El uso de la IA se ha convertido en una herramienta clave para optimizar el consumo de energía y mejorar la toma de decisiones en empresas y hogares. Gracias a sistemas inteligentes capaces de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, hoy es posible detectar patrones de consumo y anticipar necesidades con mayor precisión. Esto se traduce en ahorro económico y en una gestión más eficiente de los recursos disponibles.
Un ejemplo claro es el uso de la energía. Mediante algoritmos avanzados, la inteligencia artificial puede calcular cuánto gastamos en electricidad, identificar picos de consumo y proponer ajustes para reducir el desperdicio.
Además, permite automatizar sistemas de climatización, iluminación o maquinaria industrial para que funcionen solo cuando realmente es necesario. De todo ello, hablamos con Miguel Casado Pinna, CTO de Camby AI
¿Qué tipo de inteligencia artificial utiliza Camby para analizar tarifas de energía y detectar automáticamente la opción más barata para cada usuario?
En Camby no partimos de la tecnología, sino del problema: un mercado eléctrico complejo y cambiante donde la carga ha recaído históricamente sobre el consumidor. Nuestro objetivo es automatizar decisiones para que cada usuario pague lo justo según su consumo real.
No utilizamos un único modelo, sino una arquitectura híbrida que combina machine learning, reglas de negocio y motores de cálculo deterministas. Primero, la IA reconstruye y normaliza el perfil de consumo del usuario, incluso cuando los datos son incompletos o heterogéneos.
Después, un motor de cálculo exacto simula todas las tarifas del mercado aplicando precios, términos de potencia, impuestos y condiciones contractuales reales.
“La IA reconstruye y normaliza el perfil de consumo del usuario”
Es clave destacar que la decisión económica no la toma un modelo probabilístico. Cada tarifa se calcula de forma determinista y reproducible. La IA interviene en la evaluación de escenarios, analizando estabilidad del ahorro, riesgos y permanencias. Si no existe un ahorro claro y sostenible, el sistema decide no actuar.
No utilizamos modelos generativos ni recomendaciones opacas para decidir tarifas. Cada decisión parte del consumo real y de cálculos exactos.
¿Cómo funciona a nivel técnico el proceso que permite obtener y comparar facturas de luz de forma automática y sin intervención del usuario?
El proceso está diseñado para eliminar fricción. Con autorización del usuario, el sistema obtiene información desde facturas o fuentes energéticas disponibles.
Utilizamos modelos de IA entrenados para reconocer facturas eléctricas, identificar sus secciones clave y extraer datos como consumos, potencias contratadas, precios y condiciones. Después, esos datos pasan por una capa de validación que detecta incoherencias o formatos incorrectos.
La información se normaliza en un modelo energético único, independiente de la comercializadora, que permite comparar contratos de forma homogénea. Además, la IA interpreta patrones de consumo para asegurar que la comparación se basa en el comportamiento real del usuario. Todo ocurre automáticamente y en segundo plano.
“Utilizamos modelos de IA entrenados para reconocer facturas eléctricas, identificar sus secciones clave y extraer datos”
¿Qué fuentes de datos maneja la plataforma y cómo se garantiza que la información esté siempre actualizada y sea fiable?
Trabajamos con información regulada del sistema eléctrico, catálogos de tarifas actualizados de comercializadoras, históricos de consumo y datos autorizados por el usuario.
Toda esta información se integra en un modelo común que permite comparar contratos de forma consistente. El sistema aplica controles automáticos de calidad, coherencia y consistencia para detectar anomalías o cambios en tiempo real.
La inteligencia artificial monitoriza continuamente nuevas tarifas y vuelve a simular escenarios de ahorro para cada usuario. Así garantizamos que siempre tenga la mejor opción disponible sin necesidad de revisar el mercado manualmente.
Desde el punto de vista tecnológico, ¿qué diferencia a Camby de los comparadores tradicionales de energía?
La diferencia clave es que Camby no es un comparador puntual, sino un gestor energético continuo. Los comparadores ofrecen una recomendación válida para un momento concreto y luego la responsabilidad vuelve al usuario.
En Camby monitorizamos de forma permanente el consumo real y la evolución del mercado. Cuando aparece una tarifa más ventajosa, el sistema la detecta, recalcula el ahorro y decide si conviene actuar.
