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AI promises more predictable energyLa IA promete energía más predecible · V8.1 Master Engine

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AI promises more predictableenergyMade for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by Hanademi
  1. The question is not whether AI forecasts better, but how much operational value it delivers on each grid.
  2. The IEA estimated USD 80.000 million in potential annual savings from digitalization.
  3. AI must compete against the current model under the same weather, horizon and cost conditions.
La IA promete energía máspredecibleMade for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by Hanademi
  1. La pregunta no es si la IA pronostica mejor, sino cuánto valor operativo entrega en cada red.
  2. La IEA estimó USD 80.000 millones anuales de ahorro potencial por digitalización.
  3. La IA debe competir contra el modelo vigente bajo el mismo clima, horizonte y costo.
How much did reported wind forecastsreduce mean absolute error in Brazil?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: abeeolica.org.br; Google DeepMind; deepmind.google; U.S. Department of Energy; gmd.copernicus.org;International Energy AgencyUnitreported percent changeBrazil wind, mean absoluteerror vs GFS40%Brazil wind, root mean squarederror vs GFS30%DeepMind wind fleet, value witha 36-hour forecast20%U.S. wind, day-ahead error withimproved models12%Global generation costs,digitalization potential5%
Reported wind results improved error metrics by 12% to 40%. A 20% fleet-value gain connects accuracy to money, while the 5% global cost figure is a potential from digitalization, not an audited AI result.
¿Cuánto bajó el error absoluto medio reportado de lospronósticos eólicos brasileños?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: abeeolica.org.br; Google DeepMind; deepmind.google; U.S. Department of Energy; gmd.copernicus.org;International Energy AgencyUnidadcambio porcentual reportadoViento en Brasil, errorabsoluto medio frente a GFS40 %Viento en Brasil, errorcuadrático medio frente a GFS30 %Flota eólica de DeepMind, valorcon pronóstico a 36 horas20 %Viento en EE. UU., error diariocon modelos mejorados12 %Costos globales, potencial dedigitalización5 %
Los resultados eólicos reportados mejoraron las métricas de error entre 12 % y 40 %. Un aumento de 20 % en el valor de una flota conecta la precisión con el dinero, mientras que el 5 % de costos globales es un potencial de la digitalización, no un resultado auditado de IA.
How much did published wind forecastaccuracy improve?Published improvements for wind forecasts against different benchmarks. The percentages are not directlyinterchangeable.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Google DeepMind. (2019). Machine learning can boost the value of wind energy. Google; U.S. Department ofEnergy. (2019). Wind Forecast Improvement Project 2: Final report; abeeolica.org.br.Unitpercentage improvementAbsolute error, Brazil40%Squared error, Brazil30%Wind value, DeepMind20%Daytime error, WFIP212%
The initial signal is strong: several projects report improvements of 12% to 40%. The catch is that they are not answering exactly the same question. Some measure absolute error, others squared error, and another measures the economic value of energy. The promise is real, but it must be demonstrated again within each system.
¿Cuánto mejoró la precisión eólica en losestudios publicados?Mejoras publicadas para pronósticos eólicos frente a referencias distintas. Los porcentajes no sondirectamente intercambiables.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Google DeepMind. (2019). Machine learning can boost the value of wind energy. Google; U.S. Department of Energy.(2019). Wind Forecast Improvement Project 2: Final report; abeeolica.org.br.Unidadmejora porcentualError absoluto, Brasil40 %Error cuadrático, Brasil30 %Valor eólico, DeepMind20 %Error diurno, WFIP212 %
La señal inicial es fuerte: varios proyectos reportan mejoras de 12% a 40%. El giro es que no están respondiendo exactamente la misma pregunta. Unos miden error absoluto, otros error cuadrático y otro el valor económico de la energía. La promesa existe, pero debe demostrarse de nuevo dentro de cada sistema.
How much did global digital electricityinvestment reach in 2016?Global investment in digital electricity infrastructure and software, USD billions, 2014 and 2016.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.UnitUSD billions382014472016
Global investment in digital electricity infrastructure and software rose from USD 38.000 million in 2014 to USD 47.000 million in 2016. The increase confirms that the digital layer was already a material part of the electricity system. The figure includes more than AI. It therefore measures the enabling market, not pure algorithm adoption.
¿Cuánto alcanzó la inversión eléctricadigital mundial en 2016?Inversión mundial en infraestructura eléctrica digital y software, miles de millones de USD, 2014 y 2016.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.Unidadmiles de millones de USD382014472016
La inversión mundial en infraestructura eléctrica digital y software pasó de USD 38.000 millones en 2014 a USD 47.000 millones en 2016. El aumento confirma que la capa digital ya era una parte material del sistema eléctrico. La cifra incluye más que IA. Por eso mide el mercado habilitador, no la adopción pura de algoritmos.
How did potential annual savings comparewith 2016 digital investment?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.; Digitalization and Energy – Analysis - IEA.; Digitalizationand Energy – Analysis.UnitUSD billions2016 digital investmentUSD 47BPotential annual O&M savingsUSD 80BImplied annual generationcostsUSD 1.6T
The IEA’s technical savings potential was 1.7 times one year of global digital electricity investment, within an implied USD 1.6 trillion annual cost base.
