados. Con una l\u00ednea de base simple, pueden elegir las entradas, pueden calibrar los modelos ellos mismos y pueden ver f\u00e1cilmente el efecto que un cambio en las entradas causar\u00e1 en las salidas. En cambio, con los modelos ML complejos esto no es posible, ya que a veces funcionan como una caja negra. Como los propios modelos pueden tener m\u00faltiples dimensiones, no pueden representarse gr\u00e1ficamente o mediante una ecuaci\u00f3n y a veces es dif\u00edcil conocer el efecto de cada entrada sobre la salida.     <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ello, <strong>en Spacewell Energy aplicamos el aprendizaje autom\u00e1tico avanzado en aquellos casos de uso en los que es necesario para resolver un problema espec\u00edfico o proporciona resultados significativamente mejores<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-a-practical-example-new-forecasting-tool-in-spacewell-energy\">Un ejemplo pr\u00e1ctico: Nueva herramienta de previsi\u00f3n en Spacewell Energy<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Spacewell Energy ha lanzado recientemente una herramienta de previsi\u00f3n capaz de predecir el consumo y la producci\u00f3n de recursos (electricidad, gas, agua) para los pr\u00f3ximos 10 d\u00edas, incorporando datos meteorol\u00f3gicos.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo en cuenta toda la informaci\u00f3n que se ha compartido en la secci\u00f3n anterior, quer\u00edamos ver la <strong>diferencia de resultados entre los modelos simples y los complejos<\/strong>. Para ello, comparamos cuatro m\u00e9todos de predicci\u00f3n a lo largo de 12 meses: <\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La m\u00e1s sencilla: <\/strong>Regresi\u00f3n lineal (Ax + By + Cz + (&#8230;) + D)<\/li>\n\n\n\n<li>Regresi\u00f3n polin\u00f3mica (Ax + Bxy + <sup>Cz2<\/sup> + (&#8230;) + D)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>M\u00e1s complejos: <\/strong>Dos modelos de IA m\u00e1s complejos que se ofrecen dentro de nuestra herramienta de previsi\u00f3n:\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Modelo de IA con mejor rendimiento en la herramienta (el que muestra el error m\u00e1s bajo).<\/li>\n\n\n\n<li>Modelo de IA con peor rendimiento en la herramienta (el que muestra el error m\u00e1s alto).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los resultados mostraron que el modelo de IA con mejores resultados proporcionaba una <strong>reducci\u00f3n<\/strong> del <strong>28%<\/strong> en los errores de predicci\u00f3n en comparaci\u00f3n con otros m\u00e9todos. Adem\u00e1s, fue el modelo que proporcion\u00f3 la mejor predicci\u00f3n en los 12 meses en los que se evaluaron los cuatro modelos: <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeSOMe7W6uUoNI6dSIW9P9nTV53H77fsBYVWQg_9SitxPnasUYNT4mWKG5X8PI-ittMyy2uoe6CZfPyJ57M3fdtiicBQpooOJN9gXvOynm950sEKiruc1oT5uvlGzW-hvAmeHvBQg?key=LZz4WR7USqkKPfhnv4WlD3iZ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puede que el porcentaje de error no te ayude a comprender cu\u00e1nto mejor es un modelo frente al otro. Para ser m\u00e1s claros, tambi\u00e9n mostramos la diferencia gr\u00e1fica entre los modelos. A continuaci\u00f3n puedes observar la diferencia entre el modelo de IA de mejor rendimiento y los dem\u00e1s, siendo el primero el \u00fanico capaz de seguir la curva de consumo real:    <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeHG9CNXZebOdA5XG0Sfv99dCXCWFeKltqMrWw_PB-WaY46Zn8_RzYMbsVWDtQBWgY-HaJ1Z7cFPoO9Tmf33Sma9fGoLkKkoFm04hW5d_K3AlbUK5Iwn9-K2DcfJ5b-hOixXW-Q?key=LZz4WR7USqkKPfhnv4WlD3iZ\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este caso, decidimos utilizar los modelos complejos de IA, ya que los resultados que proporcionaban eran significativamente mejores que los de los modelos m\u00e1s sencillos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-other-applications-of-artificial-intelligence-in-energy-management\"><strong>Otras aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Gesti\u00f3n de la Energ\u00eda<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En Spacewell Energy no s\u00f3lo tenemos la funci\u00f3n de previsi\u00f3n, sino tambi\u00e9n m\u00e1s productos basados en IA:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Optimizar<\/strong>: nuestro motor de detecci\u00f3n de anomal\u00edas<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Detect<\/strong>: nuestra herramienta de evaluaci\u00f3n comparativa que ayuda a identificar los frutos maduros en la cartera de una empresa.