Autores:
Ankit Gupta, Vishal Saini
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Mercado de la inteligencia artificial para la gestión de redes eléctricas Tamaño y Compartir 2026-2035
ID del informe: GMI16150
|
Fecha de publicación: August 2026
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Mercado de la inteligencia artificial para la gestión de redes eléctricas
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Mercado de la inteligencia artificial para la gestión de redes eléctricas
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Tamaño del mercado de la IA en la gestión de redes eléctricas
El mercado mundial de la IA en la gestión de redes eléctricas se valoró en 8,400 millones de USD en 2025 y se prevé que alcance 46,700 millones de USD en 2035, con una expansión a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 17,7% durante 2026–2035. Según el último informe publicado por Global Market Insights Inc., se estima que el mercado alcanzará 10,800 millones de USD en 2026. El mercado potencial incluye software, plataformas y servicios habilitados para IA utilizados para la supervisión de redes, el mantenimiento predictivo, la previsión de la demanda, el equilibrio de la red, la coordinación de recursos energéticos distribuidos (DER) y la toma de decisiones operativas automatizadas. Queda excluido el hardware convencional de redes que no incorpora una capa de análisis, control u optimización habilitada para IA.
Conclusiones clave del mercado de la IA en la gestión de redes eléctricas
Líder del mercado: Siemens lideró el mercado con una cuota superior al 16,7 % en 2025.
Principales actores: Los cinco principales actores de este mercado son Siemens AG, GE Vernova, IBM Corporation, Hitachi Energy, Schneider Electric, que registraron conjuntamente una cuota de mercado del 47 % en 2025.
La expansión del mercado refleja dos presiones operativas relacionadas: las empresas de servicios públicos deben reducir la exposición a las interrupciones mientras gestionan sistemas de generación con una proporción creciente de energía renovable variable. Las interrupciones de la red generan unos costes económicos anuales estimados de 150,000 millones de USD para la economía estadounidense, lo que refuerza la necesidad de mantenimiento predictivo y aislamiento autónomo de fallos.[1]U.S. Department of Energy, energy.gov Se prevé que la energía renovable represente el 43% de la generación eléctrica mundial en 2030, lo que incrementará la necesidad de coordinación en tiempo real entre activos solares, eólicos, de almacenamiento, de carga de vehículos eléctricos y de respuesta a la demanda.[2]International Renewable Energy Agency, irena.org
Las estimaciones del mercado aplican un enfoque triangulado que combina la adopción de componentes, el gasto de las empresas de servicios públicos en tecnología, la actividad de despliegue y los programas regionales de modernización de redes. El software y las plataformas registraron el 63% de los ingresos de 2025, mientras que los servicios representaron el 37%. Asia-Pacífico lidera el mercado, Norteamérica representó el 38,5% de los ingresos de 2025 y Europa aportó el 23,5%.
Perspectiva del analista de GMI
La adopción de la IA en la gestión de redes está avanzando más allá de los programas piloto aislados, ya que los operadores de redes necesitan tomar decisiones a una velocidad que los sistemas convencionales de supervisión, control y adquisición de datos no pueden mantener. El valor inmediato reside en evitar los costes relacionados con las interrupciones y priorizar el mantenimiento de activos envejecidos. El efecto de segundo orden es más significativo: los sistemas de IA convierten los datos del borde de la red en un insumo operativo continuo, lo que permite a las empresas de servicios públicos coordinar los recursos distribuidos como participantes activos de la red, en lugar de tratarlos como fuentes de variabilidad. Hasta 2030, la diferenciación de las plataformas dependerá cada vez más de la profundidad de la integración, la ciberresiliencia y la capacidad de operar en entornos mixtos heredados y en la nube.
El mercado se define por la convergencia de la madurez de los modelos de IA, la expansión de la infraestructura de sensores, la prestación de servicios basada en la nube y la inversión en redes respaldada por políticas públicas. Los terminales conectados de la red, incluidos los contadores inteligentes, los sensores de subestaciones y los nodos de supervisión de DER, superaron los 1,500 millones en todo el mundo en 2025.[3]GSMA Intelligence, gsma.com Estos terminales crean la base de datos para la detección de anomalías, la evaluación del estado de los activos, la modelización de la topología y la conmutación automatizada.