¿Qué proporción de inversión digital de2016 representa el ahorro anual potencial?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.; Digitalization and Energy – Analysis - IEA.;Digitalization and Energy – Analysis.Unidadmiles de millones de USDInversión digital de 2016USD 47.000 MAhorro anual potencial en O&MUSD 80.000 MCostos anuales de generaciónimplícitosUSD 1,6 billones
El potencial técnico de ahorro de la IEA fue 1,7 veces un año de inversión digital mundial en electricidad, dentro de una base anual de costos implícita de USD 1,6 billones.
In 2016, digital investment exceededinvestment in new gas-fired electricitygeneration by 40%.The comparison covers the same year and global investment categories defined by theIEA.Sources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
In 2016, digital electricity investment was about 40% higher than global investment in new gas-fired generation. The comparison shows that digital infrastructure was already competing with physical assets for capital. Not all of this spending was on AI. It does confirm that digital optimization had reached strategic scale.
En 2016, lo digital superó 40% la inversiónen nueva generación eléctrica con gas.La comparación corresponde al mismo año y a categorías globales de inversióndefinidas por la IEA.Fuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
En 2016, la inversión eléctrica digital fue cerca de 40% superior a la inversión mundial en nueva generación con gas. La comparación muestra que la infraestructura digital ya competía con activos físicos por capital. No todo ese gasto era IA. Sí confirma que la optimización digital había adquirido escala estratégica.
Annual AI investment, audited savings, andwind capacity by operator could not beestablished publicly.The complete annual series of requested digital investment, an audited savings seriesseparating AI, and a wind comparison by operator with uniform scope could not beestablished publicly.
Publications provide figures on digitalization, technical savings, and national capacity. They do not offer all 3 measurements with the detail needed to attribute results exclusively to AI. What is missing is a separate annual series for AI investment, technology-specific audited savings, and comparable capacity under each operator’s responsibility. This limitation requires measuring the benefit within each deployment.
No se pudo establecer públicamenteinversión anual en IA, ahorro auditado ycapacidad eólica por operador.No se pudo establecer públicamente la serie anual completa de inversión digitalsolicitada, una serie de ahorro auditado que separe IA ni la comparación eólica poroperador con alcance uniforme.
Las publicaciones entregan cifras sobre digitalización, ahorro técnico y capacidad nacional. No ofrecen las 3 mediciones con el detalle necesario para atribuir resultados exclusivamente a IA. Falta una serie anual separada de inversión en IA, ahorro auditado por tecnología y capacidad comparable bajo responsabilidad de cada operador. Esta limitación obliga a medir el beneficio dentro de cada despliegue.
The opportunity amounts to about 5% ofglobal generation costs.The figure establishes the relative size of the opportunity, but it does not represent anobserved result across all power plants.Sources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
The IEA calculated that potential savings amounted to approximately 5% of the annual global generation costs included in its analysis. This is large enough to justify operational trials. However, it combines several digital tools. An AI investment must demonstrate what share of this potential it can actually capture.
La oportunidad equivale a cerca de 5% delcosto mundial de generación.La cifra establece el tamaño relativo de la oportunidad, pero no representa un resultadoobservado en todas las centrales.Fuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
La IEA calculó que el ahorro potencial equivalía aproximadamente a 5% de los costos anuales mundiales de generación incluidos en su análisis. Es una magnitud suficientemente grande para justificar pruebas operativas. Sin embargo, reúne varias herramientas digitales. Una inversión en IA debe demostrar qué parte de ese potencial puede capturar realmente.
The IEA estimated USD 80.000 million inannual operating savings from digitalization.The estimate includes broad digital tools and does not separate the benefit exclusive toAI-based predictive maintenance.Sources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
The IEA estimated that digitalization could reduce power plant operating and maintenance costs by USD 80.000 million per year. The figure turns digital efficiency into a material economic opportunity. It remains technical potential, not audited AI savings. Each project must demonstrate what share it can capture.
La IEA estimó USD 80.000millones anuales de ahorrooperativo por digitalización.La estimación incluye herramientas digitales amplias y no separa el beneficio exclusivode mantenimiento predictivo con IA.Fuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.
La IEA estimó que la digitalización podría reducir los costos de operación y mantenimiento de centrales en USD 80.000 millones por año. La cifra convierte la eficiencia digital en una oportunidad económica material. Sigue siendo potencial técnico, no ahorro auditado de IA. Cada proyecto debe demostrar qué parte puede capturar.
Why does forecasting matter for windfarm operations?Prediction matters because variable generation must be managed across real, dispersed assets.Sources: Machine learning can boost the value of wind energy. blog.google.
A wind farm turns forecast accuracy from a model metric into an operating requirement across many turbines.
¿Por qué importa el pronóstico paraoperar parques eólicos?La predicción importa porque la generación variable debe gestionarse mediante activos reales ydispersos.Fuentes: Machine learning can boost the value of wind energy. blog.google.
