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  Empresas  Iberdrola, en el top 100 mundial de proyectos de IA
EmpresasEnergía

Iberdrola, en el top 100 mundial de proyectos de IA

Iberdrola ha sido reconocida como una de las compañías líderes en el uso de la inteligencia artificial con mayor impacto sostenible positivo gracias a MeteoFlow, su plataforma para predecir la producción de electricidad en instalaciones renovables del Grupo.

RedaccionRedaccion—4 de marzo de 20260
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Esta herramienta ha sido seleccionada por el International Research Centre on Artificial Intelligence (IRCAI), un organismo vinculado a la UNESCO, como uno de los 100 proyectos más destacados del mundo en la edición 2025 del Global AI & SDG Index, un índice global de innovaciones en IA para el avance de la sostenibilidad, con la calificación de “Excelente”.
MeteoFlow es una plataforma clave en la operativa del Grupo Iberdrola y un ejemplo de su capacidad para desarrollar soluciones innovadoras con repercusión real en el negocio y en el conjunto del sector energético para beneficio de la sociedad, a través del impulso a la electrificación de la economía.

Sus predicciones facilitan la integración de la energía renovable en el sistema eléctrico, mejoran la gestión de las redes y contribuyen a un modelo energético más limpio, seguro y eficiente, gracias a su utilidad para reducir emisiones, mejorar la planificación energética, proteger infraestructuras críticas frente a fenómenos meteorológicos y garantizar un suministro eléctrico de calidad.

Se trata de un proyecto con una larga trayectoria. Nació en 2004 en Iberdrola con el objetivo de anticipar la producción de energía renovable, especialmente la que depende de las condiciones meteorológicas, como la eólica y la solar. Desde entonces, el sistema ha evolucionado de forma constante con la incorporación de nuevas tecnologías y mejoras continuas. En la actualidad, MeteoFlow combina modelos meteorológicos avanzados con inteligencia artificial para ofrecer predicciones muy precisas. Cada parque eólico o planta solar cuenta con modelos adaptados a sus características, que permiten estimar la producción desde una hora hasta diez días de antelación. Esto ayuda a tomar mejores decisiones y a aprovechar al máximo la energía renovable disponible.

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