- La IA tiene el potencial de impulsar significativamente los esfuerzos de sostenibilidad.
- Pero no debemos verla como una bala de plata; también tiene desventajas.
- Gestionar esas desventajas y garantizar el correcto retorno de la inversión en tecnología de IA es clave.
La comunidad global se encuentra en un momento crítico. Con 2023 registrando las temperaturas más altas hasta la fecha, estamos al borde de superar el umbral crítico de 1,5 °C por encima de los niveles preindustriales. La crisis climática se está intensificando, y sin una acción rápida y decisiva, corremos el riesgo de llegar a puntos de inflexión irreversibles.
Las empresas deben convertirse en motores clave del cambio. La convergencia de la Inteligencia Artificial (IA) y la sostenibilidad ofrece una oportunidad única para acelerar la acción por el clima.
Sin embargo, aunque la IA a menudo se considera una “bala de plata” para abordar el cambio climático, es importante comprender su verdadero potencial y sus limitaciones. La IA puede ayudar a escalar y acelerar los esfuerzos de sostenibilidad, pero al igual que la kriptonita, sus demandas de energía podrían socavar sus beneficios si no se gestionan cuidadosamente.
Así pues, ¿puede la IA impulsarnos hacia adelante o sus costos nos hundirán?
La bala de plata: La IA como acelerador
Aunque la IA por sí sola no resolverá la crisis climática, tiene el potencial de acelerar y ampliar drásticamente los esfuerzos de sostenibilidad. Su fuerza reside en navegar y gestionar la complejidad de los sistemas, desde las cadenas de suministro globales hasta las redes eléctricas y el clima. Estos sistemas están profundamente interconectados, y pequeños cambios en un área pueden tener efectos generalizados. Gracias a su capacidad para analizar grandes cantidades de datos de diversos campos, la IA puede descubrir patrones ocultos, conexiones e ineficiencias que la automatización tradicional podría pasar por alto.
Las capacidades avanzadas de la IA permiten a las empresas rastrear cambios, predecir resultados y mejorar el comportamiento de los sistemas de formas antes impensables. Pensemos en la IA entrenada en amplios conjuntos de datos sobre propiedades de los materiales. Estos sistemas pueden analizar rápidamente miles de millones de posibilidades para identificar los mejores materiales para crear productos sostenibles. Este proceso es significativamente más rápido que los métodos tradicionales. Del mismo modo, la agricultura de precisión impulsada por IA analiza datos de imágenes por satélite, previsiones meteorológicas y sensores del suelo para ayudar a los agricultores a optimizar el uso de agua, fertilizantes y pesticidas. Esto aumenta el rendimiento de los cultivos y reduce el impacto ambiental al minimizar el desperdicio de recursos y el uso excesivo de productos químicos.
En el sector energético, la IA está revolucionando los sistemas energéticos descentralizados a través de innovaciones en sostenibilidad, como las centrales eléctricas virtuales, donde baterías instaladas en los hogares devuelven energía a la red de forma autónoma. La IA optimiza este proceso, reduciendo la presión sobre las centrales eléctricas tradicionales y mejorando la eficiencia energética. Las soluciones de SAP asistidas por IA, por ejemplo, han reducido el consumo de combustible y las emisiones en logística al identificar las rutas y los horarios más eficientes, minimizando tanto el tiempo en carretera como el uso de combustible.
La desventaja: El consumo de energía y el dilema del retorno de la inversión
Sin embargo, la IA no es un salvoconducto para la sostenibilidad. Los sistemas de IA y los centros de datos que los alimentan consumen cantidades significativas de energía, más que las soluciones tradicionales de TI y en la nube. Esta paradoja suscita una conversación familiar en torno al retorno de la inversión (ROI). Imaginemos una máquina que cuesta un 30% más que su homóloga más antigua. Desde una perspectiva únicamente de costos, parece una mala inversión. Pero si esta nueva máquina aumenta la eficiencia de la producción en un 45%, el retorno de la inversión justifica el costo inicial.
Del mismo modo, aunque la IA tiene una mayor huella de carbono, sus aplicaciones de sostenibilidad -como la optimización de las cadenas de suministro, la gestión del consumo de energía y la habilitación del almacenamiento de energía- pueden reducir significativamente las emisiones totales. La pregunta clave es si los beneficios de sostenibilidad de la IA compensan su propia demanda de energía. Una parte importante de la integración de las energías renovables en la red depende de la capacidad de la IA para optimizar el almacenamiento de energía y facilitar las transiciones energéticas, garantizando que podamos descarbonizarnos más rápidamente.