Un parque eólico convierte la precisión del pronóstico de una métrica del modelo en una exigencia operativa para muchos aerogeneradores.
Which countries had the greatest estimatedwind capacity in 2023?Approximate national wind capacity in 2023, MW. Figures could not be verified against the live table duringdevelopment.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA.UnitMWSpain30,569Brazil29,135Mexico7,413Argentina3,692
Scale does not prove that a grid needs AI, but it changes the value of each error. Spain and Brazil appear near 30 GW of wind capacity, versus 7.4 GW in Mexico and 3.7 GW in Argentina. A small deviation across a large fleet can move a significant amount of energy. These figures are approximate and require validation before any financial decision.
¿Qué países tenían la mayor capacidadeólica estimada en 2023?Capacidad eólica nacional aproximada en 2023, MW. Las cifras no pudieron verificarse contra la tabla envivo durante la construcción.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA.UnidadMWEspaña30.569Brasil29.135México7.413Argentina3.692
La escala no demuestra que una red necesite IA, pero cambia el valor de cada error. España y Brasil aparecen cerca de 30 GW eólicos, frente a 7,4 GW en México y 3,7 GW en Argentina. Una desviación pequeña sobre una flota grande puede movilizar mucha energía. Estas cifras son aproximadas y requieren validación antes de una decisión financiera.
How did Brazil and Spain compare in windcapacity and share in 2023?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA.; Our World in Data. (n.d.).Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org.Unitindex, Spain = 100Wind capacity, 2023 ↔ Wind share of electricity, 2023Spain100100Brazil95%59%Mexico24%26%Argentina12%42%
Brazil nearly matched Spain’s installed wind fleet, but wind supplied a much smaller share of its electricity mix.
¿Cómo contrastaron Brasil y España encapacidad y cuota eólicas en 2023?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA.; Our World in Data.(n.d.). Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org.Unidadíndice, España = 100Capacidad eólica, 2023 ↔ Cuota eólica de la electricidad, 2023España100100Brasil95 %59 %México24 %26 %Argentina12 %42 %
Brasil casi igualó la flota eólica instalada de España, pero la energía eólica aportó una proporción mucho menor de su mezcla eléctrica.
How did wind’s share change in Argentina,Brazil, Mexico and Spain?Wind power's share of electricity in Argentina, Brazil, Mexico, and Spain, 2000 to 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org; cenarioenergia.com.br.Unit% of electricity20.4% Spain15.7% Brazil12.2% Argentina6.0% Mexico20002004200720102013201620192025
Spain developed a large wind share first, but Brazil quickly closed the gap. In 2025, wind supplied 15.7% of Brazil's electricity and 12.2% of Argentina's. Brazil added 3.27 GW of wind capacity in 2024, and more than 700 wind and solar farms already use Climatempo solutions. Forecasting is no longer an isolated experiment.
¿Cómo cambió la cuota eólica en Argentina,Brasil, México y España?Participación de la energía eólica en la electricidad de Argentina, Brasil, México y España, 2000 a 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org; cenarioenergia.com.br.Unidad% de la electricidad20,4 % España15,7 % Brasil12,2 % Argentina6,0 % México20002004200720102013201620192025
España desarrolló primero una gran participación eólica, pero Brasil cerró rápidamente la distancia. En 2025, el viento aportó 15,7% de la electricidad brasileña y 12,2% de la argentina. Brasil añadió 3,27 GW eólicos en 2024 y más de 700 parques eólicos y solares ya usan soluciones de Climatempo. El pronóstico dejó de ser un experimento aislado.
What renewable shares came from windand solar in Spain and Brazil?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.).Solar [share-electricity-solar]. ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Renewables[share-electricity-renewables]. ourworldindata.org.Unitshare of renewable electricity in 2025WindSolarArgentina35.2%Brazil18.1%Mexico25.9%Spain36.5%Argentina9.7%Brazil13.6%Mexico32.0%Spain39.1%
Variable renewables dominate Spain's renewable mix. Brazil has more wind and solar electricity than Argentina or Mexico, but hydropower keeps their combined share of renewables to 31.7%.
¿Qué cuota renovable sumaron eólica ysolar en España y Brasil?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Wind [share-electricity-wind]. ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.).Solar [share-electricity-solar]. ourworldindata.org.; Our World in Data. (n.d.). Renewables[share-electricity-renewables]. ourworldindata.org.Unidadporcentaje de la electricidad renovable en 2025EólicaSolarArgentina35,2 %Brasil18,1 %México25,9 %España36,5 %Argentina9,7 %Brasil13,6 %México32,0 %España39,1 %
Las renovables variables dominan la mezcla renovable española. Brasil genera más electricidad eólica y solar que Argentina o México, pero la hidroelectricidad limita su participación conjunta renovable a 31,7 %.
