La estimación de parámetros en modelos de baterías representa un desafío técnico de gran relevancia para la industria energética y automotriz, ya que conocer con precisión propiedades internas como la resistencia, la capacidad o los coeficientes de degradación es esencial para optimizar el rendimiento y prolongar la vida útil de los sistemas de almacenamiento. Tradicionalmente, estos problemas inversos se abordan mediante técnicas de optimización de caja negra, que consumen muchos recursos computacionales y no aprovechan el conocimiento físico del dominio. Sin embargo, un nuevo paradigma basado en agentes de lenguaje de gran escala está cambiando esta realidad: en lugar de tratar la búsqueda como un proceso ciego, se plantea como una tarea de razonamiento iterativo. Un agente de inteligencia artificial puede interpretar la retroalimentación multifacética de un simulador de alta fidelidad, formular hipótesis fundamentadas en la física subyacente y proponer ajustes estructurados a los parámetros, imitando el flujo de trabajo de un científico humano. Este enfoque no solo acelera la convergencia hacia soluciones precisas, sino que también maneja horizontes temporales largos, como el ajuste de modelos de degradación, y se valida con datos reales de baterías. La capacidad de estos agentes IA para razonar sobre escenarios complejos abre nuevas oportunidades en la caracterización de materiales y en el diseño de sistemas de gestión de baterías. En el contexto empresarial, integrar soluciones de este tipo requiere plataformas robustas y personalizadas. Por ejemplo, en Q2BSTUDIO desarrollamos aplicaciones a medida que incorporan inteligencia artificial y agentes IA para resolver problemas inversos en diversas industrias, combinando simulaciones con aprendizaje automático. Además, ofrecemos servicios cloud AWS y Azure para desplegar estos sistemas a escala, ciberseguridad para proteger los datos de simulación, y herramientas de servicios inteligencia de negocio como Power BI para visualizar resultados y tomar decisiones informadas. La sinergia entre el razonamiento de los LLM y la potencia de un software a medida permite a las empresas adelantarse en la innovación energética, reduciendo costos y tiempos de desarrollo gracias a la automatización de procesos complejos. Este tipo de ia para empresas no solo transforma la forma en que se estiman parámetros de baterías, sino que sienta las bases para una nueva generación de optimización basada en conocimiento.