Bloomberg — En los mercados energéticos europeos, que dependen en gran medida del clima, los operadores están recurriendo a herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático diseñadas no para predecir temperaturas y precipitaciones, sino para pronosticar el tiempo.
Eso significa anticipar si la previsión a dos semanas del Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo (ECMP), el punto de referencia definitivo para que los operadores ajusten los precios del riesgo en torno a la demanda de calefacción, la producción de energías renovables y la capacidad del sistema, va a cambiar hacia temperaturas más cálidas o más frías.
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Para predecir el próximo giro en la llamada ejecución de conjunto del euro antes de que se publique, la empresa de análisis meteorológico Atmospheric G2 lanzó ForecastEdge en octubre. El objetivo es anticipar el próximo cambio en la previsión del ECMWF y beneficiarse de ello antes de que se produzcan cambios en las curvas de gas y electricidad.
“Predecimos movimientos más fríos o más cálidos, esa es la señal clave”, dijo Andrew Pedrini, meteorólogo de AG2. “El mercado reacciona a los movimientos más que a la precisión real del modelo”.
Según explicó, no se trata de mejorar la previsión del ECMWF, que influye en el mercado, sino de ofrecer orientación sobre hacia dónde es estadísticamente probable que se dirija ese modelo.
ForecastEdge pretende ofrecer a los operadores una lectura anticipada del llamado euro de medianoche, que suele terminar de procesarse justo antes de que comience la jornada bursátil europea a las 8 de la mañana. La herramienta de AG2 emite su señal la tarde anterior, en torno a las 15.00, hora de Londres.
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AG2 no revelará exactamente cómo funciona ForecastEdge, pero Pedrini dijo que utiliza una combinación de aprendizaje automático e IA con un modelo estadístico de los cambios históricos en las previsiones del ECMWF. Dijo que la herramienta está optimizada para una precisión direccional, más que para cambios de grado precisos. Se centra en la mitad y el final de la previsión de dos semanas, captando la mayor volatilidad y los beneficios potenciales.
La empresa afirma tener un índice de precisión de aproximadamente el 70% en la predicción de estos cambios en todo el continente y en Alemania, que ancla los precios europeos de la energía y el gas.
Pedrini dijo que la herramienta demostró su valor antes de las volátiles olas de frío de principios de 2026, señalando con éxito los cambios de frío que afectaron al mercado en enero y febrero, medio día antes de que el modelo del ECMWF se pusiera al día. Eso permitió a los suscriptores -al menos 10 grandes firmas comerciales pagan primas de cinco cifras por el servicio- reducir riesgos antes de que cayeran los precios.
Algunos veteranos mantienen la cautela. Lorenzo Ramella Pralungo, analista meteorológico de DXT Commodities SA, dijo que su empresa está probando la herramienta, pero se centra en si añade nuevas perspectivas o simplemente refleja peculiaridades conocidas del modelo del ECMWF.
En invierno, el modelo Euro tiene un sesgo frío documentado sobre Europa continental en los plazos más largos, corrigiendo con frecuencia a más cálido a medida que se acerca la fecha, dijo. “Nos gustaría saber si ForecastEdge está añadiendo verdadera destreza o simplemente jugando con este sesgo”, dijo Pralungo.
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Esta distinción es vital porque, si bien las revisiones al alza son más comunes, son las caídas repentinas y drásticas las que causan la mayor devastación en el mercado, e identificar esos cambios inusuales puede permitir realizar operaciones rentables.
Herramientas de IA
Otras empresas también están vendiendo nuevas herramientas para reducir el ciclo de retroalimentación meteorológica.
La empresa noruega Volue AS lanzó en febrero AI Weather Rapid Updates, que proporciona 24 actualizaciones diarias para los operadores intradía y para equilibrar los mercados.
Mientras tanto, la startup suiza Jua.ai AG presentó recientemente Athena, un “analista de IA” que, según afirma, comprime dos días de análisis meteorológico manual en dos minutos.
Las nuevas herramientas ponen de manifiesto un cambio fundamental en el mercado energético europeo, que se aleja de un modelo basado en un único pronóstico nocturno determinante para el mercado y se orienta hacia un flujo continuo de datos meteorológicos que se integran en los algoritmos de negociación. A medida que se amplían las horas de negociación en Europa y se multiplican los modelos de IA, el intervalo entre las predicciones se reduce.
“Hay dos maneras de ganar dinero: ser más rápido o ser más inteligente”, afirmó Benjamin Gütt, vicepresidente de operaciones de Jua. “La velocidad suele ir en detrimento de la profundidad, pero la IA está reduciendo esa brecha”.
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