How did solar’s share change in Argentina,Brazil, Mexico and Spain?Solar power's share of electricity in Argentina, Brazil, Mexico, and Spain, 2000 to 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Solar [share-electricity-solar]. ourworldindata.org; ree.es.Unit% of electricity21.8% Spain11.8% Brazil7.4% Mexico3.4% Argentina20002004200720102013201620192025
Solar power went from marginal to a visible share of supply. Spain reached 21.8% in 2025 and Brazil 11.8%. Mexico reached 7.4% and Argentina 3.4%. Spain added 11.6 GW of wind, solar, and self-consumption capacity in 2025, increasing pressure on forecasting and flexibility.
¿Cómo cambió la cuota solar en Argentina,Brasil, México y España?Participación de la energía solar en la electricidad de Argentina, Brasil, México y España, 2000 a 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Solar [share-electricity-solar]. ourworldindata.org; ree.es.Unidad% de la electricidad21,8 % España11,8 % Brasil7,4 % México3,4 % Argentina20002004200720102013201620192025
La energía solar pasó de ser marginal a ocupar una parte visible del suministro. España llegó a 21,8% en 2025 y Brasil a 11,8%. México alcanzó 7,4% y Argentina 3,4%. España añadió 11,6 GW de eólica, solar y autoconsumo en 2025, aumentando la presión sobre pronósticos y flexibilidad.
What does solar expansion add togrid operations?The energy transition adds physical equipment as well as data and decisions.Sources: Las energías renovables ya abastecen el 15 % del consumo argentino. lacapital.com.ar.
Installing solar panels expands the weather-dependent fleet that grid operators must coordinate.
¿Qué añade la expansión solar a laoperación de la red?La transición energética suma equipos físicos además de datos y decisiones.Fuentes: Las energías renovables ya abastecen el 15 % del consumo argentino. lacapital.com.ar.
La instalación de paneles solares amplía la flota dependiente del clima que deben coordinar los operadores de red.
How did renewable electricity shares differacross the four markets?Renewables' share of electricity in Argentina, Brazil, Mexico, and Spain, 2000 to 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Our World in Data. (n.d.). Renewables [share-electricity-renewables]. ourworldindata.org; Eurostat. (2025). Electricityproduction by source and renewable electricity indicators. European Commission.Unit% of electricity86.6% Brazil55.9% Spain34.6% Argentina23.1% Mexico20002004200720102013201620192025
Brazil operates with a renewable share near 87%, but much of it comes from flexible hydropower. Spain exceeded 55% and relies more on variable wind and solar. Argentina and Mexico remain near 35% and 23%. That is why the same accuracy percentage does not produce the same savings across the 4 grids.
¿Cómo variaron las cuotas renovables entrelos cuatro mercados?Participación renovable en la electricidad de Argentina, Brasil, México y España, 2000 a 2025.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Our World in Data. (n.d.). Renewables [share-electricity-renewables]. ourworldindata.org; Eurostat. (2025). Electricityproduction by source and renewable electricity indicators. European Commission.Unidad% de la electricidad86,6 % Brasil55,9 % España34,6 % Argentina23,1 % México20002004200720102013201620192025
Brasil opera con una participación renovable cercana a 87%, pero gran parte proviene de hidroelectricidad flexible. España superó 55% y depende más de viento y sol variables. Argentina y México permanecen cerca de 35% y 23%. Por eso un mismo porcentaje de precisión no produce el mismo ahorro en las 4 redes.
How did non-hydropower renewables growin Argentina, Brazil and Spain?Electricity from renewable sources excluding hydropower in Argentina, Brazil, and Spain, 1990 to 2021.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Electricity production from renewable sources, excluding hydroelectric (% of total) [EG.ELC.RNWX.ZS].World Bank Open Data; Centro Nacional de Control de Energía. (2025). Datos abiertos del Sistema Eléctrico Nacional y MercadoEléctrico Mayorista. CENACE.Unit% of electricity35.0% Spain22.1% Brazil9.1% Argentina19901995199920032007201120152021
The growth of non-hydropower renewables in Spain reached 35% of its electricity in 2021. Brazil reached 22.1% and Argentina 9.1% from this source. This expansion creates a real need for forecasting. However, CENACE does not offer a controlled national evaluation isolating AI’s effect from a simultaneous model.
¿Cómo crecieron las renovables nohidráulicas en Argentina, Brasil y España?Electricidad de fuentes renovables sin hidroelectricidad en Argentina, Brasil y España, 1990 a 2021.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Electricity production from renewable sources, excluding hydroelectric (% of total)[EG.ELC.RNWX.ZS]. World Bank Open Data; Centro Nacional de Control de Energía. (2025). Datos abiertos del Sistema EléctricoNacional y Mercado Eléctrico Mayorista. CENACE.Unidad% de la electricidad35,0 % España22,1 % Brasil9,1 % Argentina19901995199920032007201120152021
España llevó las renovables no hidráulicas a 35% de su electricidad en 2021. Brasil alcanzó 22,1% y Argentina 9,1% en esta fuente. Esta expansión crea una necesidad real de pronóstico. Sin embargo, CENACE no ofrece una evaluación nacional controlada que aísle el efecto de IA frente a un modelo simultáneo.
