Alicia Troncoso Lora (nacida en 1974 en Carmona, España) es una informática española especializada en inteligencia artificial, particularmente en predicción de series temporales, big data y aprendizaje profundo. Es catedrática de informática en la Universidad Pablo de Olavide (UPO) de Sevilla, España, donde también dirige el máster en informática. Desde 2021, ejerce como presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) y forma parte del consejo asesor de la Agencia Digital de Andalucía.
Su investigación ha contribuido a la aplicación de técnicas de aprendizaje automático en las ciencias energéticas y ambientales, incluyendo la predicción de precios en el mercado eléctrico y la previsión de energía solar. Troncoso ha publicado más de 200 trabajos según Google Scholar, con un índice h superior a 40, y ha recibido premios nacionales por sus contribuciones a la inteligencia artificial.
Educación
Troncoso obtuvo su doctorado en Informática por la Universidad de Sevilla en 2005. Su tesis, titulada "Técnicas avanzadas de predicción y optimización aplicadas a sistemas eléctricos", se centró en el desarrollo de métodos computacionales para la previsión y optimización de sistemas eléctricos de potencia. Este trabajo sentó las bases para su posterior investigación en aplicaciones de aprendizaje automático relacionadas con la energía.
Carrera académica
Troncoso comenzó su trayectoria académica en la Universidad de Sevilla, donde fue becaria de investigación en el Departamento de Informática y Lenguajes desde 1999 hasta 2002. Posteriormente, ejerció como profesora asociada allí desde 2002 hasta 2005, antes de trasladarse a la Universidad Pablo de Olavide en 2005.
En la UPO, ocupó varios cargos administrativos, incluyendo Vicerrectora de Calidad y Planificación (2009-2011), Vicerrectora de TIC, Calidad e Innovación (2012-2015) y Vicerrectora de Tecnologías de la Información e Innovación Digital (2016-2020). Se convirtió en Catedrática de Universidad en 2018. Entre 2012 y 2015, fue Coordinadora Académica del grado en Informática, y posteriormente se convirtió en Directora del Máster en Informática. Desde 2022, es miembro del Consejo Académico de la Escuela de Posgrado y Red de Investigación en Inteligencia Artificial de la Comunidad Valenciana (ValgrAI).
Carrera investigadora
La investigación de Troncoso se centra en la predicción de series temporales, big data y aprendizaje profundo, con un enfoque en aplicaciones energéticas y ambientales. Su trabajo implica el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de predicción, particularmente en mercados eléctricos y generación de energía renovable.
Entre sus publicaciones clave se incluye un estudio de 2007 sobre predicción de precios en el mercado eléctrico mediante técnicas de vecinos más cercanos, publicado en IEEE Transactions on Power Systems. En 2019, publicó un estudio sobre previsión de energía solar mediante aprendizaje profundo en Expert Systems. Más recientemente, en 2025, introdujo una nueva métrica para evaluar técnicas de explicabilidad en modelos de aprendizaje automático para predicción de series temporales, publicada en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
Según Google Scholar, Troncoso ha sido autora de más de 200 publicaciones con un índice h superior a 40. Ha supervisado varias tesis doctorales y ha liderado proyectos de investigación financiados por la Unión Europea y el gobierno español. Su trabajo a menudo integra técnicas de redes neuronales y aumento de datos para mejorar la precisión de la predicción en sistemas complejos.
Liderazgo y afiliaciones
Troncoso es presidenta de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) desde 2021, donde promueve el desarrollo y la difusión de la investigación en IA en España. Forma parte del consejo asesor de la Agencia Digital de Andalucía, contribuyendo a la política digital regional. Además, es miembro del Comité Científico Asesor de la Red de Excelencia AI4ES, donde ayuda a dar forma a su Agenda Estratégica de Investigación para la IA en ciencias ambientales.
Sus roles de liderazgo se extienden a la gobernanza académica, incluyendo su posición en el Consejo Académico de ValgrAI, que coordina la educación y la investigación en IA en la región valenciana. Estos roles la posicionan como una figura clave en la política y educación de la IA en España.
Premios y reconocimientos
Troncoso ha recibido varios premios por su investigación y contribuciones a la informática. En 2005, recibió el Premio a la Mejor Labor Investigadora de la Fundación Endesa por su tesis doctoral. En 2020, fue galardonada con el Premio ROMA en la categoría STEM, reconociendo su carrera investigadora. En 2024, recibió el Premio Nacional de Informática (categoría ARITMEL) por sus contribuciones a la inteligencia artificial, otorgado por la Sociedad Científica de Informática de España (SCIE) y la Fundación BBVA.
Estos reconocimientos reflejan su impacto tanto en la investigación académica como en la aplicación más amplia de la IA en sistemas energéticos. Sus premios también destacan su papel en el avance de la participación de las mujeres en los campos STEM en España.
Publicaciones seleccionadas
La trayectoria de publicaciones de Troncoso abarca más de dos décadas, con contribuciones significativas a los sistemas de potencia y el aprendizaje automático. Su artículo de 2007 en IEEE Transactions on Power Systems sobre predicción de precios eléctricos con vecinos más cercanos es ampliamente citado en economía energética. El artículo de 2019 en Expert Systems sobre previsión de energía solar demostró la eficacia de los modelos de aprendizaje profundo para la predicción de energía renovable.
Su trabajo de 2025 en IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence aborda la creciente necesidad de modelos de IA interpretables, proponiendo una nueva métrica para la explicabilidad en contextos de series temporales. Esta investigación se alinea con las tendencias actuales en inteligencia artificial explicable y el desarrollo responsable de la IA.
Impacto y legado
El trabajo de Troncoso une el aprendizaje automático teórico con aplicaciones energéticas prácticas, influyendo en cómo las empresas de servicios públicos y los operadores de red utilizan la IA para la predicción. Su liderazgo en AEPIA y las agencias digitales regionales ha ayudado a dar forma a las prioridades de investigación en IA en España. Como profesora y mentora, ha formado a una generación de informáticos especializados en ciencia de datos e IA.
Su investigación en curso continúa explorando la intersección de inteligencia artificial y sostenibilidad, particularmente en la optimización de sistemas de energía renovable. A través de sus publicaciones y roles institucionales, sigue siendo una voz influyente en las comunidades de IA españolas y europeas.