Lunes a viernes de 9am – 18pm | admision@ictess.com

Máster en IA para Sistemas Energéticos

Master en IA para Sistemas Energéticos

Duración

12 meses

Fecha de Inicio

16-06-2026

ECTS

60

Modalidad

online

Horas

1500 horas

Precio

2490 €

Master en IA para Sistemas Energéticos

Presentación del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El Máster en IA para Sistemas Energéticos de ICTESS, con una duración de 1 año en modalidad 100% online, forma heads of AI energético, directores de operaciones de red y responsables de transición digital capaces de aplicar inteligencia artificial a redes eléctricas inteligentes, generación renovable y mercados mayoristas. El programa integra smart grid AI, digital twin de red, optimización sobre OMIE y federated learning entre operadores.

La orientación es directiva y arquitectónica: el alumno diseña la estrategia de IA de una utility, comercializadora o gran consumidor, decidiendo sobre gemelo digital de red, algoritmos de casación en mercados y modelos federados entre agentes. A lo largo del año se construye un plan defendible ante dirección ejecutiva, revisado por heads of AI y directivos de operaciones de sistemas eléctricos españoles y europeos.

Propósito del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El sistema eléctrico europeo entra en una fase donde cada megavatio depende de decisiones con datos: integrar renovables variables, gestionar demanda flexible y operar mercados de ajuste en tiempo real. El propósito del máster es formar a los responsables directivos capaces de gobernar esa transformación con IA. Articula siete propósitos concretos:

  • Desplegar smart grid AI, con modelos de previsión de demanda y generación, detección de anomalías y control inteligente en subestaciones.
  • Operar digital twin de red, manteniendo un gemelo vivo de la topología eléctrica para simular contingencias y optimizar despacho en vivo.
  • Optimizar participación en OMIE, diseñando modelos de oferta y demanda en mercados diario, intradiario y de servicios de balance.
  • Aplicar federated learning entre operadores preservando confidencialidad de datos críticos sobre infraestructura, clientes y curvas reales.
  • Arquitectar plataforma energética con feature store energético, MLOps sobre series temporales y despliegue sobre entornos SCADA.
  • Gobernar IA crítica, cumpliendo el EU AI Act y marcos de ciberseguridad NIS2 aplicables al operador eléctrico actual en Europa.
  • Liderar equipos energéticos combinando data scientists, ingenieros de red y operadores de mercado con objetivos P&L alineados.

Para qué te prepara el Máster en IA para Sistemas Energéticos

El Máster en IA para Sistemas Energéticos te prepara para asumir funciones de head of AI energético, director de operaciones de red, responsable de trading cuantitativo o líder de transición digital en utilities, comercializadoras, grandes consumidores y agregadores. Al finalizar serás capaz de:

  • Diseñar la estrategia de IA energética corporativa con mapa priorizado de casos y hoja de ruta trianual defendible ante comité ejecutivo.
  • Desplegar smart grid AI, con previsión de demanda y renovable, detección de anomalías y control inteligente sobre subestaciones reales.
  • Construir digital twin de red, sincronizado con SCADA, capaz de simular contingencias y optimizar despacho con restricciones físicas.
  • Participar en OMIE con modelos, diseñando estrategias de oferta en mercado diario, intradiarios y servicios de balance con control de riesgo.
  • Aplicar federated learning entre operadores preservando confidencialidad y cumpliendo marcos de ciberseguridad y protección de datos.
  • Cumplir EU AI Act y NIS2, clasificando riesgo, documentando modelos críticos y estableciendo supervisión humana trazable y auditable.
  • Dirigir equipos multidisciplinares, con data scientists, ingenieros de red y operadores de mercado alineados a objetivos P&L medibles.

Solicita más información del Máster en IA para Sistemas Energéticos

En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.

¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!

Para contactarnos, completa el formulario de contacto o puedes enviarnos un correo electrónico a:

Logotipo ICTESS Negro

Contáctanos

Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.

Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios con datos OMIE reales, tutor director y sesiones grabadas.

Compatible con agenda operativa

Pensado para ingenieros de operación, traders y directivos energéticos: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias

Stack smart grid y mercados

Trabajarás con herramientas de series temporales, frameworks de digital twin y simuladores de mercado OMIE.