How did grid losses compare in Argentina,Brazil, Mexico and Spain?Transmission and distribution losses as a percentage of electricity produced, 1990 to 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Electric power transmission and distribution losses (% of output) [EG.ELC.LOSS.ZS]. World Bank OpenData.Unit% of production21.8% Argentina15.0% Brazil11.1% Mexico8.3% Spain199019951999200320072011201520192024
The grids start from very different problems. In 2024, losses were 21.8% in Argentina, 15% in Brazil, 11.1% in Mexico, and 8.3% in Spain. AI can help detect anomalies or prioritize maintenance, but it does not replace physical investment or commercial discipline. The operational objective must be chosen before the algorithm.
¿Cómo se compararon las pérdidas de reden Argentina, Brasil, México y España?Pérdidas de transmisión y distribución como porcentaje de la electricidad producida, 1990 a 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Electric power transmission and distribution losses (% of output) [EG.ELC.LOSS.ZS]. World Bank OpenData.Unidad% de la producción21,8 % Argentina15,0 % Brasil11,1 % México8,3 % España199019951999200320072011201520192024
Las redes parten de problemas muy distintos. En 2024, las pérdidas fueron 21,8% en Argentina, 15% en Brasil, 11,1% en México y 8,3% en España. La IA puede ayudar a detectar anomalías o priorizar mantenimiento, pero no sustituye inversión física ni disciplina comercial. El objetivo operativo debe elegirse antes que el algoritmo.
Why can’t forecasting overcometransmission limits?AI can guide operations, but electricity still moves through finite physical networks.Sources: Realizarán una prueba piloto con inteligencia artificial para ampliar el despacho de energía en una línea de alta tensión saturada en la Patagonia. econojournal.com.ar.
Forecasting gains cannot substitute for the lines that carry electricity through the system.
¿Por qué el pronóstico no supera loslímites de transmisión?La IA puede orientar la operación, pero la electricidad sigue circulando por redes físicas finitas.Fuentes: Realizarán una prueba piloto con inteligencia artificial para ampliar el despacho de energía en una línea de alta tensión saturada en la Patagonia. econojournal.com.ar.
Las mejoras del pronóstico no pueden sustituir las líneas que transportan la electricidad por el sistema.
A 2018 assessment identified quality andusability problems at ENTSO-E.The finding corresponds to a 2018 assessment and does not necessarily describe everysubsequent improvement to the platform.Sources: ideas.repec.org.
An assessment published in 2018 found significant quality and usability shortcomings in ENTSO-E’s transparency platform. The breadth of the repository did not guarantee data ready for model evaluation. AI depends on consistent definitions and time series. Data quality must be audited before algorithm accuracy.
Una evaluación de 2018 detectó problemasde calidad y uso en ENTSO-E.El hallazgo corresponde a una evaluación de 2018 y no describe necesariamente cadamejora posterior de la plataforma.Fuentes: ideas.repec.org.
Una evaluación publicada en 2018 encontró deficiencias importantes de calidad y usabilidad en la plataforma de transparencia de ENTSO-E. La amplitud del repositorio no garantizaba datos listos para evaluar modelos. La IA depende de definiciones y series consistentes. La calidad del dato debe auditarse antes que la precisión del algoritmo.
How much wind and solar generation didArgentina report in February 2026?Average renewable generation reported by CAMMESA for February 2026.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: es.linkedin.com.; Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico. (2025). Informe anual 2024. CAMMESA; doi.org.UnitMWmedTotal renewables3,358Variable renewables3,012Wind2,164Solar847
In February 2026, wind and solar supplied 3.012 MWmed and covered much of the 3.358 MWmed of renewable generation. CAMMESA reported that renewables covered 19.2% of monthly demand. A 2026 Argentine study already combined photovoltaic forecasting and optimization using more than a decade of data. The next step is to measure whether this combination reduces costs in national operations.
¿Cuánta generación eólica y solar reportóArgentina en febrero de 2026?Generación renovable media reportada por CAMMESA para febrero de 2026.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: es.linkedin.com.; Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico. (2025). Informe anual 2024. CAMMESA; doi.org.UnidadMWmedRenovables totales3.358Renovables variables3.012Eólica2.164Solar847
En febrero de 2026, viento y sol aportaron 3.012 MWmed y cubrieron gran parte de los 3.358 MWmed renovables. CAMMESA informó que las renovables cubrieron 19,2% de la demanda mensual. Un estudio argentino de 2026 ya combinó pronóstico fotovoltaico y optimización con más de una década de datos. El siguiente paso es medir si esa combinación reduce costos en la operación nacional.
What reported renewable share came from Argentinewind and solar in February 2026?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: es.linkedin.com.Unitaverage megawattsWind2,164Solar847Otherrenewables346
Wind supplied 2,164 MWmed, solar 847 MWmed and other renewables 346 MWmed. Forecasting wind and solar therefore covers almost nine-tenths of renewable output.
¿Qué cuota renovable reportada aportaronviento y sol en febrero de 2026?Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: es.linkedin.com.Unidadmegavatios mediosEólica2.164Solar847Otrasrenovables346
La eólica aportó 2.164 MWmed, la solar 847 MWmed y otras renovables 346 MWmed. Pronosticar eólica y solar cubre así casi nueve décimos de la producción renovable.
