En octubre de 2025, las energías renovables superaron por primera vez el 50% de la generación eléctrica nacional, llegando a picos cercanos al 52% en noviembre. Son números que marcan un antes y un después en la transición energética argentina, impulsados por la consolidación de parques eólicos y solares y por una demanda corporativa de energía limpia que no para de crecer. Y se proyectan inversiones por más de USD 4.500 millones entre 2024 y 2026, especialmente en proyectos eólicos en la Patagonia y solares en el NOA y Cuyo.
Pero ese crecimiento tiene una contracara. Las inversiones priorizaron ampliar la capacidad de generación antes que desarrollar una infraestructura digital: la mayoría de los operadores trabajan con sistemas básicos de monitoreo y datos que no se integran entre sí. Más parques, pero menos inteligencia operativa sobre ellos. Y aunque los costos renovables ya son menores que los combustibles fósiles —entre USD 54 y USD 82 por MWh frente a más de USD 100 del gas— la ecuación solo se completa con una operación eficiente. A esto se suman la saturación de las redes de transmisión y la falta de previsibilidad normativa, que condicionan la incorporación de nuevos proyectos. De cara a 2026–2027, el crecimiento dependerá de ampliar la transmisión, actualizar el marco regulatorio y acelerar la integración de sistemas de almacenamiento energético.
Proyectar la generación energética: de la estimación gruesa a la precisión comercial
La generación renovable depende de variables que operan en múltiples escalas temporales simultáneamente (por ejemplo, un frente frío puede reducir la generación solar en el NOA y una ola de viento en la Patagonia puede dejar fuera de despacho a varios parques). Ninguna de estas situaciones es impredecible ya que los modelos meteorológicos tienen horizontes útiles de 3 a 7 días. Pero su incorporación a la operación comercial requiere de modelos especializados que hoy, la mayoría de los operadores locales, no tienen.
Los algoritmos de forecasting de generación combinan datos históricos de clima, radiación solar, temperatura y condiciones locales con técnicas específicas, como redes neuronales artificiales y modelos de aprendizaje automático para predecir la producción con alta precisión. En un mercado donde la energía se comercializa a término o en el spot, operar con estimaciones gruesas implica ceder valor en cada contrato de despacho.
Mantenimiento predictivo: anticipar antes de que el sistema lo exija
Cuando un aerogenerador falla, el costo no es solo la reparación: es el tiempo de desplazamiento, la movilización de equipos especializados y la energía no generada durante la ventana de inactividad. Ese conjunto de costos puede superar ampliamente lo que habría demandado una intervención preventiva correctamente anticipada. Ante este escenario, el monitoreo con drones e imágenes térmicas se utiliza en varios parques del país para detectar anomalías. Su potencial se amplifica cuando se combina con modelos predictivos que incorporan la evolución de vibraciones, temperaturas internas y patrones de carga. La integración de ambas capas es un valor agregado de la ciencia de datos: pasar de una inspección puntual a una gestión continua del estado de cada equipo.
Optimización operativa en tiempo real
Más allá del mantenimiento, el Machine Learning permite optimizar la operación en tiempo real. Los seguidores solares inteligentes ajustan la inclinación y orientación de los paneles de forma continua para maximizar la captación de luz. La gestión de suciedad acumulada puede optimizarse detectando cuándo la contaminación impacta significativamente en el rendimiento, evitando rutinas de limpieza innecesarias. Y los gemelos digitales (réplicas virtuales del parque que aprenden del comportamiento histórico) permiten simular escenarios operativos y evaluar decisiones de despacho antes de ejecutarlas. Los estudios globales muestran que la aplicación combinada de estas técnicas puede incrementar la generación de un parque en hasta un 2%, sin ampliar la capacidad instalada.
Forecasting de demanda: una variable estratégica
El sector eléctrico argentino transita hacia una mayor flexibilidad en la relación entre generación y consumo. En ese escenario, anticipar cuánta energía va a demandar el sistema —y cuándo— es tan estratégico como saber cuánto se va a generar. Este problema comparte su estructura matemática con el forecasting de demanda de gas en invierno: una variable climática como driver central, series temporales con patrones estacionales pronunciados y eventos extremos como los casos más costosos de errar. La transferencia metodológica entre sectores energéticos es directa, aunque la industria renovable argentina todavía no la ha incorporado de manera sistemática.
De la transición energética hacia la oportunidad de innovar con datos
En un mercado todavía muy regulado, parte del valor que la ciencia de datos podría generar —optimización de precio, gestión dinámica del despacho y trading energético— está condicionado a la evolución del marco normativo. Pero esa evolución es previsible: los mercados energéticos más desarrollados del mundo ya operan con mayor flexibilidad, y Argentina transita un camino en esa dirección.
La Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA) señala que en mercados emergentes la adopción de herramientas digitales para gestión predictiva de activos renovables avanza muy por detrás del ritmo de incorporación de capacidad instalada. Cerrar esa brecha requiere capacidad analítica para transformar datos operativos en decisiones. Y esa capacidad, a diferencia de la infraestructura física, puede desarrollarse ahora, antes de que el mercado la exija.
Claramente, el sector renovable argentino tiene una oportunidad inmejorable para la innovación: la geografía, los recursos y la coyuntura favorable. La inteligencia operativa para aprovecharlos plenamente está, todavía, en construcción.
Las próximas paradas de FES
La gira de Future Energy Summit continuará con FES Guatemala el 14 de mayo y FES México, a realizarse el 19 de mayo, donde actores clave del sector público y privado abordarán los desafíos y oportunidades vinculados a la expansión del sistema energético, los nuevos esquemas de inversión y la ejecución de proyectos estratégicos.
Para acceder a la agenda completa de la gira 2026 de FES, conocer más información al respecto y ser parte de los encuentros, se encuentra disponible la plataforma digital de FES, mientras que todos los eventos contarán con transmisión en vivo a través del canal oficial de YouTube de Future Energy Summit.
Para consultas y más información, contactar a info@futurenergysummit.com