Factores clave
Los requisitos de fiabilidad de la red siguen siendo el catalizador más inmediato de la demanda. Las empresas de servicios públicos que operan infraestructuras de transmisión y distribución envejecidas afrontan costes crecientes derivados de fallos de equipos, interrupciones del servicio y penalizaciones por falta de fiabilidad.El mantenimiento predictivo respaldado por IA cambia la priorización del mantenimiento, que pasa de las inspecciones basadas en el calendario a las intervenciones clasificadas según el riesgo. Las implementaciones documentadas indican que los sistemas basados en IA pueden reducir hasta un 40% el tiempo medio de reparación, lo que refuerza los argumentos empresariales para su implementación en activos de transmisión y distribución de alto valor.
La integración de las energías renovables y los recursos energéticos distribuidos (DER) crea una fuente independiente de demanda a largo plazo. La energía solar, la eólica, el almacenamiento en baterías, la generación en tejados y la recarga de vehículos eléctricos añaden nodos controlables, aunque variables, a sistemas eléctricos diseñados para un despacho centralizado. Las plataformas de IA procesan simultáneamente datos meteorológicos, telemetría de inversores, señales del mercado y condiciones de carga. Esto permite tomar decisiones de equilibrado más precisas y, al mismo tiempo, reduce la dependencia de los márgenes convencionales de reserva rodante.
La modernización de la red recibe apoyo normativo y financiero. Una gran parte de la infraestructura de Norteamérica y Europa occidental se construyó entre las décadas de 1950 y 1970 y funciona más allá de su vida útil de diseño. La Iniciativa de Modernización de la Red del Departamento de Energía de EE. UU. ha destinado más de 10,000 millones de USD a la modernización de redes inteligentes. La transformación digital también favorece la adopción, ya que la infraestructura de medición avanzada, los sistemas SCADA y las soluciones analíticas nativas de la nube generan volúmenes de datos que superan la capacidad práctica de los modelos operativos basados en reglas.
Principales restricciones
La elevada inversión inicial y la complejidad de la integración siguen siendo la principal barrera a corto plazo. Los programas empresariales de IA para redes suelen requerir la adaptación de sensores, mejoras en la arquitectura de datos, infraestructura en la nube, servicios de integración y formación del personal. Las empresas municipales de servicios públicos de menor tamaño y las cooperativas rurales afrontan las mayores limitaciones financieras, incluso cuando los modelos de servicios gestionados y SaaS reducen los costes tecnológicos iniciales. Los sistemas SCADA heredados, las redes de tecnología operativa y los formatos de datos propios prolongan los plazos de implementación y elevan el riesgo de ejecución.
Las preocupaciones relativas a la calidad de los datos, la interoperabilidad y la ciberseguridad también limitan la adopción. Los modelos de IA requieren datos fiables y de alta frecuencia procedentes de activos situados en los extremos de la red, pero la deriva de calibración, las observaciones ausentes y los protocolos de comunicación incoherentes pueden degradar el rendimiento de los modelos. Las normas de comunicación de las redes inteligentes abordan algunos requisitos de integración; sin embargo, la heterogeneidad entre los activos heredados y los modernos sigue siendo significativa.[4]IEEE Standards Association, ieee.org Las empresas de servicios públicos también deben operar conforme a marcos de ciberseguridad para infraestructuras críticas, incluidos NERC CIP y la Directiva NIS2 de la UE.[5]North American Electric Reliability Corporation, nerc.com Una implementación más amplia de sistemas de IA conectados amplía la superficie de ataque, al mismo tiempo que los operadores buscan una mayor automatización.
Perspectiva del analista de GMI
El mercado no estará limitado principalmente por la disponibilidad de algoritmos hasta 2030. Los factores limitantes son la preparación de los datos, el rediseño del modelo operativo y las garantías de ciberseguridad. Las empresas de servicios públicos que vinculen el despliegue de la IA con los objetivos de gestión de activos, fiabilidad y DER desarrollarán casos de inversión más claros que los operadores que emprendan proyectos analíticos aislados. Los servicios gestionados seguirán teniendo relevancia comercial porque el mantenimiento de modelos, la ingeniería de datos y la validación operativa requieren capacidades que muchas empresas de servicios públicos no mantienen internamente. Una investigación primaria realizada mediante una encuesta del segundo trimestre de 2025 a 280 responsables de operaciones de empresas de servicios públicos de Norteamérica y Europa reveló que el 74% confirmó que la previsión de carga basada en ML redujo las necesidades de margen de reserva en al menos un 8%, mientras que el 41% informó de reducciones medibles de los costes de combustible gracias a un despacho optimizado.