Spain integrated 96.6% of scheduledrenewable generation into its electricitymarkets during 2025.The percentage measures the performance of the complete integration system, not theisolated effect of artificial intelligence.Sources: ree.es.
Spain integrated 96.6% of scheduled renewable generation into its markets during 2025. The result demonstrates strong operational capacity to coordinate variable generation. It does not identify how much a specific algorithm contributed. AI should be evaluated as an incremental improvement within this system.
Sources
España integró el 96,6% de la producciónrenovable programada en sus mercadoseléctricos durante 2025.El porcentaje mide el desempeño del sistema de integración completo, no el efecto aisladode la inteligencia artificial.Fuentes: ree.es.
España integró el 96,6% de la producción renovable programada en sus mercados durante 2025. El resultado demuestra una capacidad operativa alta para coordinar generación variable. No identifica cuánto aportó un algoritmo específico. La IA debe evaluarse como una mejora adicional dentro de este sistema.
Fuentes
How many installations do large renewableoperations cover?Installations or plants across 3 distinct scopes: use of weather solutions, curtailment compensation, andreal-time monitoring.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: cenarioenergia.com.br.; pv-magazine-latam.com.; ree.es.Unitfacilities or plantsClimatempo Solutions700Brazilian compensationmechanism1,539CECRE oversight4,500
More than 700 Brazilian wind and solar farms use Climatempo solutions. Brazil’s compensation mechanism for curtailment received data from 1.539 plants, while Spain’s CECRE oversees more than 4.500 renewable facilities. The scopes differ and the figures should not be added together. Together, they show that AI must operate within systems managing thousands of assets.
¿Cuántas instalaciones abarcan las grandesoperaciones renovables?Instalaciones o plantas bajo 3 alcances distintos: uso de soluciones meteorológicas, compensación porvertimientos y supervisión en tiempo real.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: cenarioenergia.com.br.; pv-magazine-latam.com.; ree.es.Unidadinstalaciones o plantasSoluciones Climatempo700Compensación brasileña1.539Supervisión CECRE4.500
Más de 700 parques brasileños usan soluciones de Climatempo. El mecanismo brasileño de compensación por vertimientos recibió 1.539 plantas, mientras el CECRE español supervisa más de 4.500 instalaciones renovables. Los alcances son distintos y no se suman. Juntos muestran que la IA debe funcionar dentro de operaciones con miles de activos.
How much did Spain’s renewablegeneration share grow from 2020 to 2024?Approximate renewable share of Spanish electricity generation, 2020 and 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Red Eléctrica de España. (2025). El sistema eléctrico español 2024. Redeia.Unit% of generation202044%202456.8%
Spain’s renewable share rose from 44% in 2020 to 56.8% in 2024. Variable generation is now a core part of the system, not a marginal complement. This increases the value of anticipating production and ramps. The figure does not attribute performance to AI.
¿Cuánto creció la cuota renovable españolaentre 2020 y 2024?Participación renovable aproximada en la generación eléctrica española, 2020 y 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Red Eléctrica de España. (2025). El sistema eléctrico español 2024. Redeia.Unidad% de la generación202044 %202456,8 %
La participación renovable española pasó de 44% en 2020 a 56,8% en 2024. La generación variable ya forma parte central del sistema, no un complemento marginal. Esto eleva el valor de anticipar producción y rampas. La cifra no atribuye el desempeño a IA.
How much wind and solar capacity didSpain add in 2025?New wind and solar capacity in 2025, with and without self-consumption installations.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: ree.es.UnitGWWind and solar10Withself-consumption11.6* New wind and solar capacity in 2025, with and without self-consumption installations.
Spain added nearly 10 GW of wind and solar during 2025. Including self-consumption, the increase reached 11.6 GW. That pace expands the number of assets and behaviors that must be coordinated. Optimization is no longer optional when complexity grows every year.
Sources
¿Cuánta capacidad eólica y solar añadióEspaña en 2025?Nueva capacidad eólica y solar en 2025, con y sin instalaciones de autoconsumo.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: ree.es.UnidadGWEólica y solar10Conautoconsumo11,6* Nueva capacidad eólica y solar en 2025, con y sin instalaciones de autoconsumo.
España añadió casi 10 GW de eólica y solar durante 2025. Al incluir autoconsumo, el aumento llegó a 11,6 GW. Ese ritmo amplía el número de activos y comportamientos que deben coordinarse. La optimización deja de ser una mejora opcional cuando la complejidad crece cada año.
Fuentes
How much did Brazil’s estimated windcapacity grow from 2020 to 2023?Approximate Brazilian wind capacity, MW, 2020 and 2023. IRENA figures could not be verified live duringdevelopment.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA; pv-magazine-latam.com.;cenarioenergia.com.br.UnitMW17,485202029,1352023
Brazilian wind capacity rose from 17.485 MW to 29.135 MW between 2020 and 2023. That represents approximate growth of 67%. In 2026, the compensation mechanism for curtailment attracted 1.539 wind and solar plants totaling nearly 53 GW. Accuracy matters, but so do transmission and dispatch rules.
