IA para la sostenibilidad: soluciones sostenibles en la industria

La integración de la data y la Inteligencia Artificial en los procesos industriales puede desbloquear importantes palancas para las empresas vinculadas a la producción y el consumo de energía. Cuando hablamos de la transición energética, la atención suele recaer en la generación a partir de fuentes renovables, y con razón. Este énfasis se ve reforzado por directrices globales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU y el reports del Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC). El ODS 7, por ejemplo, hace hincapié en la necesidad de ampliar el acceso a una energía limpia y asequible, mientras que el IPCC señala la sustitución de los combustibles fósiles como una de las formas más eficaces de contener el cambio climático.

Por este motivo, la generación renovable ha pasado a representar el símbolo principal de la transición energética. Sin embargo, para que esta transformación sea realmente completa, es esencial contemplar también el otro “lado de la ecuación”: consumo. Y es precisamente en este punto donde la Inteligencia Artificial empieza a cobrar protagonismo, al hacer más inteligente el uso de la energía en edificios, fábricas y centros data1.

Con algoritmos predictivos, es posible modelar y predecir la distribución del consumo energético de un edificio, maximizando el uso de fuentes renovables locales como los paneles solares. Es posible decidir cada 15 minutos, por ejemplo, si se consume de la red, se utiliza la energía almacenada en baterías o se vende el excedente, en función de la intensidad de carbono de la energía de la red en ese momento. Este enfoque no sólo reduce las emisiones a gran escala, sino que también genera ahorros financieros, ya que los momentos en los que las emisiones de carbono son más elevadas suelen coincidir con los picos tarifarios. Esto garantiza que las empresas sean más sostenibles en sus prácticas de consumo y reduce sus costes operativos en los procesos de producción.

Cada vez más, las empresas se esfuerzan por desarrollar sistemas resistentes que combinen la electrificación y el uso de combustibles alternativos. A pesar de la importancia de la electricidad, varias industrias siguen manteniendo una dependencia estructural de los combustibles fósiles. En este contexto, la IA ha desempeñado un papel crucial en la gestión de estas complejidades.

Un ejemplo práctico es la aplicación de algoritmos de mantenimiento predictivo en las centrales eléctricas, que permiten identificar los fallos antes de que se produzcan. Esto no sólo reduce los residuos, sino que también aumenta la eficacia operativa y la seguridad de los empleados. Además, se están utilizando herramientas basadas en algoritmos para cartografiar territorios y localizar las mejores oportunidades para instalar infraestructuras energéticas, como sistemas de almacenamiento de baterías o nuevas fuentes de energía renovable.

Integrando la modelización física con la IA -un enfoque conocido como “gemelos digitales” o modelos híbridos- es posible simular las operaciones con mayor rapidez y precisión. Esto se traduce en avances significativos en el diseño y la producción de plantas energéticas, promoviendo una mayor eficiencia y sostenibilidad, así como menores costes de mantenimiento, reducción de residuos y cumplimiento de prácticas sostenibles.

Tradicionalmente considerada como una gran consumidora de energía, la minería desempeña un papel cada vez más importante como aliado estratégico en la transición energética. Los llamados metales críticos producidos por las empresas mineras, como el níquel, el manganeso y el litio, son esenciales para las baterías que alimentan los vehículos eléctricos y los sistemas de energías renovables. Sin embargo, esto no exime a la minería de enfrentarse a sus propios retos en materia de emisiones y eficiencia energética.

El uso de modelos de aprendizaje automático ha permitido reducir el impacto medioambiental, especialmente en plantas que consumen grandes cantidades de electricidad. Un ejemplo de esta aplicación es el uso de sistemas inteligentes de gestión híbrida, que optimizan el uso del agua en el procesamiento de minerales al tiempo que mejoran la eficiencia energética. Estos sistemas permiten la elección inteligente de fuentes de energía en tiempo real, priorizando el uso de fuentes renovables (hidroeléctricas y solares) y evitando al mismo tiempo las más intensivas en carbono.

La IA también se ha utilizado para reducir el consumo de combustibles fósiles en equipos pesados, como camiones todoterreno y locomotoras, optimizando las rutas y los modos de funcionamiento. En la metalurgia, los algoritmos avanzados refinan las “recetas” de los hornos industriales, reduciendo la necesidad de carbono en todo el proceso de producción.

Aunque los avances y los numerosos casos de uso son prometedores, aún existen retos para la adopción generalizada de soluciones de IA. Uno de los principales obstáculos es la escalabilidad eficaz y asequible de estas tecnologías en las distintas operaciones y unidades. Industrializar la implantación de estas tecnologías requiere algo más que innovaciones tecnológicas: es necesario educar al personal y adoptar las soluciones creadas en los procesos de producción. El verdadero objetivo es convertir la IA en una herramienta más de la caja de herramientas de ingenieros, geólogos y operarios.

Otro aspecto crítico es el consumo de energía asociado al uso de la IA. Las estimaciones indican que los centros de data representan alrededor de 2% del consumo mundial de electricidad, de las cuales sólo una fracción está relacionada con la IA1. Para hacer frente a este reto, el enfoque ideal es el uso estratégico y optimizado de la tecnología, dando prioridad a las soluciones eficaces y específicas en lugar de a los modelos que consumen muchos recursos cuando no existe una necesidad clara.

El camino hacia la descarbonización y la reducción del impacto medioambiental en el sector industrial dista mucho de ser sencillo. Sin embargo, las soluciones basadas en la IA ofrecen una oportunidad sin precedentes para reducir significativamente el impacto medioambiental de las operaciones industriales. En un escenario de creciente presión normativa y social en favor de prácticas sostenibles, las empresas que lideran estas iniciativas cuentan cada vez más con una importante ventaja competitiva.

La escalabilidad de las soluciones, la inversión en formación corporativa y la adopción de tecnologías eficientes y responsables serán decisivas para el éxito de este viaje. Los avances existentes se hacen eco de la máxima de que la sostenibilidad y la eficiencia no son fuerzas mutuamente excluyentes, sino complementarias.

En Artefact, creemos que existen 3 factores clave del éxito para llevar a cabo un proyecto de sostenibilidad data e IA de forma eficaz.

• Medición: Obtenga una visión exhaustiva y fiable de su impacto actual, mediante auditorías, reports automatizados y procesos de gobernanza para crear escenarios y trayectorias realistas.
• Acción: Tome decisiones data-driven e implemente casos de uso de la IA que tengan un impacto de reducción tangible en toda su cadena de valor.
• Aculturación: Acelerar la transformación movilizando a toda la organización para identificar soluciones data-driven innovadoras a los problemas medioambientales.

En este momento decisivo, la IA no es sólo una herramienta poderosa: es un catalizador para un futuro sostenible. Ahora más que nunca, la adopción de prácticas inteligentes y sostenibles debe ser una prioridad mundial.

REFERENCIAS

1 AIE - Agencia Internacional de la Energía, “Sumário executivo - Perspectivas de la energía en el mundo 2024 - Análisis - AIE”

² Artefact, “IA para la industria”