La IA puede analizar vastos conjuntos de datos para predecir la demanda de energía con mayor precisión y optimizar el equilibrio entre el suministro de energía renovable y tradicional.

El análisis predictivo es una de las aplicaciones de mayor impacto de la IA en la gestión energética. A través de algoritmos de aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar datos históricos de consumo de energía junto con entradas en tiempo real para pronosticar con precisión las necesidades energéticas futuras. 

La integración de la IA en la gestión de la red revoluciona la forma en que se distribuye y consume la energía. Las redes inteligentes impulsadas por IA facilitan la distribución eficiente de energía renovable, garantizando que el suministro de energía sea estable y sostenible.

Para los grandes usuarios industriales de energía en México, la tarifa GDMTH de la CFE no es solo un concepto en la factura, sino un riesgo operativo significativo. Los altos cargos por demanda, la inestabilidad de la red y el aumento de costos pueden erosionar la rentabilidad. Sin embargo, un proveedor automotriz de nivel 1 en Querétaro convirtió este desafío en una ventaja competitiva.

Durante una auditoría energética exhaustiva, identificamos y etiquetamos más de 80 fugas de diferentes tamaños en toda su instalación. El impacto acumulado de estas fugas resultó en un desperdicio energético anual estimado que supera los $26,000. Repararlas requirió una inversión mínima de capital y proporcionó un período de recuperación de menos de tres meses.

La tarifa GDMTH, aplicable a la mayoría de los grandes usuarios industriales, está diseñada intencionalmente para penalizar el uso ineficiente de la red nacional.