¿Cuánto creció la capacidad eólica estimadade Brasil entre 2020 y 2023?Capacidad eólica brasileña aproximada, MW, 2020 y 2023. Las cifras de IRENA no pudieron verificarse envivo durante la construcción.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Renewable Energy Agency. (2024). Renewable Capacity Statistics 2024. IRENA; pv-magazine-latam.com.;cenarioenergia.com.br.UnidadMW17.485202029.1352023
La capacidad eólica brasileña pasó de 17.485 MW a 29.135 MW entre 2020 y 2023. Eso representa un crecimiento aproximado de 67%. En 2026, el mecanismo de compensación por vertimientos atrajo 1.539 plantas eólicas y solares que sumaban cerca de 53 GW. La precisión importa, pero también importan la transmisión y las reglas de despacho.
What approximate share of Argentina’s demand camefrom non-conventional renewables in 2024?Approximate share of non-conventional renewables in Argentine demand, 2020 and 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico. (2025). Informe anual 2024. CAMMESA;repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar.Unit% of demand9.7%202016.3%2024
Non-conventional renewables rose from 9.7% to 16.3% of demand between 2020 and 2024. The operational need for better forecasts grew with them. In 2025, the first national assessment of seasonal wind predictability appeared. The country is building the scientific foundation, but still has no national attribution of savings to AI.
¿Qué cuota aproximada de demanda argentinacubrieron renovables no convencionales en 2024?Participación aproximada de renovables no convencionales en la demanda argentina, 2020 y 2024.Made for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: Compañía Administradora del Mercado Mayorista Eléctrico. (2025). Informe anual 2024. CAMMESA;repositoriosdigitales.mincyt.gob.ar.Unidad% de la demanda9,7 %202016,3 %2024
Las renovables no convencionales pasaron de 9,7% a 16,3% de la demanda entre 2020 y 2024. La necesidad operativa de mejores pronósticos creció con ellas. En 2025 apareció la primera evaluación nacional de predictibilidad eólica estacional. El país está construyendo la base científica, pero todavía no una atribución nacional de ahorro a IA.
Nearly 60% of Brazil's generation comesfrom hydropower, whose flexibility canabsorb wind forecast errors.Hydropower's flexibility can change the value of forecasting improvements, so identicalaccuracy gains may produce different savings across grids.Sources: Operador Nacional do Sistema Elétrico. (2025). Resultados da operação: geração de energia. ONS.; ANUÁRIO ESTATÍSTICO DE ENERGIAELÉTRICA 2026.
Nearly 60% of Brazil's generation comes from hydropower, which can provide flexibility when wind output varies. That does not eliminate the value of forecasting, but it changes its price. The business case must include reservoirs, transmission, and curtailment.
Cerca del 60% de la generación brasileñaproviene de la hidroelectricidad, cuyaflexibilidad puede absorber errores depronóstico eólico.La flexibilidad hidroeléctrica puede cambiar el valor de las mejoras de pronóstico, por loque ganancias idénticas de precisión pueden generar ahorros distintos entre redes.Fuentes: Operador Nacional do Sistema Elétrico. (2025). Resultados da operação: geração de energia. ONS.; ANUÁRIO ESTATÍSTICO DE ENERGIAELÉTRICA 2026.
Cerca del 60% de la generación brasileña proviene de la hidroelectricidad, que puede aportar flexibilidad cuando varía la producción eólica. Eso no elimina el valor del pronóstico, pero cambia su precio. El caso de negocio debe incluir embalses, transmisión y vertimientos.
What gives hydropower its grid flexibility?A diverse generation mix can provide room to manage forecast error.Sources: Electricity from renewable sources up to 41% in 2022 - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
Hydroelectric infrastructure makes system flexibility a matter of physical assets, not algorithms alone.
¿Qué aporta flexibilidad a lahidroelectricidad dentro de la red?Una matriz de generación diversa puede dar margen para gestionar el error de pronóstico.Fuentes: Electricity from renewable sources up to 41% in 2022 - News articles - Eurostat. ec.europa.eu.
La infraestructura hidroeléctrica convierte la flexibilidad del sistema en una cuestión de activos físicos, no solo de algoritmos.
In 2025, technical constraints cost 2.5times the day-ahead price.The figure does not prove that AI eliminates this cost. It identifies an operational lineitem where a pilot can demonstrate value.Sources: ree.es.
In Spain, energy dispatched because of technical constraints was offered at 2.5 times the average day-ahead market price during 2025. That differential turns small operational improvements into real money. Forecasting should not be evaluated solely by statistical error. It should also be measured by balancing costs and avoided constraints.
Sources
En 2025, las restricciones técnicascostaron 2,5 veces el precio diario.La cifra no prueba que la IA elimine este costo. Identifica una cuenta operativa donde unpiloto puede demostrar valor.Fuentes: ree.es.