Casos reales de IA energética

Modelos de previsión, estrategias OMIE y prototipos de digital twin de red extraídos de utilities y comercializadoras europeas.

En ICTESS el claustro está formado por heads of AI y directivos de operaciones energéticas en activo. Cada trimestre los materiales se revisan contra datos reales de OMIE, avances de digital twin en redes europeas y evolución regulatoria del EU AI Act y NIS2.

Estudiar en ICTESS España

Excelencia y compromiso en cada formación con ICTESS

En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.

Objetivos del Máster en IA para Sistemas Energéticos

1

Desplegar smart grid AI con modelos de previsión de demanda y generación renovable, detección de anomalías en subestaciones y control inteligente coordinado con SCADA.

2

Construir un digital twin operativo de red eléctrica sincronizado con datos reales, capaz de simular contingencias y optimizar despacho respetando restricciones físicas.

3

Diseñar estrategias de oferta cuantitativas en OMIE para mercado diario, intradiarios y servicios de balance, con modelos de riesgo y validación sobre series históricas.

4

Aplicar federated learning entre operadores para entrenar modelos sin compartir datos críticos, cumpliendo marcos de ciberseguridad NIS2 y protección de datos aplicables al sector eléctrico.

5

Liderar la función de IA energética de una compañía conectando arquitectura, mercados y gobernanza, con hoja de ruta trianual defendible ante comité ejecutivo y modelo económico auditable.

Beneficios del Máster en IA para Sistemas Energéticos

Finalizar el Máster en IA para Sistemas Energéticos te posiciona como referente directivo en uno de los mercados con mayor inversión de la década: transición energética con IA como eje operativo central.

  • Roles directivos: head of AI energético, director de operaciones de red o líder de trading cuantitativo son las salidas naturales tras el programa.
  • Retribución premium: el sector energético paga sueldos superiores a la media tecnológica por perfiles capaces de sostener operaciones críticas.
  • Plan defendido ante tribunal: saldrás con un plan director de IA energética completo, apto para procesos de selección directiva y consultoría.
  • Dominio OMIE y mercados: sabrás construir estrategias de oferta cuantitativa con control de riesgo, conocimiento escaso en el mercado.
  • Federated learning operativo: manejarás una técnica que empieza a ser requisito en colaboración entre operadores eléctricos europeos.
  • Red profesional activa: los tutores son heads of AI y directivos de utilities, comercializadoras y grandes consumidores industriales europeos.

Importancia del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El sector energético entra en una década de inversión directiva sin precedentes: transición renovable, digitalización de red, almacenamiento y flexibilización de demanda exigen perfiles de IA capaces de sostener operaciones críticas en tiempo real.

  • Renovables variables: la penetración de solar y eólica hace imposible operar la red sin previsión precisa y control inteligente distribuido.
  • Mercados complejos: OMIE, intradiarios y servicios de balance requieren algoritmos propios de oferta para capturar valor sin incurrir en riesgo excesivo.
  • Red más exigente: los planes REDEIA y europeos obligan a digital twins y control AI en subestaciones con infraestructura crítica.
  • Ciberseguridad regulada: el marco NIS2 exige garantías formales sobre disponibilidad, integridad y trazabilidad de modelos operativos críticos.
  • Perfiles escasos: la combinación de ingeniería eléctrica, IA y conocimiento de mercados es rarísima en el mercado laboral europeo.
  • Retribución premium: los heads of AI energético figuran entre los roles mejor pagados del sector industrial-tecnológico actual en Europa.

Plan de estudios del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El plan de estudios recorre la cadena completa de la IA energética: parte de previsión de demanda y renovable con series temporales, consolida smart grid AI y control inteligente, despliega digital twin sincronizado con SCADA, modela ofertas cuantitativas en OMIE y cierra con federated learning, gobernanza bajo EU AI Act y NIS2 y liderazgo de la función energética de IA.

Cada bloque entrega piezas del Trabajo Final: modelo de previsión calibrado, gemelo digital simplificado de red, estrategia de oferta en mercados, arquitectura federada, dossier de cumplimiento AI Act/NIS2 y modelo económico. Las entregas se revisan con un tutor director y un claustro de heads of AI energético invitados, lo que eleva la exigencia al nivel de comité operativo real.