Además, la IA está optimizando cada vez más su propio consumo de energía. Los avances en la eficiencia energética de los centros de datos y la optimización de los servicios en la nube están ayudando a mitigar la huella de carbono de la IA.
A medida que las industrias dependen más de la IA para procesar grandes conjuntos de datos y automatizar decisiones, mejorar la eficiencia de estos sistemas será crucial para equilibrar la ecuación.
Cómo las empresas se están volviendo verdes con la IA
Los clientes de SAP generan aproximadamente el 84% del comercio global total. A continuación presentamos dos estudios de casos prácticos, que demuestran cómo implantar la IA para acelerar el impacto en sostenibilidad y garantizar que los beneficios compensen los costos.
Ambipar: Analizando los datos de impacto ambiental
Ambipar, líder global en soluciones ambientales que opera en 40 países, está estableciendo un nuevo estándar para la gestión de carbono de extremo a extremo y la protección ambiental. La empresa utiliza soluciones de sostenibilidad basadas en IA y centradas en ERP para monitorear y establecer una base común de datos en todas sus operaciones globales, al tiempo que se prepara para futuras oportunidades de crecimiento. La integración de datos financieros y de sostenibilidad a través de soluciones avanzadas en la nube ofrece una visión holística de cómo las iniciativas ambientales pueden plantear riesgos o agregar valor al negocio. La IA desempeña un papel fundamental en la organización y el análisis de los datos de impacto ambiental en Ambipar, permitiendo iniciativas de sostenibilidad más específicas y eficaces. Al entrenar modelos de IA con datos recopilados y cruzados con otras métricas ambientales, Ambipar anticipa resultados sostenibles que resonarán en múltiples sectores, estableciendo un punto de referencia para otros en la industria.
msg global: Estructurando la búsqueda de sostenibilidad
msg global ha implementado tecnología de gestión de sostenibilidad para pasar de un enfoque ad hoc a un enfoque estructurado, que incluye informes y establecimiento de objetivos claros. Con una mejor visibilidad de datos confiables integrados en los procesos comerciales centrales, la empresa puede monitorear el progreso de su estrategia de sostenibilidad y tomar decisiones informadas en función de los roles, con información en tiempo real. La transparencia de los datos y la información accionable ayudan a msg global a avanzar de forma holística hacia sus objetivos de sostenibilidad, al tiempo que genera confianza entre las partes interesadas.
Esfuerzos colectivos para un futuro sostenible habilitado por la IA
La IA no resolverá por sí sola la crisis climática, pero ofrece una poderosa herramienta para escalar y acelerar los esfuerzos de sostenibilidad, como en el caso de Ambipar, msg global y muchos otros. Desde la gestión de cadenas de suministro complejas hasta la optimización de las redes energéticas, la IA permite a las empresas medir, predecir y optimizar el impacto ambiental de maneras que los métodos tradicionales no pueden igualar.
Sin embargo, para maximizar el potencial de la IA y limitar sus desventajas es necesaria la colaboración entre gobiernos, industrias y sociedad civil. Necesitamos inversiones en investigación de IA y el intercambio de datos para impulsar la innovación en sostenibilidad y para lograr un impacto en el mundo real. Al mismo tiempo, debemos abordar los retos de consumo energético que conlleva la IA. Si nos centramos en optimizar los centros de datos y mejorar la eficiencia de la IA, podemos garantizar que los beneficios de sostenibilidad de la IA compensen su huella.
La IA ofrece los medios para acelerar el progreso hacia la reducción a la mitad de las emisiones globales para 2030. La tarea es desafiante pero alcanzable; con la IA como catalizador para un cambio escalable y significativo, las empresas pueden alinear el crecimiento económico con la protección del medio ambiente.
Ahora es el momento de actuar, aprovechando el poder de la IA para crear un futuro donde la sostenibilidad y la rentabilidad vayan de la mano.
Fuente: https://es.weforum.org/agenda/2024/10/la-inteligencia-artificial-acelera-la-sostenibilidad-pero-no-es-la-panacea/
