Curso de ChatGPT para Sector Energético y Sostenibilidad

Diferencias entre uso individual, Business y Enterprise.

ChatGPT Plus y Pro para trabajo profesional individual.

ChatGPT Business Standard y Premium.

Enterprise para mayores necesidades de seguridad, identidad y gobierno.

Selección del modelo según velocidad, dificultad y criticidad.

Modelos de razonamiento para análisis técnicos y escenarios complejos.

Construcción de prompts con rol, tarea, contexto y objetivo.

Variables energéticas y ambientales dentro del prompt.

Restricciones técnicas y económicas.

Definición de fuentes autorizadas.

Separación entre datos, cálculos, hipótesis y recomendaciones.

Solicitud de incertidumbres y datos faltantes.

Prompt chaining para análisis multietapa.

Context Engineering para proporcionar únicamente la información necesaria.

Biblioteca corporativa de prompts para energía y sostenibilidad.

Projects para organizar trabajos energéticos de larga duración.

Organización por instalación, activo, proyecto, planta o línea de negocio.

Projects compartidos entre departamentos.

Incorporación de documentación técnica y datasets.

Instrucciones persistentes por proyecto.

RAG sobre procedimientos, manuales, políticas e informes.

Diferencia entre conocimiento del modelo y conocimiento recuperado.

ChatGPT Work para investigación y entregables complejos.

Trabajo con aplicaciones y archivos conectados.

Skills para procedimientos energéticos repetitivos.

Skill de revisión de consumos.

Skill de análisis de incidencias.

Skill de revisión de inventarios de emisiones.

Plugins para combinar conocimiento, herramientas y workflows.

Diseño de una arquitectura de conocimiento energético gobernada.

Análisis de históricos de consumo.

Potencia frente a energía.

kW, kWh, MWh y unidades relacionadas.

Curvas de carga.

Consumo base y consumo variable.

Perfiles horarios, diarios, semanales y estacionales.

Identificación de picos de demanda.

Detección de consumos anómalos.

Comparación entre instalaciones.

Normalización por producción, superficie u otras variables.

Intensidad energética.

Indicadores de eficiencia.

Detección de oportunidades de ahorro.

Construcción de escenarios de reducción.

Elaboración de informes energéticos para operaciones y dirección.

Extracción estructurada de información de facturas.

Consumo, potencia, energía y periodos tarifarios.

Comparación entre periodos.

Identificación de desviaciones.

Preparación de datasets de facturación.

Análisis de contratos energéticos.

Extracción de precios, fechas y condiciones.

Comparación de ofertas de suministradores.

Precio fijo frente a precio indexado a nivel conceptual.

Riesgos de mercado.

Presupuestos energéticos.

Escenarios de variación de precios.

Preparación de reuniones con proveedores.

Síntesis ejecutiva para Finanzas y Compras.

Escalado de decisiones contractuales a especialistas responsables.

Investigación de mercados energéticos mediante fuentes verificables.

Variables que condicionan la formación de precios.

Demanda energética.

Producción disponible.

Combustibles y materias primas.

Meteorología y renovables.

Interconexiones y disponibilidad.

Análisis de series temporales.

Comparación histórica de precios.

Detección de tendencias y anomalías.

Escenarios base, favorable y adverso.

Análisis de sensibilidad.

Forecasting como apoyo a planificación.

Riesgo de utilizar información desactualizada.

Preparación de informes de mercado con fuentes y supuestos explícitos.

Solar fotovoltaica.

Eólica.

Hidráulica.

Biomasa y biogás.

Otras tecnologías renovables relevantes.

Análisis de datos de generación.

Producción real frente a prevista.

Factor de capacidad.

Variabilidad e intermitencia.

Curvas de generación.

Sistemas de almacenamiento energético.

Baterías y parámetros fundamentales.

Autoconsumo y generación distribuida.

Gestión de demanda y flexibilidad.

Comparación de escenarios de generación, consumo y almacenamiento.

Inventarios de activos.

Fichas técnicas.

Manuales y documentación de fabricante.

Partes de mantenimiento.

Mantenimiento preventivo.

Mantenimiento correctivo.

Conceptos de mantenimiento predictivo.

Históricos de averías.

Clasificación de incidencias.

Identificación de patrones repetitivos.

Análisis de causa raíz.

MTBF y MTTR cuando los datos estén disponibles.

Priorización por criticidad.

Preparación de planes y checklists.

Diferencia entre análisis asistido y decisión técnica sobre un activo crítico.

Concepto de inventario de gases de efecto invernadero.

Límites organizacionales y operacionales.

Scope 1 y emisiones directas.

Scope 2 y energía adquirida.

Scope 3 y emisiones de la cadena de valor.

Datos de actividad.

Factores de emisión.

Unidades y conversiones.

CO2 equivalente.

Identificación de fuentes emisoras.

Preparación de datasets para cálculo.

Controles de coherencia.

Identificación de categorías relevantes de Scope 3.

Comparación entre periodos.

Generación de inventarios preliminares y documentación de evidencias.

Construcción de una línea base.

Identificación de principales focos de consumo y emisiones.

Priorización por impacto.

Eficiencia energética como palanca de reducción.

