La inteligencia artificial (IA) se está consolidando como una herramienta esencial en la transformación energética de las ciudades contemporáneas. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, anticipar escenarios complejos y optimizar sistemas en tiempo real la posiciona como el núcleo operativo de infraestructuras urbanas más sostenibles, eficientes y resilientes. A través de su integración en redes eléctricas, edificios inteligentes, transporte y almacenamiento energético, la IA permite avanzar hacia un modelo urbano alineado con los objetivos de descarbonización y adaptación climática
La inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel cada vez más central en la transformación de los sistemas energéticos urbanos, actuando como una tecnología habilitadora que permite la transición hacia modelos más sostenibles, inteligentes y resilientes. Lejos de ser una mera herramienta complementaria, la IA se configura como el cerebro operativo de las ciudades del futuro, capaz de integrar y orquestar un mosaico de fuentes energéticas renovables, sistemas de almacenamiento, infraestructuras digitales y dispositivos inteligentes para optimizar tanto la generación como la distribución y el consumo de energía.
En un contexto de creciente urbanización, cambio climático y urgencia por la descarbonización, la capacidad de las ciudades para adoptar soluciones energéticas inteligentes no es solo deseable, sino imperativa. A través del uso de algoritmos de aprendizaje automático, procesamiento de datos en tiempo real y modelos predictivos, la IA permite gestionar sistemas energéticos complejos como si se tratara de un organismo coordinado, donde cada componente —paneles solares, turbinas eólicas, redes geotérmicas, vehículos eléctricos y baterías— responde de manera adaptativa a las condiciones cambiantes del entorno y la demanda.
Un ejemplo paradigmático de este potencial se encuentra en la Estación de Energía Híbrida Oya, ubicada en Sudáfrica. Allí, un sistema basado en IA coordina de manera automática y continua la interacción entre la energía solar, la eólica y el almacenamiento en baterías para garantizar un suministro eléctrico confiable a más de 300.000 hogares. Este tipo de integración, altamente compleja desde el punto de vista técnico, se ve facilitada por la IA, que no solo hace posible la gestión simultánea de múltiples fuentes intermitentes, sino que mejora su eficiencia operativa, reduce los costos de mantenimiento y maximiza el aprovechamiento de los recursos disponibles.
En el ámbito de los edificios inteligentes, la IA también está revolucionando la forma en que se gestiona la energía a nivel micro. Sistemas de climatización inteligentes, por ejemplo, emplean sensores y algoritmos para evaluar variables como la ocupación de los espacios, la orientación solar, el uso de electrodomésticos y la generación doméstica de energía renovable. Estos sistemas no solo ajustan la temperatura de cada habitación en función del confort y el uso real, sino que también redistribuyen el calor o el frío dentro del edificio para minimizar el consumo energético. La gestión integrada de estos recursos permite alcanzar altos niveles de eficiencia energética sin comprometer la calidad de vida de los usuarios.
La integración de la IA en las redes eléctricas está marcando una nueva era para la planificación energética. Gracias a modelos avanzados de predicción meteorológica, los operadores pueden anticipar con precisión la producción de energía renovable, ajustar la carga en la red, almacenar excedentes y prepararse para eventos climáticos extremos. En Cambridge, Reino Unido, el sistema Aardvark ha demostrado que es posible generar pronósticos locales precisos utilizando datos satelitales y de sensores, procesados en ordenadores convencionales. Esto democratiza el acceso a tecnologías avanzadas, reduciendo la dependencia de supercomputadoras costosas y permitiendo que incluso ciudades pequeñas o con recursos limitados accedan a capacidades predictivas avanzadas.