En España, la energía movilizada por restricciones técnicas se ofertó a 2,5 veces el precio promedio del mercado diario durante 2025. Ese diferencial convierte pequeñas mejoras operativas en dinero real. El pronóstico no debe evaluarse solo con error estadístico. Debe medirse también por costos de balance y restricciones evitadas.
Fuentes
ENTSO-E publishes operating results, butdoes not identify the algorithm used as astandard practice.The claim about the field structure has low verification confidence and should beconfirmed before designing a regulatory evaluation.Sources: European Network of Transmission System Operators for Electricity. (2024). Detailed data descriptions. ENTSO-E Transparency Platform.
ENTSO-E’s platform makes the results of the European electricity system observable. Its standardized fields do not publicly indicate whether each forecast used artificial intelligence. This makes it difficult to attribute an improvement to the exact method. A rigorous evaluation should record the model alongside its result.
ENTSO-E publica resultadosoperativos, pero no identifica de formaestándar el algoritmo usado.La afirmación sobre el esquema de campos tiene baja confianza de verificación y debeconfirmarse antes de diseñar una evaluación regulatoria.Fuentes: European Network of Transmission System Operators for Electricity. (2024). Detailed data descriptions. ENTSO-E Transparency Platform.
La plataforma de ENTSO-E permite observar resultados del sistema eléctrico europeo. Sus campos estandarizados no indican públicamente si cada pronóstico utilizó inteligencia artificial. Esto dificulta atribuir una mejora al método exacto. Una evaluación seria debe registrar el modelo junto con su resultado.
Why must operators see how gridsoftware decides?Operational confidence requires software decisions to be as reviewable as physical assets.Sources: CENACE Publishes 2026–2030 Institutional Program. mexicobusiness.news.
When software influences grid operations, operators need decision rules they can inspect and challenge.
¿Por qué deben los operadores entender cómodecide el software de red?La confianza operativa exige que las decisiones del software sean tan revisables como los activosfísicos.Fuentes: CENACE Publishes 2026–2030 Institutional Program. mexicobusiness.news.
Cuando el software influye en la operación de la red, los operadores necesitan reglas de decisión que puedan inspeccionar y cuestionar.
AI must be accountable for 6 operationaloutcomes before controlling the grid.The 6 outcomes are presented as a recommended protocol with low confidence as apublished standard.Sources: International Renewable Energy Agency. (2019). Innovation landscape for a renewable-powered future. IRENA; IEA Wind TechnologyCollaboration Programme. (2021). Recommended practices for wind power forecasting. IEA Wind TCP.
A pilot should not be approved solely because it reduces a statistical metric. The proposed dashboard tracks error, ramps, balancing cost, renewable curtailment, unavailability, and false alarms. These 6 measures connect the model to operations. Human control remains in place until the benefit is repeatable.
La IA debe responder por 6 resultadosoperativos antes de controlar la red.Los 6 resultados se presentan como un protocolo recomendado con baja confianza comoestándar publicado.Fuentes: International Renewable Energy Agency. (2019). Innovation landscape for a renewable-powered future. IRENA; IEA Wind TechnologyCollaboration Programme. (2021). Recommended practices for wind power forecasting. IEA Wind TCP.
Un piloto no debe aprobarse solo porque reduce una métrica estadística. El tablero propuesto sigue error, rampas, costo de balance, recorte renovable, indisponibilidad y falsas alarmas. Estas 6 medidas conectan el modelo con la operación. El control humano permanece mientras el beneficio no sea repetible.
In summaryMade for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiSources: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.; Digitalization and Energy – Analysis.; Digitalization and Energy – Analysis- IEA.; ree.es.Digital surpassed 40% of investment in new gas generationDigitization promises USD 80.000 million annuallyPotential savings equal 5% of global costSpain integrated 96.6% of scheduled renewables
Power-sector digitization is already mobilizing capital and promises material savings. Forecasting cases show that better models can create value. However, results depend on the grid, the benchmark, and the metric selected. The responsible decision is to test in parallel and scale only after achieving repeatable results.
En resumenMade for Darwin Smith Vásquez Mendoza, by HanademiFuentes: International Energy Agency. (2017). Digitalisation and Energy. IEA.; Digitalization and Energy – Analysis.; Digitalization and Energy – Analysis- IEA.; ree.es.Lo digital superó 40% de inversión en gas nuevoLa digitalización promete USD 80.000 millones anualesEl ahorro potencial equivale a 5% del costo mundialEspaña integró 96,6% de renovables programadas
La digitalización eléctrica ya moviliza capital y promete ahorros materiales. Los casos de pronóstico muestran que mejores modelos pueden crear valor. Sin embargo, los resultados dependen de la red, la referencia y la métrica elegida. La decisión responsable es probar en paralelo y ampliar solo después de resultados repetibles.

The research behind this deck

AI can improve forecasting, but the percentage depends on the test. Electricity digitalization was already mobilizing USD 47.000 million in 2016.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La IA puede mejorar el pronóstico, pero el porcentaje depende del examen. La digitalización eléctrica ya movilizaba USD 47.000 millones en 2016.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English

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