El 90% que nunca entregas

En un mercado eléctrico alemán, un algoritmo que gestiona una batería conectada a la red toma miles de posiciones en un solo día. Cuando sale el sol, nueve de cada diez ya han desaparecido: reoptimizadas, retiradas, sustituidas, jamás entregadas físicamente. La batería en sí puede que se cargue y se descargue apenas un puñado de veces. El resto fue pensar en voz alta a velocidad de máquina.

Esa cifra —alrededor del 90% de las posiciones de trading son virtuales— salió a relucir en un webinar de RENMAD sobre el papel de la inteligencia artificial en la nueva generación de sistemas de almacenamiento de energía en baterías (BESS). No es un error de redondeo ni la rareza de una mesa de operaciones concreta. Se está convirtiendo en la física básica de cómo un activo flexible se gana el sustento, y explica por qué el negocio del almacenamiento se está transformando calladamente en un negocio de software.

El momento no es casual. España se ha fijado un objetivo de en torno a 22,5 GW de almacenamiento para 2030, y la Comisión Europea aprobó a finales de mayo un mercado de capacidad de 9.000 millones de euros. Los mercados de ajuste y de servicios de balance se multiplican. Cada nuevo mercado es otra puerta por la que una batería puede entrar, y otra razón por la que la vieja forma de decidir cuál, a mano, ha dejado de funcionar.

El problema de poner primero al humano

El alegato contra hacer esto manualmente lo formuló sin rodeos Juan Galiardo Sosa, regional manager para Iberia en Entrix, un optimizador de baterías que gestiona alrededor de 2,5 GW de activos flexibles en cinco países.

"Ese modelo es esencialmente incompatible con la naturaleza de un activo flexible", dijo refiriéndose a la vieja mesa de operaciones dirigida por humanos. En cualquier momento, una batería puede actuar en el mercado diario, en el mercado intradiario continuo y en una pila creciente de mercados de ajuste —reserva secundaria, capacidad y lo que sea que el operador del sistema imagine a continuación, incluido el control de tensión—. El número de opciones vivas en cada instante es sencillamente mayor de lo que una persona puede retener en la cabeza, no digamos ya ejecutar antes de que el precio se mueva.

Así que Entrix no lo intenta. Dos tercios de su centenar largo de empleados son desarrolladores de software, gente de producto y científicos de datos. La empresa es, en el marco de Galiardo, una firma de software que da la casualidad de que opera con baterías, y no una firma de trading que compró algo de software. El algoritmo toma las posiciones; los humanos fijan los límites.

Y aquí es donde la cifra del 90% se gana el sueldo. Cada posición que toma el algoritmo está, en la jerga, respaldada por activos (asset-backed): podría entregarse físicamente si hiciera falta. Esto no es especulación por cuenta propia con el dinero de otro. Pero a medida que llega información nueva a lo largo del día, la máquina sigue ajustando, recortando, redecidiendo. El objetivo no es ciclar la batería con más intensidad. El objetivo es justo el contrario: encontrar el mejor ingreso posible ciclándola lo menos posible, porque cada ciclo es degradación, y la degradación es dinero que se marcha por la puerta.

Cuando Entrix comparó su algoritmo con una optimización más simple y rudimentaria a lo largo de 2024 y 2025, la mejora se situó entre el 50% y el 70%. "No hablamos de un pequeño cambio incremental", dijo Galiardo. "Hablamos de órdenes de magnitud". Para un activo tan complejo como una batería, sostuvo, la IA ha dejado de ser algo deseable para convertirse en un imperativo, aunque uno que siguen operando personas que se sientan cada mañana y le preguntan a la máquina por qué hizo lo que hizo.

Basura entra, ninguna conclusión sale

Si Entrix vive en el mercado, David Vadillo, de Cellect Energy, dedica su tiempo al barro del activo físico, y su mensaje fue un correctivo útil frente al bombo. El trading es el caso fácil para la IA, señaló, porque los datos son abundantes, limpios y accesibles. La batería en sí es el caso difícil.

"Desconfía del valor de estado de carga en ciertas aplicaciones", dijo, una advertencia que cala más hondo de lo que parece. El estado de carga es la variable más importante para las decisiones de trading, y es exactamente el tipo de lectura física que llega ruidosa, no estandarizada y con un formato distinto según cada fabricante. Aliméntale a un algoritmo inteligente un número equivocado y obtendrás una respuesta equivocada con total seguridad.

El argumento de mayor calado de Vadillo iba sobre los cimientos. Muchos activos de almacenamiento ya en operación, observó, se construyeron sin que nadie planificara la infraestructura de datos que iría debajo. Algunas lecturas hay que capturarlas cada cinco segundos y almacenarlas durante toda la vida de la planta; hazlo mal al principio y, años después, cuando el activo se comporte de forma anómala, sencillamente no habrá nada contra lo que ejecutar un modelo. Una batería genera muchísimos más datos que una planta solar, y gestionar una cartera de ellas —distintos fabricantes, distintos tamaños, distintos proveedores de SCADA y de trading— está, dijo, más allá de lo que los humanos pueden hacer sin ayuda. Mantenimiento predictivo, corrección de rendimiento, mayor vida útil del activo: todo ello depende de haber capturado los datos correctos, con la resolución correcta, antes de saber que los necesitabas.