En el sector de la calefacción y refrigeración distrital, la IA ofrece soluciones innovadoras especialmente relevantes para ciudades situadas en climas extremos. En Múnich, Alemania, se ha implementado un sistema basado en IA para mejorar el funcionamiento de redes de calefacción geotérmica mediante sensores subterráneos que monitorizan variables térmicas y de humedad. La información recopilada alimenta modelos digitales que permiten ajustar el flujo térmico de forma dinámica, enviando más energía a zonas de alta demanda —como viviendas densamente ocupadas— y reduciéndolo en espacios infrautilizados. Esta estrategia no solo mejora la eficiencia energética, sino que prolonga la vida útil de la infraestructura y reduce los costos operativos.
Del mismo modo, la IA permite aprovechar fuentes energéticas hasta ahora subutilizadas. En Orkney, Escocia, por ejemplo, el sistema HyAI transforma el exceso de energía eólica y mareomotriz en hidrógeno verde, almacenándolo para su uso posterior. La IA decide el momento óptimo para generar hidrógeno basándose en múltiples variables, incluyendo pronósticos meteorológicos, precios de la electricidad y capacidad de almacenamiento. Este modelo permite equilibrar la oferta y la demanda de energía renovable, evitando desperdicios y generando nuevas formas de almacenamiento sostenible.
En cuanto al almacenamiento energético distribuido, la IA está abriendo nuevas posibilidades de participación ciudadana en el sistema eléctrico. En Finlandia, la empresa Capalo AI ha desarrollado Zeus VPP, una planta de energía virtual que conecta baterías domésticas y comerciales en una red inteligente. Gracias a algoritmos predictivos, el sistema decide cuándo cargar o descargar las baterías teniendo en cuenta el precio de la electricidad, el consumo local y las condiciones meteorológicas. Esto permite a los propietarios generar ingresos vendiendo energía a la red y, al mismo tiempo, mejora la estabilidad del sistema eléctrico mediante una respuesta distribuida y flexible.
Las empresas eléctricas, por su parte, están utilizando IA para monitorear y gestionar infraestructuras críticas con un grado de precisión sin precedentes. La clasificación dinámica de líneas permite ajustar en tiempo real la capacidad de transporte eléctrico, aumentando entre un 15 y un 30 % según las condiciones ambientales, sin necesidad de realizar costosas ampliaciones físicas. Asimismo, el análisis de datos de medidores inteligentes permite identificar transformadores que podrían sobrecalentarse debido al creciente uso de vehículos eléctricos y bombas de calor, lo cual posibilita una estrategia de mantenimiento predictivo que evita fallos y prolonga la vida útil de los equipos.
En el ámbito del transporte, la IA está integrando los sistemas de movilidad en la estrategia energética urbana. En Nueva York, la empresa Con Edison ha instalado sistemas de almacenamiento energético que reducen la necesidad de activar plantas contaminantes durante picos de demanda. Además, está aplicando análisis basados en IA en toda su red para optimizar el voltaje y anticipar fallas. En California, la tecnología “vehicle-to-grid” gestionada por IA permite que autobuses escolares eléctricos devuelvan energía a la red en momentos críticos, al tiempo que garantiza su disponibilidad operativa para el transporte diario.
Finalmente, a nivel institucional, la IA también está transformando la gobernanza energética. Empresas como Google han logrado reducir el consumo energético de refrigeración en centros de datos hasta en un 40 % gracias a sistemas de IA que ajustan automáticamente ventiladores, bombas y ventanas. Iniciativas como el Open Power AI Consortium, impulsadas por el Instituto de Investigación de Energía Eléctrica (EPRI) junto a compañías como NVIDIA y Microsoft, están desarrollando herramientas de IA de código abierto para que incluso las ciudades con menos recursos puedan acceder a capacidades avanzadas sin tener que diseñarlas desde cero.
En conjunto, estas aplicaciones evidencian el papel central de la IA en la transición energética global. No se trata solo de reducir las emisiones o de abaratar las facturas eléctricas, sino de construir sistemas energéticos más justos, resilientes y adaptativos, capaces de afrontar los desafíos del siglo XXI. La IA, al facilitar una gestión inteligente y optimizada de los recursos, se convierte en un eje estratégico para garantizar un desarrollo urbano sostenible y equitativo.