AI la sostenibilidad: soluciones sostenibles en la industria

La integración de data Inteligencia Artificial los procesos industriales puede abrir importantes vías de actuación para las empresas relacionadas con la producción y el consumo de energía. Cuando hablamos de la transición energética, la atención suele centrarse en la generación a partir de fuentes renovables, y con razón. Este énfasis se ve reforzado por directrices mundiales como los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas y los reports 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 frenar el cambio climático.

Por este motivo, la generación de energía renovable se ha convertido en el principal símbolo de la transición energética. Sin embargo, para que esta transformación sea realmente completa, es esencial tener en cuenta también la otra «cara de la moneda»: el consumo. Y es precisamente en este punto donde Inteligencia Artificial empezando a cobrar protagonismo, al hacer que el uso de la energía sea más inteligente en edificios, fábricas y data 1.

Gracias a los 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. Se puede decidir cada 15 minutos, por ejemplo, si consumir energía de la red, utilizar la energía almacenada en baterías o vender el excedente, en función de la intensidad de carbono de la energía de la red en ese momento. Este enfoque no solo reduce las emisiones a gran escala, sino que también genera ahorros económicos, ya que los momentos en que las emisiones de carbono son más elevadas suelen coincidir con las tarifas de punta. 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 resilientes que combinen la electrificación y el uso de combustibles alternativos. A pesar de la importancia de la electricidad, varios sectores siguen dependiendo estructuralmente de los combustibles fósiles. En este contexto, AI desempeñado un papel crucial a la hora de gestionar estas complejidades.

Un ejemplo práctico es la aplicación de algoritmos de mantenimiento predictivo en centrales eléctricas, lo que permite detectar averías antes de que se produzcan. Esto no solo reduce el desperdicio, sino que también aumenta la eficiencia operativa y la seguridad de los empleados. Además, se están utilizando herramientas basadas en algoritmos para cartografiar territorios e identificar las mejores oportunidades para instalar infraestructuras energéticas, como sistemas de almacenamiento en baterías o nuevas fuentes de energía renovable.

Al integrar la modelización física con AI un enfoque conocido como «gemelos digitales» o modelos híbridos— AI es posible simular las operaciones con mayor rapidez y precisión. Esto se traduce en avances significativos en el diseño y la producción de centrales energéticas, lo que fomenta una mayor eficiencia y sostenibilidad, además de reducir los costes de mantenimiento y los residuos, y garantizar el cumplimiento de las prácticas sostenibles.

Aunque tradicionalmente se ha considerado un gran consumidor de energía, la minería está desempeñando un papel cada vez más importante como aliado estratégico en la transición energética. Los denominados «metales críticos» que producen 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 energía renovable. Sin embargo, esto no exime a la minería de hacer frente 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 híbridos inteligentes de gestión, que optimizan el uso del agua en el procesamiento de minerales al tiempo que mejoran la eficiencia energética. Estos sistemas permiten seleccionar de forma inteligente las fuentes de energía en tiempo real, dando prioridad al uso de fuentes renovables (hidroeléctricas y solares) y evitando las que generan más emisiones de carbono.

AI también AI utilizado para reducir el consumo de combustibles fósiles en maquinaria pesada, como camiones todoterreno y locomotoras, mediante la optimización de rutas y modos de funcionamiento. En metalurgia, algoritmos avanzados perfeccionan las «fórmulas» de los hornos industriales, reduciendo la necesidad de carbono a lo largo de todo el proceso de producción.

Aunque los avances y los numerosos casos de uso son prometedores, aún existen retos para la adopción generalizada de AI . Uno de los principales obstáculos es la escalabilidad eficiente y asequible de estas tecnologías en las diferentes operaciones y unidades. La industrialización de la implementación de estas tecnologías requiere algo más que innovaciones tecnológicas: es necesario formar al personal e integrar las soluciones creadas en los procesos de producción. El verdadero objetivo es convertir AI herramienta AI dentro de la caja de herramientas de ingenieros, geólogos y operadores.

Otro aspecto fundamental es el consumo energético asociado al uso de AI. Las estimaciones indican que data representan alrededor del 2 % del consumo eléctrico mundial, de lo cual solo una pequeña parte está relacionada con AI1. Para hacer frente a este reto, el enfoque ideal es el uso estratégico y optimizado de la tecnología, dando prioridad a soluciones eficientes y específicas en lugar de 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 AI ofrecen una oportunidad sin precedentes para reducir de manera significativa el impacto medioambiental de las operaciones industriales. En un contexto de creciente presión normativa y social a favor de las 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 empresarial y la adopción de tecnologías eficientes y responsables serán factores decisivos para el éxito de este proceso. Los avances actuales confirman la máxima de que la sostenibilidad y la eficiencia no son conceptos mutuamente excluyentes, sino fuerzas complementarias.

En Artefact, creemos que hay tres factores clave para llevar a cabo con eficacia un AI data de sostenibilidad data AI .

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

En este momento decisivo, AI no AI solo una herramienta poderosa, sino 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, «Resumen ejecutivo – Perspectivas energéticas mundiales 2024 – Análisis – AIE»

² Artefact, «AI la industria»