La oportunidad, dicho de otro modo, es real pero condicional. La IA en el almacenamiento no es una capa que atornillas al final. Es una decisión que tomas al principio, en la forma nada glamurosa de sensores y almacenamiento de datos.

Dos mundos, un cerebro

José García Franquelo, director de innovación en Bluence y un hombre con tres décadas de historia en control de plantas y software de trading energético, enmarcó todo el problema como tender un puente entre dos orillas que rara vez se hablan: la sala de control y la mesa de operaciones.

"Hacer esto a mano es impensable", dijo. En un mundo de solo mercado diario casi podías apañártelas con una hoja de cálculo. Hoy, con compromisos que se arrastran del día anterior, mercados intradiarios que se reabren, indisponibilidades de planta y eventos de red que chocan todos a la vez, la hoja de cálculo está muerta.

El optimizador de su empresa, dijo, se comporta como un GPS para una batería. Traza la ruta más rentable a través de los mercados y luego —cuando llega un vertido, o una activación de reserva secundaria, o se abre una desviación frente al programa comprometido— recalcula la ruta en tiempo real, exactamente igual que una app de navegación te redirige para esquivar el tráfico. Y algo crucial: no reemplaza el criterio del trader. Le entrega al trader un plan de batería ya listo, que este puede aceptar, retocar en su propia herramienta o anular según su propio apetito de riesgo y de degradación. Dos traders con el mismo software idéntico, señaló, producirán resultados completamente distintos.

La reflexión más profunda era organizativa, no técnica. García Franquelo describió empresas cuyos departamentos de ingeniería, construcción y trading apenas se hablan, cada uno resolviendo su propia pieza y dando por hecho que otro se ocupará del resto. La batería, incómodamente, se sitúa a caballo entre todos ellos. Conectar esos dos mundos, el mercado y la máquina, es donde está el valor, y donde la IA hace de verdad su trabajo.

De la caja a la plataforma

Catalina Bauza, directora de alianzas estratégicas en Maxxen Energy, un fabricante europeo de almacenamiento, llevó el argumento hasta su conclusión: la batería ya no es una cosa, es un sistema.

"La batería ya no se entiende como una caja donde se almacena energía", dijo. "Se entiende como un sistema inteligente que recoge datos de miles de sensores, interpreta patrones ocultos, toma decisiones automáticas y convierte la optimización en valor económico continuo". Eso, sostuvo, es un cambio de paradigma: de un contenedor de energía a una plataforma que piensa.

Maxxen opera dos capas de inteligencia: una que vigila la salud de la batería, convirtiendo el mantenimiento en prevención, y otra que toma decisiones estratégicas de despacho en milisegundos. Solo la capa de salud, dijo, recorta los costes operativos en torno a un 30%, eleva la disponibilidad en más de un 20% y prolonga la vida útil en más de un 25%. En el mercado español en concreto —con sus tres presiones de vertido solar, volatilidad del sistema y demanda de flexibilidad en milisegundos— un BESS inteligente puede capturar más del 90% del potencial de valor que hay sobre la mesa.

Hay una simetría elegante en esa cifra. El trader captura valor haciendo noventa movimientos virtuales por cada uno real; el fabricante captura valor exprimiendo el noventa por ciento del ingreso disponible de un único activo físico. Ambos dependen de lo mismo: una máquina que toma decisiones más rápido y con más frecuencia de lo que ninguna mesa humana podría.

La trampa

Ninguno de los cuatro ponentes afirmó que el humano haya desaparecido. En el trading, el algoritmo lleva la batuta en tiempo real porque no hay tiempo para nada más: la intervención humana, dijo Galiardo, es tan rara que constituye una anomalía, reservada para averías genuinas. Pero el trabajo de verdad ocurre a la mañana siguiente, cuando las personas se sientan a evaluar qué hizo la máquina y cómo hacer que lo haga mejor. En el mantenimiento predictivo, el algoritmo lanza la alerta y el humano sigue siendo quien coge el teléfono para llamar al técnico. El bucle se cierra con una persona dentro.

Lo que cambió en este webinar fue el centro de gravedad. Durante años, la IA en la energía ha invitado a una pregunta legítima: ¿de verdad la necesitas, o una vieja y llana automatización habría hecho el trabajo sin quemar el planeta? Para un activo flexible que ingresa en una docena de mercados que se multiplican mientras se degrada calladamente con cada ciclo, la respuesta a la que el panel volvía una y otra vez era la misma. Esto no es inteligencia para lucirse. Es aritmética que ningún humano puede hacer a tiempo.

El 90% que nunca entregas no es desperdicio. Es el sonido de una batería pensando y, cada vez más, la única forma en que sale rentable.

Este fue un primer repaso de alto nivel; RENMAD ha prometido profundizar. Puedes ver el webinar completo Bater-IA bajo demanda, y la conversación continúa en RENMAD Almacenamiento, el evento de almacenamiento del 17 y 18 de marzo en Sevilla.