Este estudio investiga el potencial de las proyecciones climáticas globales no inicializadas para proporcionar pronósticos de viento a 12 meses (interanuales) en Europa, a la luz de la creciente demanda de predicciones climáticas a largo plazo. Esto es importante en un contexto donde los modelos basados en el clima pasado pueden no tener en cuenta completamente las implicaciones de la variabilidad climática de las tendencias de calentamiento actuales, y donde los pronósticos inicializados a 12 meses aún no están ampliamente disponibles (es decir, pronósticos estacionales) y/o consolidados (es decir, predicciones decenales). Para este fin, utilizamos dos tipos de simulaciones: proyecciones climáticas no inicializadas del CMIP6 (Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados Fase 6) y pronósticos estacionales inicializados de 6 meses (SEAS5 del ECMWF), utilizando estos últimos como referencia. Todas las predicciones son corregidas por sesgo con cinco enfoques distintos (mapeo delta de cuantiles, mapeo empírico de cuantiles, mapeo delta de cuantiles, ajuste de sesgo por escalado y un mapeo de cuantiles propietario) y verificadas contra observaciones meteorológicas del proyecto ECA&D E-OBS (684 estaciones meteorológicas en toda Europa). Se observa que las técnicas de mapeo de cuantiles superan a los otros algoritmos de corrección de sesgo en la adaptación de la función de distribución acumulativa (CDF) a las estaciones meteorológicas de referencia y, además, en la reducción del error medio de sesgo más cerca de cero. Sin embargo, una simple corrección de sesgo por escalado mejora la precisión predictiva de las series temporales (error cuadrático medio, coeficiente de correlación de anomalías y error absoluto escalado medio) de las simulaciones del CMIP6 sobre las correcciones de sesgo por mapeo de cuantiles. Así, los resultados sugieren que las proyecciones del CMIP6 pueden proporcionar un marco preliminar valioso para comprender las variaciones del viento climático durante el período de 12 meses siguiente. Finalmente, aunque métodos de referencia como la climatología podrían aún superar a los métodos presentados en términos de precisión de series temporales (es decir, error cuadrático medio), nuestro enfoque destaca una ventaja clave: la climatología es estática, mientras que el CMIP6 ofrece una visión dinámica y en evolución de la climatología. La combinación de dinamismo y corrección de sesgo hace que las proyecciones del CMIP6 sean un punto de partida valioso para entender las variaciones del clima del viento durante los próximos 12 meses. Además, el uso de programadores de carga de trabajo dentro de marcos de computación de alto rendimiento es esencial para manejar de manera efectiva estos conjuntos de datos complejos y en constante evolución, destacando el papel crítico de los métodos computacionales avanzados para realizar plenamente el potencial del CMIP6 para el análisis climático.