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n de la potencia<\/strong> (de momento s\u00f3lo en Espa\u00f1a): Nuestra herramienta que ayuda a los usuarios a identificar la mejor potencia contratada para sus edificios con el fin de minimizar los costes de energ\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ABC<\/strong> (Creaci\u00f3n autom\u00e1tica de l\u00edneas de base): Nuestra herramienta que ayuda a crear l\u00edneas de base compatibles con el protocolo IPMVP.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Puedes obtener m\u00e1s informaci\u00f3n sobre nuestra herramienta de previsi\u00f3n, Optimizar, Detectar y ABC durante nuestro pr\u00f3ximo seminario web, el 20 de marzo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA forma parte del panorama de la gesti\u00f3n energ\u00e9tica desde hace mucho m\u00e1s tiempo de lo que mucha gente cree, y es la base de todo, desde la creaci\u00f3n de l\u00edneas de base hasta la detecci\u00f3n de anomal\u00edas. Aunque normativas como la IPMVP exigen m\u00e9todos m\u00e1s sencillos, como la regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple, hay abundantes pruebas de que <strong>modelos m\u00e1s complejos pueden superar a estos enfoques tradicionales cuando no hay restricciones legislativas<\/strong>. Equilibrar la complejidad de estas soluciones con la necesidad de transparencia sigue siendo un reto clave, ya que los modelos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico suelen ser dif\u00edciles de visualizar e interpretar.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No obstante, <strong>los resultados del mundo real ilustran los claros beneficios de adoptar la innovaci\u00f3n impulsada por la IA<\/strong>. La herramienta de previsi\u00f3n de Spacewell Energy, por ejemplo, demostr\u00f3 una notable mejora del 28% en la precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n al utilizar un modelo m\u00e1s avanzado en lugar de m\u00e9todos m\u00e1s sencillos. Aunque algunos usuarios pueden dudar inicialmente en adoptar soluciones que no pueden deconstruir completamente, las notables ganancias de eficacia y fiabilidad confirman que, en muchos casos, estas t\u00e9cnicas de IA de \u00faltima generaci\u00f3n ofrecen el camino m\u00e1s eficaz.  <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para seguir hablando de la IA en la gesti\u00f3n de la energ\u00eda y de la nueva funci\u00f3n Previsi\u00f3n, vamos a organizar un nuevo seminario web el 20 de marzo. Inscr\u00edbete hoy para estar al d\u00eda de las \u00faltimas tendencias e innovaciones.   <\/p>\n\n\n\n<!--HubSpot Call-to-Action Code --><span class=\"hs-cta-wrapper\" id=\"hs-cta-wrapper-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><span class=\"hs-cta-node hs-cta-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\" id=\"hs-cta-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><!--[if lte IE 8]><div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div><![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/437281\/87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\"><img decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13\" style=\"border-width:0px;\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/437281\/87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13.png\" alt=\"Webinar La IA en la gesti\u00f3n de la energ\u00eda\"\/><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(437281, '87d938df-6566-449a-9792-de9b1b973f13', {\"useNewLoader\":\"true\",\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code -->\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nota del Editor: Este art\u00edculo ha sido escrito por J\u00falia Bayascas, Product Manager de Spacewell Energy.<\/p>\n\n<\/div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial (IA) ha sido noticia en todas partes: desde particulares que utilizan ChatGPT para tareas cotidianas, hasta empresas que desarrollan sus propios motores de IA. 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