NTT DATA ha publicado su informe “Key technologies for energy traders” en el que presenta una visión integral sobre cómo la digitalización y la innovación tecnológica redefinen el sector del trading de energía. A lo largo del mismo, se detalla cómo la convergencia de la inteligencia artificial, el trading algorítmico, la computación en la nube y el análisis en tiempo real ayuda a abordar los diversos retos a los que se enfrentan las empresas de comercio de energía hoy en día.
Por un lado, la IA tiene un papel fundamental dentro del sector debido a su impacto en áreas como la predicción de precios, el análisis de la demanda, la optimización de inversiones en energías renovables, la gestión de riesgos, los sistemas de apoyo a decisiones automatizadas y las estrategias de reducción de emisiones de carbono. La evolución de la IA generativa es un factor diferencial, al poder agilizar los procesos de Compliance regulatorio supervisando los cambios normativos y automatizando la generación de informes y adendas.
Por otro lado, la relevancia de esta tecnología también se debe a su estrecha relación con el análisis de datos que permite comprender patrones, generar nuevo contenido y, lo que es más importante, adaptarse a la cambiante dinámica del mercado. Así como al análisis en tiempo real que permite pronósticos de demanda y precios más precisos, gestión de riesgos y optimización de carteras.
En lo relacionado con el trading algorítmico, que se basa en reglas y algoritmos predefinidos para ejecutar operaciones de forma autónoma, ha desempeñado un papel fundamental en la transformación del trading de energía por su capacidad para ofrecer velocidad, precisión, gestión de riesgos mejorada, mayor liquidez y diversificación de estrategias. Es crucial para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado y gestionar eficazmente la creciente complejidad y volumen de transacciones.
Actualmente, el aprendizaje automático (Machine Learning) se está utilizando junto con los enfoques tradicionales de trading algorítmico para identificar patrones en los datos históricos y hacer predicciones basadas en esos patrones. Al incluir el aprendizaje automático, los algoritmos pueden aprender de la experiencia pasada y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
En el caso de la computación en la nube, esta facilita el crecimiento y escalabilidad de las soluciones ETRM que gestionan el trading de energía y la gestión de riesgos (ETRM). Estas plataformas son referentes como solución principal o complementaria para el trading de energía y materias primas por sus ventajas, como el ofrecer escalabilidad, integración fácil de nuevas capacidades, procesamiento de datos en tiempo real, eficiencia de costos y continuidad del negocio.
Aquellas compañías que integren estas tecnologías serán capaces de navegar por el complejo panorama del trading de energía, mejorando la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la adaptabilidad a los cambios del mercado.