Plan de estudios del Máster en IA para Sistemas Energéticos

Módulo 1. IA en energía
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a ia en energía
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en ia en energía
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a datos energéticos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en datos energéticos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a predicción de consumo
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en predicción de consumo
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a optimización energética
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en optimización energética
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a integración de renovables
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en integración de renovables
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a sistemas energéticos inteligentes
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en sistemas energéticos inteligentes
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a monitorización energética
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en monitorización energética
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a redes inteligentes
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en redes inteligentes
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a gestión energética
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en gestión energética
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a innovación tecnológica
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en innovación tecnológica
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a estrategia energética
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en estrategia energética
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a trabajo final de máster
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en trabajo final de máster

Requisitos del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El máster se dirige a profesionales senior del sector energético o data/IA que buscan liderar la función de IA en operaciones y mercados eléctricos:

  • Ingenieros de operación de red que quieren incorporar IA avanzada al control de subestaciones y al despacho en tiempo real de la infraestructura.
  • Traders cuantitativos de mercados energéticos que necesitan saltar a rol directivo con dominio de modelos de IA y gobernanza bajo EU AI Act.
  • Lead data scientists y arquitectos ML del sector industrial que se especializan en energía y aspiran a head of AI energético corporativo.
  • Directores de transición energética en utilities, comercializadoras, agregadores y grandes consumidores industriales con estrategia digital activa.
Para postular a nuestro Máster en IA para Sistemas Energéticos , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 60 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 1500 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

Compra el Máster en IA para Sistemas Energéticos

2490 €

12 meses

16-06-2026

60 ECTS

online

1500 horas

2490 €

Números que respaldan a ICTESS

+ 0

Estudiantes

+ 0

Tutores

0 %

Online

Trabajo Final del Máster en IA para Sistemas Energéticos

El Trabajo Final de Máster consiste en un plan director de IA energética para una utility, comercializadora, agregador o gran consumidor —propia del alumno o asignada por ICTESS sobre empresa real—. El entregable incluye diagnóstico de madurez, modelos de previsión calibrados, prototipo de digital twin, estrategia de oferta en OMIE, arquitectura de federated learning, dossier de cumplimiento bajo EU AI Act y NIS2, modelo económico trianual y hoja de ruta de despliegue por oleadas con gestión de riesgos.

La defensa se realiza ante un tribunal que replica un comité ejecutivo, formado por heads of AI energético y directivos de operaciones en activo. Se evalúa la solidez técnica, el cumplimiento normativo, el realismo del modelo económico y la capacidad del alumno para argumentar decisiones de arquitectura, participación en mercados y gobernanza frente a preguntas directas del panel.

Preguntas frecuentes sobre el Máster en IA para Sistemas Energéticos

¿Tienes preguntas adicionales? Contacta con nosotros...

Se recomienda formación universitaria en ingeniería eléctrica, energética, informática o ciencias, y experiencia en el sector energético o en ciencia de datos aplicada. El programa está diseñado para perfiles senior —ingenieros de red, traders cuantitativos, lead data scientists del sector, directivos de transición digital— que aspiran a responsabilidades directivas sobre IA energética bajo EU AI Act y NIS2.
El diplomado de 6 meses profundiza en aplicaciones de IA a casos energéticos concretos. El máster de 1 año eleva el foco a la función corporativa: smart grid AI, digital twin, participación cuantitativa en OMIE, federated learning, cumplimiento AI Act/NIS2 y dirección de equipo. Es la formación natural para quien aspira a head of AI energético o director de operaciones digitales.
Es la opción recomendada. Cada entrega parcial se construye sobre la compañía del alumno, lo que permite aplicar arquitectura y modelos sobre datos reales de generación, demanda y mercado y recibir retroalimentación específica del tutor director. La confidencialidad queda garantizada por acuerdo firmado al inicio del programa, con anonimización admitida.
Sí. Los laboratorios se apoyan en series históricas públicas de OMIE para precios y casaciones, junto con datasets abiertos de demanda y generación renovable peninsulares. El alumno aprende a calibrar modelos de oferta y estudiar escenarios con datos reales del mercado eléctrico español, transferibles a mercados equivalentes como el alemán o nórdico.