Por Marcos Avalos Director de Proyectos Estratégicos, Tuvansa

La transición energética no solo se libra en las plantas solares o en los parques de baterías; también se decide en el software que coordina esos activos. Un ejemplo ilustrativo es Companion.energy, empresa belga fundada en 2022 que en junio de 2026 cerró una ronda semilla de 7.8 millones de euros para expandirse a Alemania y España. Su plataforma integra contratos de energía, sistemas operativos y activos distribuidos —baterías, paneles solares y cargadores de vehículos eléctricos— y hoy supervisa más de 2 TWh anuales de consumo y producción.

La Figura 1 resume su propuesta en siete ejes. El punto de partida es conectar y armonizar los datos de activos heterogéneos; después, cruzar esa información técnica con contratos y precios de mercado para optimizar costos. Con ello, la plataforma simula programas de operación a partir de pronósticos y de las prioridades de cada cliente —menor costo o mayor previsibilidad— y convierte la volatilidad de los precios en ventaja competitiva. El mensaje de fondo es que el valor ya no está solo en el equipo instalado, sino en su coordinación continua mediante servicios de software recurrentes que evitan la dependencia de un solo proveedor.

Figura 1. Optimización energética con Companion.energy

La inteligencia artificial está transformando este modelo en tres frentes. El primero es el desarrollo de software: si en sus inicios los fundadores escribían y depuraban el código manualmente, hoy lo generan casi por completo con modelos de IA. El trabajo del equipo se desplazó hacia la calidad del código, la revisión técnica y la precisión al formular instrucciones para los modelos.

El segundo frente es la automatización operativa. La IA sustituye tareas manuales que antes requerían especialistas costosos, como la extracción de datos de distintas plataformas o la conciliación de miles de facturas energéticas al año.

El tercero, y quizá el más revelador, es una frontera deliberada: en el trading de corto plazo la empresa no utiliza «pilotos automáticos» de IA. Al participar en los mercados de balance, debe poder explicar y justificar cada decisión de sus algoritmos, por lo que la trazabilidad y la auditabilidad pesan más que la autonomía total. Además, para atender las preocupaciones de seguridad y privacidad, Companion permite que sus clientes integren sus propios modelos en la plataforma, de modo que sus datos sensibles no se procesen en servicios externos.

Reflexión para México

El caso ofrece lecciones relevantes para el país. La Ley del Sector Eléctrico de 2025 abre más espacio al autoconsumo, la generación distribuida y el almacenamiento, mientras la industria —impulsada por la relocalización de cadenas productivas— enfrenta presiones crecientes para reducir costos y emisiones. En ese contexto, la competitividad energética dependerá cada vez menos del equipo aislado y cada vez más de la capacidad de medir, integrar y gestionar datos.

Primero, la digitalización de la demanda requiere invertir en medición confiable e información ordenada: sin datos de calidad no hay optimización posible. Segundo, la IA debe adoptarse con reglas claras; en un mercado operado por el CENACE y regulado por la Comisión Nacional de Energía, cualquier decisión automatizada tendrá que ser explicable ante el operador y el regulador. Tercero, la soberanía sobre los datos energéticos de empresas e instituciones será un tema estratégico, no solo técnico.

Finalmente, la capa de software representa una oportunidad para el talento mexicano: ingenieros, economistas y desarrolladores pueden construir soluciones adaptadas a las tarifas, los nodos y las reglas del Mercado Eléctrico Mayorista. La transición energética de México no se medirá solo en megawatts instalados, sino en la inteligencia con que se operen.