Pasamos de un modelo de comparación aislada a un servicio recurrente de optimización. El valor no está en comparar una vez, sino en garantizar de forma continua que el usuario paga lo mínimo posible.
“Aprendemos de datos históricos de consumo, facturación y evolución de tarifas”
¿Cómo se entrena el sistema para adaptarse a los cambios constantes del mercado eléctrico y a las subidas de precios?
No intentamos predecir el futuro ni “adivinar” precios. Aprendemos de datos históricos de consumo, facturación y evolución de tarifas para entender qué decisiones han sido realmente beneficiosas.
El sistema incorpora cambios regulatorios, nuevas estructuras tarifarias y revisiones de precios, simulándolos sobre escenarios reales de consumo. Esto permite ajustar criterios sin necesidad de rediseñar el modelo constantemente.
Además, el conocimiento acumulado del sector se traduce en reglas de negocio y validaciones que complementan la tecnología. No buscamos anticipar el mercado, sino reaccionar mejor que nadie al presente.
“El aprendizaje automático aporta personalización y contexto, pero la decisión final siempre se apoya en cálculos exactos y reglas claras”
¿Qué papel juega el machine learning en la predicción del ahorro y en la recomendación personalizada de tarifas?
El machine learning nos permite entender cómo y cuándo cada usuario consume energía. Analiza grandes volúmenes de datos para detectar patrones horarios, estacionalidad y comportamientos específicos.
Cada perfil se construye a partir del consumo real y se ajusta continuamente con nuevos datos. Esto permite estimar con mayor precisión el impacto de una tarifa concreta y evaluar la estabilidad del ahorro en el tiempo.
El aprendizaje automático aporta personalización y contexto, pero la decisión final siempre se apoya en cálculos exactos y reglas claras. Así combinamos inteligencia y rigor.
¿Cómo se gestiona la seguridad y la privacidad de los datos personales y energéticos de los usuarios?
La seguridad está integrada desde el diseño del sistema. Aplicamos principios de minimización de datos, control granular de accesos y trazabilidad completa de los procesos.
Tratamos únicamente la información imprescindible para prestar el servicio y mantenemos supervisión constante sobre su uso. La confianza es un activo central en un servicio que gestiona datos energéticos del hogar.
“La IA automatiza la lectura de facturas, validaciones y reconstrucción de consumos”
En un contexto como la ‘cuesta de enero’, ¿cómo escala la plataforma para soportar picos de demanda sin perder rendimiento?
Operamos con una arquitectura modular y orientada a eventos. Cada paso del proceso funciona de forma desacoplada, lo que permite escalar partes específicas según la demanda.
La IA automatiza la lectura de facturas, validaciones y reconstrucción de consumos, evitando cuellos de botella humanos. Cuando el volumen aumenta, priorizamos tareas críticas como la estimación de ahorro y dejamos procesos secundarios en segundo plano. El resultado es una infraestructura robusta por dentro y una experiencia simple por fuera.
¿Qué retos tecnológicos implica automatizar el cambio de comercializadora sin que el usuario tenga que realizar trámites?
El principal reto es la orquestación: coordinar múltiples actores y estados intermedios sin trasladar complejidad al usuario.
El sistema monitoriza cada paso, garantiza trazabilidad y ofrece transparencia sobre el estado del proceso. Aunque el flujo sea automático, mantenemos acompañamiento cuando es necesario. Automatizar no significa despersonalizar, sino simplificar sin perder control ni confianza.
Mirando al futuro, ¿cómo puede evolucionar Camby con tecnologías como IA generativa, análisis predictivo o integración con hogares inteligentes?
El objetivo es que el usuario pase de consumidor pasivo a prosumidor informado. La IA generativa puede ayudar a traducir información técnica en explicaciones claras y personalizadas.
El análisis predictivo permitirá anticipar escenarios probables y tomar decisiones con antelación. La integración con hogares inteligentes facilitará optimizar dispositivos, climatización o vehículo eléctrico en función del ahorro y la eficiencia.
La tecnología es el medio. El fin es construir una relación de largo plazo basada en confianza, control y decisiones energéticas bien fundamentadas.