Electrificación de consumos.

Sustitución tecnológica.

Incorporación de renovables.

Autoconsumo.

Almacenamiento.

Reducción de emisiones de la cadena de suministro.

Escenarios de transición.

CAPEX, OPEX y ahorro a nivel de análisis preliminar.

Curvas de abatimiento conceptuales.

KPIs para seguimiento.

Elaboración de un roadmap de descarbonización con responsables e hitos.

Diferencia entre reporting voluntario y regulado.

CSRD y marco europeo de reporting corporativo.

European Sustainability Reporting Standards o ESRS.

Principio de doble materialidad.

Impactos, riesgos y oportunidades.

Información climática y energética.

Datos cuantitativos y narrativos.

Trazabilidad de evidencias.

Organización de fuentes documentales.

Taxonomía de la Unión Europea.

Actividades elegibles y alineadas a nivel conceptual.

Objetivos ambientales de la Taxonomía.

Do No Significant Harm o DNSH.

KPIs y documentación de soporte.

Uso de ChatGPT para estructurar información sin sustituir interpretación normativa.

NOTA: La Comisión adoptó ESRS revisados el 3 de julio de 2026 dentro del proceso de simplificación del reporting de sostenibilidad; su situación jurídica y versión aplicable deben comprobarse antes de preparar reporting regulado. La Taxonomía UE continúa siendo el sistema europeo de clasificación de actividades sostenibles.

Qué es el Carbon Border Adjustment Mechanism.

Relación conceptual entre CBAM y EU ETS.

Productos y sectores cubiertos.

Emisiones incorporadas.

Datos requeridos de proveedores.

Organización de evidencias y documentación.

Identificación de información faltante.

Preparación de checklists de cumplimiento.

Seguimiento de obligaciones y plazos.

Análisis documental de normativa energética.

Comparación entre versiones regulatorias.

Extracción de obligaciones, fechas y responsables.

Uso de fuentes oficiales.

Riesgo de interpretar normativa únicamente mediante un LLM.

Escalado a Legal, Fiscal, Compliance o especialistas técnicos.

NOTA: CBAM se encuentra en su régimen definitivo desde el 1 de enero de 2026 y afecta actualmente, entre otros sectores, a hierro y acero, cemento, aluminio, fertilizantes, electricidad e hidrógeno.

Mapa de cadena de valor.

Proveedores upstream y actividades downstream.

Categorías de Scope 3.

Datos solicitados a proveedores.

Evaluación de calidad del dato.

Estimaciones frente a datos primarios.

Compras energéticas y ambientales.

Criterios ESG en evaluación de proveedores.

Emisiones asociadas al transporte.

Uso de productos y fin de vida.

Circularidad y eficiencia de materiales.

Identificación de hotspots.

Scorecards de proveedores.

Planes de mejora.

Preparación de reporting de cadena de valor con trazabilidad.

Preparación de XLSX y CSV.

Estructura correcta de filas y columnas.

Series temporales energéticas.

Normalización y comparación de datos.

Consumo real frente a objetivo.

Generación real frente a prevista.

Emisiones reales frente a baseline.

Indicadores de intensidad.

Costes energéticos.

KPIs de renovables.

KPIs ESG.

Identificación de anomalías y desviaciones.

Creación de tablas y gráficos.

Preparación de dashboards conceptuales.

Conversión de resultados técnicos en informes para dirección.

Identificación de tareas repetitivas de alto volumen.

Automatización de reporting periódico.

Resumen recurrente de datos energéticos.

Work para análisis multietapa.

Scheduled Tasks para procesos recurrentes cuando estén disponibles.

Skills para estandarizar análisis.

Plugins y aplicaciones conectadas.

MCP como arquitectura de interoperabilidad.

EMS, SCADA, BMS, ERP, CMMS y BI como posibles fuentes autorizadas.

Clasificación de información energética.

Protección de información sobre infraestructuras críticas.

Principio de mínimo privilegio.

Human-in-the-loop según nivel de riesgo.

Métricas de productividad, calidad y adopción.

Hoja de ruta para desplegar ChatGPT en Energía y Sostenibilidad.

NOTA: ChatGPT Business incluye actualmente ChatGPT, Work, conectividad con herramientas corporativas, administración centralizada, SSO y MFA; Enterprise añade controles como SCIM, EKM, RBAC y políticas avanzadas de retención y residencia de datos.

Selección de una organización, instalación o cartera energética representativa.

Configuración de un Project con instrucciones específicas.

Incorporación de datasets y documentación autorizada.

Creación de biblioteca de prompts y Skills.

Análisis histórico de consumo y costes.

Evaluación de curvas de carga y anomalías.

Análisis de producción renovable cuando exista.

Identificación de oportunidades de eficiencia.

Construcción de un inventario preliminar Scope 1, 2 y 3.

Identificación de hotspots de emisiones.

Diseño de escenarios de reducción y transición.

Preparación de indicadores energéticos y ESG.

Creación de tablas, gráficos e informe ejecutivo.

Diseño de un workflow reutilizable con fuentes, permisos y revisión humana.

Presentación final justificando resultados, supuestos, fuentes, riesgos, automatizaciones y métricas de impacto.