Las herramientas de inteligencia artificial marcan un antes y un después en la forma en que las organizaciones abordan su impacto ambiental.

En los últimos años, la sostenibilidad se convirtió en un eje estratégico para las empresas de todo el mundo, y los datos representan su punto de partida. En este sentido, medir, prever y optimizar el uso de recursos en tiempo real es clave para diseñar una estrategia de descarbonización eficaz.

Ante esto, la inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones en la nube se presentan como una herramienta capaz de ayudar a reducir la huella de carbono empresarial. Gracias a los modelos predictivos, gemelos digitales y asistentes generativos, las organizaciones logran mejores resultados en términos de eficiencia energética y reducción de emisiones.

El papel de la IA en la sostenibilidad empresarial

En el pasado, el control del impacto ambiental en las empresas dependía de métodos manuales o reportes fragmentados. En cambio, en la actualidad, las herramientas de IA permiten un enfoque más preciso y automatizado. Gracias a su capacidad de integrarse con los sistemas internos, la IA puede analizar enormes cantidades de datos en tiempo real y detectar oportunidades de mejora.

Por ejemplo, las empresas pueden aplicar algoritmos de Machine Learning (ML) para predecir el consumo de energía en edificios o centros de datos, ajustar la climatización o gestionar el uso de agua a partir de variables climáticas. Del mismo modo, la IA puede ayudar aayudarlas a optimizar rutas logísticas, evitar desperdicios en cadenas de producción o recomendar materiales de menor impacto ambiental en el diseño de productos.

Como resultado, según un estudio de CO2 AI y Boston Consulting Group (BCG), las empresas que utilizan inteligencia artificial tienen 4.5 veces más probabilidades de experimentar importantes beneficios de descarbonización, incluidas ganancias de eficiencia.

Beneficios tangibles, resultados concretos

Implementar IA no solo responde a una necesidad ética o normativa. Las empresas que la aplican reportan mejoras tanto en sus iniciativas de sostenibilidad como en sus operaciones. Algunos ejemplos son:

• Ahorro energético y eficiencia operativa: la IA puede ajustar los recursos para evitar excesos y reducir el desperdicio de electricidad, gas y agua mediante algoritmos que aprenden de los patrones de uso.
• Reducción de emisiones en logística y producción: la IA ayuda a diseñar rutas logísticas, planificar mejor la demanda y minimizar tiempos muertos o sobreproducción para reducir la huella de carbono asociada al transporte, al uso de insumos y al almacenamiento.
• Automatización de reportes: la IA puede promover una mayor transparencia al automatizar la recopilación de datos, la validación de métricas y la elaboración de informes ambientales, sociales y de gobernanza (ESG).
• Mejora reputacional: la IA contribuye a fortalecer la reputación de la marca y a generar una ventaja competitiva al proporcionar una evidencia basada en datos sobre los avances en descarbonización.
• Capacidad de simulación y toma de decisiones: la IA permite simular escenarios futuros y anticipar el impacto de decisiones estratégicas para ayudar a las empresas a evitar errores costosos y planificar inversiones con mayor certeza.

Avance de la IA en América Latina

De acuerdo con un informe de NTT DATA y MIT Technology Review, el 46.74% de las organizaciones de América Latina se encuentranencuentra en una fase de implementación inicial de IA. Mientras tanto, el 23.91% alcanzó un grado más avanzado de adopción.

Si bien el punto de partida varía según la industria y el país, estos números demuestran que cada vez más empresas de la región tienen la posibilidad de medir y reducir su impacto ambiental a través de herramientas de IA. Por ejemplo, muchas organizaciones las utilizan junto con análisis de datos y sensores conectados para mapear su huella de carbono y tomar decisiones más conscientes.

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