Inteligencia Artificial para reducir el efecto invernadero
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La implementación empresarial de IA rebaja el efecto invernadero (GEI) y mejora la eficiencia energética. Los casos de uso también reducen la utilización de combustibles fósiles y mejoran la optimización de los procesos. Las organizaciones esperan disminuir el GEI en un 16% en los próximos 3-5 años mediante esta tecnología.
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Los casos de uso relacionados con el clima e impulsados con inteligencia artificial (IA) pueden ayudar a las organizaciones a cumplir hasta el 45% de sus objetivos de Intensidad de Emisión Económica (EEI, por sus siglas en inglés) del Acuerdo de París. Así lo indica el nuevo informe IA climática: cómo puede impulsar la inteligencia artificial su estrategia de acción climática, de Capgemini Research Institute, realizado en asociación con la startup right.basedonscience. Un texto que señala igualmente que sólo el 13% de las compañías combinan con éxito la visión climática con sus capacidades, lo que subraya la dificultad en la implementación a escala (en diversas geografías y departamentos dentro de la misma empresa) de IA.
Dos tercios (67%) de las organizaciones se han marcado objetivos a largo plazo para hacer frente al cambio climático. Aunque muchas tecnologías se centran en un objetivo concreto, como la captura de carbono o las fuentes de energía renovables, la IA puede acelerar las acciones climáticas de las empresas en los distintos sectores y cadenas de valor. Una adopción que va en aumento, pues más de la mitad de las compañías (53%) van más allá de simples conceptos o pruebas piloto.
Los casos de uso de IA incluyen la mejora de la eficiencia energética, la reducción de la dependencia de los combustibles fósiles y la optimización de los procesos para ayudar a la productividad. De los 800 ejecutivos de sostenibilidad y tecnología encuestados en 400 organizaciones en los sectores automoción, industria discreta o por procesos, energía y servicios públicos productos de consumo, y venta al por menor, casi la mitad (48%) emplean IA para sus acciones climáticas y, como resultado, han reducido las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) un 12,9%, mejorado la eficiencia energética un 10,9% y reducido los residuos un 11,7% desde 2017.
El impacto potencial de la IA es significativo. Las compañías esperan reducir las emisiones de GEI en un 16% en los próximos tres a cinco años mediante proyectos de acción climática impulsados por IA. En los cinco sectores, la investigación constata que los casos de uso habilitados por la IA pueden cumplir hasta el 45% de los requisitos del Acuerdo de París antes de 2030. El sector de comercio minorista tiene el mayor potencial de mejora mediante el uso de la IA en un 45%, mientras que el de venta al por mayor tiene el menor potencial con un 11%.
Mediante el análisis de más de 70 casos de uso de IA de acción climática, Capgemini identificó los 10 con el mayor impacto. Estos, que se detallan en el texto, incluyen plataformas de consumo y optimización energética, algoritmos para identificar automáticamente defectos y predecir fallos sin interrumpir las operaciones, y un seguimiento de las fugas en instalaciones industriales.
Superar los obstáculos
A pesar del considerable potencial de la IA para la acción climática, la adopción sigue siendo baja. Esto podría deberse a varios obstáculos para el progreso:
• Más de ocho de cada diez organizaciones gastan menos del 5% de la inversión en cambio climático en IA y el seguimiento de datos.
• La mitad (54%) cuenta con menos de un 5% de empleados con las habilidades necesarias para adoptar funciones basadas en datos y en IA.
• Más de un tercio (37%) de los ejecutivos de sostenibilidad han frenado sus objetivos climáticos en vista de la COVID-19, con la mayor desaceleración en el sector de energía y servicios públicos. El 38% de las compañías ha paralizado los gastos de capital asignados a iniciativas climáticas.
Sólo el 13% de las empresas ha alineado su visión y estrategia climática con sus capacidades de inteligencia artificial. Dos quintas partes de estas organizaciones proceden de Europa, seguidas de América y de la región APAC. Asimismo, está surgiendo una clara brecha de conocimiento, ya que el 84% de los ejecutivos preferirían compensar o contrarrestar su huella de carbono antes que implementar soluciones tecnológicas para reducirla (16%) a largo plazo. Esto sugiere una falta de conocimiento sobre el potencial de la IA para combatir el cambio climático. Según el informe, las compañías deben invertir en esta tecnología y en los equipos de ciencia de datos a fin de conocer la mejor forma de implementarla y aprovecharla en pos de la sostenibilidad.
Aprovechar todo el potencial IA
A pesar de los avances tecnológicos, los sistemas de IA pueden consumir mucha energía y generar volúmenes de emisiones de carbono significativos que afectan al clima. Antes de empezar a implementar casos de uso, las empresas deben evaluar minuciosamente el impacto medioambiental, generar mayor concienciación y crear soluciones de inteligencia artificial cuyo diseño tenga la sostenibilidad como clave para garantizar que los beneficios de sus acciones compensen el “coste” de sus emisiones.
“Abordar el cambio climático es responsabilidad de todos, y la IA tiene el potencial de crear un impacto significativo, pero solo una parte de las organizaciones obtienen todo el potencial de esta tecnología”», afirma Anne Laure Thieullent, vicepresidenta, responsable de la oferta de inteligencia artificial y analítica de Capgemini. “Las acciones climáticas comienzan en las altas esferas del grupo, incluyendo el uso de datos y de la IA entre las metas estratégicas de la compañía, con la sostenibilidad como punto clave. Sin este objetivo claro, falta un eslabón entre los objetivos y la priorización y uso de la tecnología. Las empresas tienen la oportunidad de priorizar el desarrollo de soluciones IA para cumplir sus objetivos de sostenibilidad. Ya existen marcos para educar, concienciar, establecer modelos operativos escalables y gestionar los datos para obtener resultados de negocio con IA aplicada a combatir el cambio climático. Por supuesto, esto requiere el desarrollo y uso de soluciones de IA que estén diseñadas con principios sostenibles para garantizar un impacto medioambiental positivo”.