Análisis por segmentos del mercado de IA en la gestión de redes eléctricas
Por componente
El software y las plataformas representaron el 63% de los ingresos del mercado en 2025 y se prevé que crezcan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 16,9% hasta 2035. La categoría incluye sistemas de gestión de la energía, sistemas de gestión de la distribución, herramientas de orquestación de modelos de IA, plataformas de análisis de redes y software de apoyo a la toma de decisiones. Siemens Spectrum Power EMS, Schneider Electric EcoStruxure Grid y GE Vernova Advanced Distribution Management System son algunas de las principales plataformas comerciales que incorporan análisis de IA a las arquitecturas de control convencionales. IBM Maximo Application Suite y C3.ai Energy Management ilustran el cambio hacia plataformas nativas de IA con reentrenamiento continuo de modelos, escalado de anomalías y capacidades de consulta para operadores.
Los servicios representaron el 37% de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan a una TCAC del 19,0% hasta 2035. La integración de sistemas, el desarrollo de modelos de IA, la consultoría de ciberseguridad, las operaciones gestionadas y la formación de la plantilla son elementos centrales de este segmento. Hitachi Energy, la división de servicios para empresas de servicios públicos de ABB y los grandes integradores de sistemas abordan una persistente brecha de capacidades en estas empresas. A medida que cambian la topología de la red, los patrones meteorológicos y las configuraciones de DER, el mantenimiento continuo de los modelos genera una demanda recurrente de servicios más allá de la implementación inicial de la plataforma.
Por tecnología de IA
El aprendizaje automático y el análisis predictivo representaron el 35% de los ingresos de 2025 y se espera que se expandan a una TCAC del 16,3% hasta 2035. Su liderazgo refleja su uso consolidado en la previsión de carga, la monitorización del estado de los equipos, la detección de anomalías y el cálculo del flujo de potencia óptimo. Duke Energy y E.ON han utilizado programas de mantenimiento predictivo para reducir la exposición a fallos de transformadores y cortes del suministro, mientras que AspenTech y AVEVA prestan servicios en la capa de gestión del rendimiento de los activos.
El aprendizaje profundo y las redes neuronales representaron el 23% de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan a una TCAC del 17,2%. Las redes de memoria a corto y largo plazo y las arquitecturas basadas en transformadores están adquiriendo una relevancia cada vez mayor para la previsión de la demanda en múltiples horizontes temporales, la predicción de la producción renovable y la modelización de fallos en cascada. Oracle Utilities e IBM Grid Solutions han implementado modelos de aprendizaje profundo para la monitorización de la estabilidad de la tensión y el análisis de contingencias en redes de empresas de servicios públicos de Norteamérica.
La visión artificial y el procesamiento de imágenes representaron el 8,5 % de los ingresos de 2025 y se prevé que se expandan a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 17,7 %. Las cámaras montadas en drones, las matrices de imágenes térmicas y los sistemas sensibles a los rayos ultravioleta permiten automatizar la inspección de torres, subestaciones, invasión de vegetación, descargas de corona y sobrecalentamiento de equipos. El segmento reduce la dependencia de los ciclos de inspección manual y mejora la verificación de las posiciones de los interruptores en las subestaciones.
Otros segmentos, como la inteligencia artificial generativa, el aprendizaje por refuerzo, el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en el borde, representaron el 33,5 % de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan a una TCAC del 19,5 %. Los agentes de aprendizaje por refuerzo optimizan el despacho y la conmutación en entornos simulados de la red eléctrica. La inteligencia artificial en el borde traslada la inferencia a las subestaciones y a los controladores del extremo de la red, lo que permite tiempos de respuesta inferiores a 50 ms para optimizar los relés de protección y coordinar los recursos energéticos distribuidos (DER).
Por aplicación
La detección de fallos y el mantenimiento predictivo lideraron las aplicaciones, con el 28 % de los ingresos de 2025, y se prevé que crezcan a una TCAC del 16,7 %. Siemens SiGridPro, Hitachi Energy Grid Automation y las implementaciones de inteligencia artificial en el borde de Utilidata permiten detectar fallos antes de que se produzcan en transformadores y circuitos de distribución aéreos. Estos sistemas identifican descargas parciales, anomalías térmicas, degradación del aislamiento, desequilibrios de fase y anomalías de carga antes de que los fallos afecten a los niveles de servicio de cara al cliente.
