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Hacia el futuro: el papel de la inteligencia artificial en la sostenibilidad empresarial
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La sostenibilidad se ha convertido en una preocupación central para las empresas de todo el mundo. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una poderosa herramienta para impulsar prácticas empresariales sostenibles. En este artículo, exploraremos cómo la IA contribuye a la realización de los objetivos ESG (Environmental, Social and Governance) de las empresas, centrándonos en particular en su papel en la gestión de los activos corporativos para medir y reducir el consumo de energía.
Según el estudio Net Zero Economy Index 2023 de PwC, en 2050 el mundo debería alcanzar una desafiante tasa de descarbonización del 17,2% (cada año) para cumplir el objetivo del Acuerdo de París de no aumentar la temperatura del planeta por encima de 1,5ºC y evitar así agravar los efectos del cambio climático.
En 2022, la tasa de descarbonización era sólo del 2,5%, lo que significa que la tasa debe aumentar 7 veces para alcanzar el objetivo.
La intensidad de carbono se refiere a la cantidad de gramos de dióxido de carbono (CO2) que se liberan para producir un kilovatio hora (kWh) de electricidad. Es una medida utilizada para evaluar el impacto medioambiental de una determinada operación o producto. Por ejemplo, la electricidad generada con combustibles fósiles es más intensiva en carbono porque el proceso por el que se genera crea emisiones de CO2. Las fuentes de energía renovables, como la eólica, la hidroeléctrica o la solar, prácticamente no producen emisiones de CO2, por lo que su valor de intensidad de carbono es mucho menor y a menudo nulo.
Estas cifras son un recordatorio más de la urgente necesidad de actuar con rapidez.
El mundo empresarial es uno de los pilares fundamentales que impulsan este cambio, al introducir en sus operaciones innovaciones revolucionarias que contribuyen a acelerar la reducción de emisiones.
Hay una serie de medidas que las empresas pueden adoptar para contribuir a reducir la producción de gases de efecto invernadero y, en consecuencia, mitigar el cambio climático.
Algunas de ellas son:
A medida que el mundo se enfrenta a retos medioambientales cada vez más urgentes, la sostenibilidad empresarial se ha convertido en una prioridad esencial para las organizaciones de todos los sectores. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) ha surgido como una poderosa herramienta para impulsar prácticas empresariales sostenibles y está en el origen de importantes transformaciones, cambiando profundamente las industrias e influyendo en el funcionamiento de la economía mundial.
El poder de estos avances es tal que, según el Boston Consulting Group (BCG ), "ampliando las aplicaciones y tecnologías actualmente probadas, la Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de desvelar conocimientos que podrían ayudar a reducir entre el 5% y el 10% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero para 2030 (...)".
Y según el mismo estudio, el 87% de los líderes empresariales cree que la IA puede desempeñar un papel clave en la acción por el clima, especialmente ayudando a medir y reducir las emisiones.
Se espera de las empresas no sólo que fijen objetivos de sostenibilidad ambiciosos, sino también que los apliquen. Sin embargo, esa aplicación requiere datos creíbles.
De hecho, muchos directivos de empresas reconocen la necesidad de disponer de datos sólidos para supervisar los avances de su empresa hacia los objetivos ESG (Environmental, Social, Governance) y salvar la distancia entre la estrategia y el impacto real.
En realidad, la mayoría de los datos ya existen y, en muchos casos, en abundancia. Se trata de datos de gestión de instalaciones, consumo energético, mantenimiento de activos e infraestructuras, entre otros.
Sin embargo, la tarea de recopilar e interpretar grandes volúmenes de datos dispersos en distintos departamentos es a veces un auténtico rompecabezas. Para hacer frente a este reto, las empresas recurren a la tecnología para recopilar y consolidar esta información, obteniendo así datos transparentes y auditables.
Aquí es donde entra en juego la IA, y otras tecnologías similares como el Aprendizaje Profundo (AD) o el Aprendizaje Automático (AM), que actualmente desempeñan un papel clave en el fomento de la sostenibilidad empresarial, promoviendo una gestión más eficiente de los activos corporativos y reduciendo consumos innecesarios, transformando los datos en información predictiva e identificando áreas prioritarias de mejora. De esta forma, se beneficia el medio ambiente, pero también la eficiencia operativa y la competitividad de las empresas.
Como hemos visto, la IA desempeña un papel crucial en la identificación de oportunidades de mejora y la toma de decisiones más informadas en las empresas.
Más concretamente, he aquí cómo la IA puede contribuir a una mejor gestión de los activos físicos de las empresas:
Permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y oportunidades de optimización. En la gestión de activos empresariales, esto significa identificar áreas de despilfarro e ineficiencia para reducir el consumo innecesario. Por ejemplo la lectura y el análisis de la documentación operativa garantiza el análisis de los documentos de facturación relacionados con el consumo de energía, lo que permite extraer información relevante para los repositorios de datos de sostenibilidad y gestión energética.
Los algoritmos de IA pueden predecir pautas de consumo, tendencias y necesidades futuras, garantizando una planificación más eficaz de los recursos y una reducción del despilfarro. Por ejemplo, en gestión energéticala IA puede analizar patrones de consumo, identificar oportunidades de eficiencia energética y predecir la demanda futura. Del mismo modo, en gestión de residuosla IA puede optimizar los procesos de reciclaje y reducir los residuos analizando los datos de producción y consumo.
Permite detectar datos anómalos y patrones de emisión, contribuyendo a una gestión eficaz de las alarmas en tiempo real. Es más, basándose en tecnologías de aprendizaje automático (ML), los sistemas pueden aprender y mejorar continuamente.
Permite identificar patrones en los procesos internos que afectan al consumo de energía, la producción de residuos y las emisiones de GEI. Esta información es esencial para tomar decisiones informadas en consonancia con los objetivos de sostenibilidad.
Proporciona una respuesta más rápida a los requisitos normativos y legales, además de servir de referencia entre entidades privadas. Esto es crucial para los acuerdos comerciales y el acceso a mejores condiciones de financiación.
La IA permite implantar sistemas de mantenimiento preventivo que identifican posibles anomalías operativas antes de que se produzcan y posibles defectos en los equipos. Esto no solo reduce los costes de reparación, sino que también evita interrupciones imprevistas, alarga el ciclo de vida de los activos y reduce su impacto medioambiental, contribuyendo a la eficiencia operativa y reduciendo el consumo de recursos.
Por otro lado, también puede ayudar a crear cadenas de valor transparentes, trazables y descarbonizadas, porque hoy en día es esencial seguir la pista de los productos hasta su origen, garantizando que se han producido de forma ética y sostenible. Los consumidores son cada vez más exigentes y esperan una transparencia total, desde la producción hasta el producto final.
Gracias a las técnicas de IA, las empresas pueden analizar el impacto ambiental de sus operaciones en tiempo real. Esto permite tomar decisiones con mayor conocimiento de causa, identificar áreas de mejora y aplicar medidas correctoras.
La IA está transformando la sostenibilidad empresarial al ofrecer soluciones innovadoras para afrontar los retos medioambientales. Utilizando la IA con eficacia, las empresas no solo pueden reducir su impacto ambiental, sino también mejorar su eficiencia operativa y su competitividad en el mercado mundial.
Transforme el futuro de su empresa con la IA e impulse la sostenibilidad de su negocio. Descubra cómo ahora.
Margarida Soares
Desarrollador de negocios de sostenibilidad, Nextbitt
