El sector del comercio de energía enfrenta una serie de desafíos debido a las complejidades de las condiciones actuales del mercado, los riesgos geopolíticos y los requisitos regulatorios cambiantes.

Uno de los mayores desafíos es la mayor volatilidad de los precios de la energía, que ha impactado a todos los actores del sector: consumidores, productores, inversores y operadores del mercado energético. Esta creciente volatilidad aumenta la complejidad del entorno comercial de energía y se espera que aumente en los próximos años.

La combinación de generación de energía más compleja y dinámica requiere transacciones más rápidas para igualar la volatilidad de la producción, lo que resulta en un mayor énfasis en el análisis rápido de datos, la velocidad de negociación y la toma de decisiones.

"La inteligencia artificial generativa está preparada para redefinir la industria del comercio de energía, ofreciendo nuevas y poderosas capacidades a una variedad de áreas comerciales, incluido el análisis de datos, la previsión y el soporte de decisiones".

¿Cómo afrontar este nuevo mundo de transacciones cada vez más ágiles en un mercado cada vez más volátil?

Con el uso de inteligencia artificial, especialmente IA generativa (popularizada por ChatGPT). La inteligencia artificial generativa está preparada para redefinir la industria del comercio de energía, ofreciendo nuevas y poderosas capacidades a una variedad de áreas comerciales, incluido el análisis de datos, la previsión y el soporte de decisiones.

Es importante destacar que la IA no hará el trabajo sola. Es una herramienta de apoyo a profesionales especializados. La principal ventaja de esta tecnología es su capacidad para comprender patrones, generar nueva información y, lo más importante, adaptarse a la dinámica cambiante del mercado.

Esta adaptabilidad es particularmente relevante para el comercio de energía y se traduce en una comprensión más precisa de las complejas variables que influyen en el mercado.

Por ejemplo, puede ayudar a los comerciantes a obtener mejores márgenes de precios por zona y ubicación a partir de tendencias históricas, pero para hacerlo de manera eficiente es necesario analizar grandes volúmenes de datos relacionados con el clima, el consumo, la carga, la demanda, los estándares de reducción, etc. Por ello, la combinación de sistemas de IA con soluciones de análisis de Big Data será cada vez más habitual.

En el contexto del comercio de energía, la interfaz del chatbot de servicios de IA permite a los usuarios consultar pronósticos generados por aplicaciones de análisis que utilizan lenguaje natural.

La IA puede notificar proactivamente a los usuarios sobre sus posiciones y alertarlos sobre posibles operaciones. Si bien el análisis algorítmico y de Big Data ha ampliado los procesos comerciales, la IA generativa ofrece un enfoque más fácil de usar para estos modelos cuantitativos, haciéndolos más accesibles para los comerciantes.

En resumen, la IA tiene el potencial de reducir los costos operativos generales y al mismo tiempo maximizar los márgenes operativos.

A continuación, identificamos las siete áreas principales donde la IA afectará el comercio de energía:

Pronóstico de precios de mercado y análisis de volatilidad: la IA puede analizar grandes volúmenes de datos, incluidos precios de mercado históricos, eventos geopolíticos y factores ambientales, para predecir futuras oscilaciones de precios, evaluar la volatilidad, los patrones complejos y las correlaciones del mercado.

Previsión de la demanda y patrones de consumo: el consumo de energía está influenciado por una amplia gama de factores, como las condiciones climáticas, las actividades industriales y las tendencias sociales. Las mesas de negociación de energía pueden optimizar sus estrategias basándose en pronósticos precisos, garantizando una distribución eficiente de la energía y minimizando el desperdicio.

Optimización de las inversiones en energía renovable: la IA puede ayudar a optimizar las inversiones en fuentes de energía renovables mediante la evaluación de factores como los patrones climáticos, las demandas energéticas regionales y las políticas gubernamentales. Esto permite a los operadores del mercado energético invertir estratégicamente en proyectos renovables, equilibrando los objetivos de sostenibilidad con la viabilidad económica.

Gestión de riesgos y análisis de escenarios: Las soluciones de gestión de riesgos que incorporan el uso de IA pueden realizar análisis de escenarios basados ​​en multitud de variables y simular diferentes escenarios de mercado, incluidos eventos geopolíticos inesperados o cambios regulatorios, lo que permite que las tablas de energía identifiquen y mitiguen riesgos potenciales de forma proactiva.

Sistemas automatizados de soporte a decisiones: estos sistemas pueden procesar una gran cantidad de información, generar conocimientos y ayudar a los operadores a tomar decisiones basadas en datos, aumentando la eficiencia y eficacia de las operaciones comerciales. ción de energía.

Estrategias de reducción de emisiones de carbono: la IA puede analizar datos relacionados con la producción, el consumo de energía y las emisiones de carbono. Esto permite el desarrollo de estrategias efectivas para reducir la huella de carbono, cumplir con las regulaciones y contribuir a los objetivos ambientales.

Cumplimiento normativo e informes: navegar por panoramas regulatorios complejos es un desafío constante para el comercio de energía. GenAI puede simplificar los procesos de cumplimiento al monitorear continuamente los cambios regulatorios y automatizar los informes de cumplimiento.

Este artículo expresa exclusivamente la posición del autor y no necesariamente la de la institución para la que trabaja o se vincula.

Raphael Saueia Bueno es socio líder de Utilities en NTT Data.

Fuente: ejes