La optimización de la red y el equilibrio energético representaron el 27 % de los ingresos de 2025 y se prevé que se expandan a una TCAC del 18,8 %. Las herramientas de flujo óptimo de potencia mejoradas mediante inteligencia artificial y los procesadores de topología permiten gestionar la frecuencia, controlar la tensión y tomar decisiones de conmutación en entornos de generación variable. ABB Ability Energy Management System, Schneider Electric EcoStruxure for Grid Operators y la plataforma de aprendizaje por refuerzo de BluWave-ai responden a esta necesidad operativa.
La previsión de la demanda y la gestión de la carga representaron el 23 % de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan a una TCAC del 15,1 %. Uplight y Oracle Utilities ofrecen previsión, segmentación de clientes, respuesta a la demanda basada en el comportamiento y optimización de programas de gestión de la demanda a gran escala. El crecimiento es más moderado porque muchas grandes empresas de servicios públicos ya utilizan sistemas de previsión a corto plazo mejorados mediante inteligencia artificial.
La integración de las energías renovables representó el 17 % de los ingresos de 2025 y se prevé que se expanda a una TCAC del 19,0 %. IRENA prevé 5,400 GW de nueva capacidad solar y eólica para 2030. [IRENA.ORG] Envision Digital gestiona carteras híbridas de energías renovables y almacenamiento en China, Japón y Europa, con reducciones documentadas del recorte de generación renovable del 15–20 % en zonas de la red con una elevada penetración de estas energías. Otros segmentos, como la supervisión de la ciberseguridad de la red, la gestión del ciclo de vida de los activos, la contabilidad de las emisiones de carbono y el control de la estabilidad de la tensión, representaron el 5 % de los ingresos de 2025 y se prevé que crezcan un 23,7 %.
Por usuario final
Las empresas eléctricas propiedad de inversores constituyen la mayor base de usuarios finales potenciales porque gestionan amplios sistemas de transmisión y distribución, operan sujetas a obligaciones formales de fiabilidad y disponen de la base de capital necesaria para realizar implementaciones empresariales. Las empresas eléctricas públicas y las cooperativas presentan una sólida necesidad operativa, pero afrontan mayores limitaciones de capital e integración. Las microrredes industriales y comerciales representan un grupo de demanda menor, aunque estratégico, en el que la inteligencia artificial respalda la generación localizada, el almacenamiento, la gestión de la demanda y la resiliencia del extremo de la red. Otros usuarios finales son los operadores de red especializados y las organizaciones del sistema eléctrico que implementan inteligencia artificial para aplicaciones operativas específicas.
Perspectiva del analista de GMI
El liderazgo de los segmentos seguirá concentrándose en las plataformas que vinculan los datos operativos con decisiones ejecutables. El software mantiene la mayor base de ingresos porque la analítica, la optimización y la orquestación de flujos de trabajo ocupan una posición central en la implementación por parte de las empresas eléctricas.
Los servicios superarán el crecimiento del software porque el despliegue no termina con la instalación; el reentrenamiento de modelos y el trabajo de integración se amplían a medida que cambian las condiciones de la red. La detección de fallos sigue siendo la mayor aplicación porque aborda los costes inmediatos de fiabilidad, pero la integración de las energías renovables y la IA en el borde definirán la próxima fase de diferenciación tecnológica hasta 2035.Análisis regional del mercado de IA para la gestión de redes eléctricas
América del Norte
América del Norte representó el 38,5 % de los ingresos mundiales en 2025 y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 17,6 %. Los programas de modernización de Estados Unidos reciben el respaldo de la asignación de 20,000 millones de USD de la Ley Bipartidista de Infraestructuras para la modernización de la red y de la Iniciativa de Modernización de la Red. La Orden 2222 de la FERC, finalizada en 2020, abrió los mercados mayoristas de electricidad a los DER agregados, lo que incrementó la demanda de coordinación basada en IA en los territorios de PJM, MISO y CAISO. NextEra Energy, Duke Energy y Pacific Gas & Electric han contratado despliegues a gran escala con Siemens, GE Vernova e IBM desde 2023. En Canadá, BC Hydro y Hydro-Québec han puesto a prueba la optimización del despacho hidroeléctrico basada en el aprendizaje por refuerzo con BluWave-ai.
