El mercado de la IA aplicada a baterías superará los 2.700 millones de dólares en 2037, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 25% desde 2026. La expansión estará impulsada principalmente por la incorporación de sistemas de diagnóstico ejecutados directamente en vehículos y dispositivos, aunque también crecerán las herramientas en la nube, la simulación de celdas y las tecnologías para evaluar baterías destinadas a una segunda vida.
La previsión forma parte del informe AI-Driven Battery Technology 2027-2037: Technologies, Innovation, Applications and Opportunities de IDTechEx, que analiza el uso de inteligencia artificial a lo largo del ciclo de vida de las baterías. Informe de IDTechEx sobre IA aplicada a baterías La estimación de mercado tiene, sin embargo, un perímetro concreto: excluye dos ámbitos todavía difíciles de cuantificar, el descubrimiento de materiales y la fabricación inteligente, y se concentra en diagnóstico, pruebas de celdas y evaluación para segunda vida.
El crecimiento previsto refleja un cambio en el papel del software dentro de la industria de baterías. Los algoritmos empiezan a utilizarse desde la selección de materiales hasta el análisis del estado de una batería después de años de funcionamiento. Entre ambos extremos aparecen aplicaciones para acelerar los ensayos, detectar defectos durante la producción o ajustar la gestión de carga y descarga en tiempo real.
El diagnóstico concentra la actividad más madura
Una de las áreas con mayor desarrollo comercial es el diagnóstico durante la vida útil de la batería. Los sistemas pueden procesar la información generada por el sistema de gestión de batería o BMS para estimar parámetros como el estado de salud, detectar anomalías y anticipar degradación.
Parte de ese análisis se realiza en la nube, donde resulta posible combinar información de grandes flotas, mientras que otros modelos funcionan en el propio vehículo o dispositivo. IDTechEx prevé que estos últimos sistemas, conocidos como análisis «on-edge», tengan un peso creciente en automóviles eléctricos de gama alta, vehículos comerciales y electrónica de consumo.
Ejecutar los algoritmos localmente permite actuar sobre la batería sin depender de una conexión constante con servidores externos y reducir la latencia en determinadas decisiones. El modelo en la nube, a cambio, facilita el análisis conjunto de grandes volúmenes de datos y la actualización de modelos a escala de una flota.
Para fabricantes de vehículos y operadores de almacenamiento energético, la capacidad de estimar con mayor precisión el comportamiento futuro de una batería puede repercutir en aspectos como el mantenimiento, las garantías o la gestión del riesgo. También puede ayudar a utilizar durante más tiempo una capacidad instalada cuyo deterioro no siempre es uniforme entre celdas, módulos o equipos.
Acelerar un proceso de desarrollo que puede durar años
La aplicación de IA comienza antes de que una batería llegue al mercado. Desarrollar una nueva celda obliga tradicionalmente a realizar ciclos repetidos de carga y descarga para observar cómo evoluciona su rendimiento y determinar su vida útil. Cuanto más larga sea la duración esperada del producto, más complejo resulta obtener rápidamente datos representativos sobre su degradación.
Los modelos basados en datos y los enfoques híbridos, que combinan información experimental con modelos físicos, pretenden reducir parte de ese trabajo. En lugar de esperar a completar todo el proceso de envejecimiento, pueden utilizar resultados parciales para predecir la evolución de una celda y comparar diseños.
La misma lógica se extiende a la búsqueda de materiales. La denominada informática de materiales permite analizar grandes espacios de posibles composiciones para seleccionar candidatos antes de llevarlos al laboratorio. IDTechEx sitúa este ámbito entre los menos maduros comercialmente, pese a su potencial para el desarrollo de nuevas químicas y arquitecturas de batería.
Esa diferencia de madurez resulta relevante al interpretar las previsiones. La cifra de 2.700 millones de dólares incorpora diagnósticos en la nube y en el dispositivo, pruebas de celdas y evaluación de baterías usadas, pero deja fuera tanto la selección de materiales como las aplicaciones de fabricación inteligente. El mercado económico asociado a la IA en toda la cadena de valor puede, por tanto, ser más amplio que la magnitud recogida en esa estimación.
Visión artificial y datos para mejorar el rendimiento industrial
En las fábricas, la oportunidad se encuentra principalmente en el control de calidad y la optimización del proceso. La producción de celdas requiere numerosas etapas en las que pequeñas variaciones pueden afectar al rendimiento final o provocar que una unidad no alcance las especificaciones necesarias.
Los sistemas de análisis de imágenes pueden utilizarse para identificar defectos y las herramientas de aprendizaje automático pueden relacionar parámetros de producción con los resultados obtenidos posteriormente en los ensayos. El objetivo industrial es detectar antes los problemas y reducir la cantidad de producto que debe descartarse.
La barrera está en los datos. Los modelos necesitan información suficiente, consistente y correctamente etiquetada, algo especialmente exigente cuando se pretende relacionar variables de fabricación con comportamientos que aparecerán meses o años después. Implantar estos sistemas también requiere integrar nuevas capas de software con equipos de producción, sistemas de ejecución de fabricación y plataformas de gestión de datos ya existentes.
De ahí que el avance de estas tecnologías dependa tanto de la capacidad de los algoritmos como de la infraestructura digital de cada fabricante. El retorno económico puede resultar menos inmediato de demostrar que una mejora directa en densidad energética, potencia o velocidad de carga.
La segunda vida abre otro mercado para el diagnóstico
Una batería retirada de un vehículo eléctrico puede conservar suficiente capacidad para utilizarse en aplicaciones menos exigentes, como determinados sistemas de almacenamiento estacionario. El problema consiste en determinar de forma fiable su estado y decidir si puede reutilizarse, repararse, remanufacturarse o debe enviarse directamente a reciclaje.
Los procedimientos convencionales de caracterización pueden necesitar ciclos de carga y descarga relativamente largos. Los sistemas de diagnóstico apoyados en aprendizaje automático pretenden inferir el estado de la batería utilizando pruebas más cortas y diferentes señales eléctricas. IDTechEx considera esta evaluación de segunda vida uno de los mercados que crecerán durante la próxima década y ofrece previsiones específicas para Europa, China, Estados Unidos y el resto del mundo.
En la Unión Europea, esta capacidad coincidirá con una mayor disponibilidad de información sobre cada batería. Desde el 18 de febrero de 2027, las baterías para vehículos eléctricos, las destinadas a medios de transporte ligeros y las industriales de más de 2 kWh comercializadas o puestas en servicio deberán disponer de un pasaporte electrónico. El Reglamento europeo establece que ese registro incluirá información del modelo y datos específicos de la unidad, incluidos determinados datos procedentes de su utilización.
La regulación contempla además la creación de un nuevo pasaporte cuando una batería sea remanufacturada o preparada para reutilización o segunda vida, manteniendo el vínculo con su registro anterior. Esa trazabilidad puede facilitar el acceso a información útil para las empresas dedicadas al diagnóstico, la reparación y la reutilización, aunque el valor de los modelos seguirá dependiendo de la calidad y granularidad de los datos disponibles.
El avance de la IA en baterías se juega así en una combinación de algoritmos, sensores, información histórica e integración industrial. Para fabricantes de vehículos, productores de celdas y operadores de almacenamiento, la oportunidad económica dependerá menos de incorporar una herramienta genérica de inteligencia artificial que de convertir los datos generados durante todo el ciclo de vida en decisiones medibles sobre diseño, producción, mantenimiento y reutilización.
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