Europa
Europa representó el 23,5 % de los ingresos mundiales en 2025 y se espera que se expanda a una TCAC del 16,4 %. Fit for 55 y REPowerEU tienen como objetivo alcanzar un 45 % de electricidad renovable para 2030, reforzando el requisito normativo de flexibilidad de la red y capacidad de equilibrado.[6]European Commission, ec.europa.eu La Bundesnetzagentur de Alemania ha impuesto el despliegue de contadores inteligentes para los puntos de consumo superiores a 6.000 kWh anuales. National Grid ESO, del Reino Unido, integró la previsión de la demanda basada en IA en las operaciones del sistema, con un despacho automatizado de respuesta a la demanda basado en aprendizaje automático operativo desde 2024. RTE, en Francia, desplegó tecnología de gemelos digitales en toda su red de transmisión de 400 kV.
Asia-Pacífico
Asia-Pacífico lidera el mercado mundial y se prevé que crezca a una TCAC del 19,2 % hasta 2035. State Grid Corporation de China ha desplegado una gestión de redes basada en IA en más de 800 subestaciones, según las estimaciones. El RDSS de India cuenta con una asignación presupuestaria del Gobierno central de 3,03 billones de rupias y está construyendo infraestructuras de medición y comunicaciones para una gestión de la distribución habilitada por IA. [7]Ministry of Power, powermin.gov.in Japón está desarrollando la IA para redes eléctricas en el marco de la Estrategia de Descarbonización de la Red del METI, con el respaldo de Hitachi Energy y Toshiba Energy Systems.
Perspectiva de los analistas de GMI
El desarrollo regional sigue modelos de despliegue diferenciados. América del Norte se sustenta en los mandatos de fiabilidad y las normas de mercado para la agregación de DER. Europa está determinada por los objetivos de energías renovables y las políticas de flexibilidad de la red. Asia-Pacífico combina una modernización a gran escala respaldada por el Estado con un rápido crecimiento de la demanda y la expansión de las energías renovables. Asia-Pacífico mantendrá el perfil de crecimiento más rápido hasta 2035, mientras que América del Norte seguirá siendo un importante centro de ingresos porque su base instalada de empresas de servicios públicos permite grandes despliegues empresariales.
Cuota de mercado y panorama competitivo del mercado de IA para la gestión de redes eléctricas
El mercado está moderadamente concentrado. Siemens AG, GE Vernova, IBM Corporation, Hitachi Energy y Schneider Electric representaron conjuntamente el 47 % de los ingresos globales en 2025. Siemens lideró el mercado con una cuota del 16,7 %, respaldada por Spectrum Power EMS, SiGridPro y las soluciones de analítica de PGIM. Su principal ventaja es una cartera integrada de tecnología operativa y software que combina analítica de IA, sistemas de protección y automatización de subestaciones.
GE Vernova compite mediante Grid Software, Eo Grid Management System, Advanced Distribution Management System y el software Transmission Network Analysis. Desde su escisión de General Electric en abril de 2024, la empresa ha situado el software y la IA entre sus principales áreas de crecimiento. IBM compite en la capa de integración empresarial mediante Maximo Application Suite y Environmental Intelligence Suite. Hitachi Energy combina infraestructura HVDC, sistemas de automatización, equipos de protección y Lumada Energy Insights. Schneider Electric compite mediante EcoStruxure Grid y amplió su capacidad de simulación de ingeniería mediante ETAP.
ABB, AspenTech, AVEVA, Baker Hughes, BluWave-ai, Buzz Solutions, C3.ai, Cognite, Enel Group, Envision Digital, GridBeyond, Honeywell, Oracle Utilities, Toshiba Energy Systems, Uplight y Utilidata forman el grupo de proveedores especializados y adyacentes. BluWave-ai se centra en el despacho de energías renovables y sistemas de almacenamiento. GridBeyond facilita la flexibilidad de la demanda y la respuesta en frecuencia. Buzz Solutions aplica IA visual a la inspección de infraestructuras. Utilidata implementa IA en el borde en circuitos de distribución. Uplight y Oracle Utilities abordan la gestión de la demanda y la analítica de clientes. Enel opera como una empresa integrada de servicios públicos que implementa IA en redes europeas y latinoamericanas.
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