En la apasionante transformación de nuestra economía hacia la economía del propósito, y en esta, en la transformación de las empresas en empresas de impacto social positivo, sin duda la huella de carbono hoy es un reto que ya tienen todas las grandes organizaciones en sus agendas.
Reducir la huella de carbono de una empresa puede ser una tarea desconcertante; las empresas tienen múltiples operaciones y flujos de datos y, a menudo, esa complejidad complica la toma de decisión, y en consecuencia, muchas empresas no consiguen alcanzar sus objetivos de descarbonización.
Como siempre he dicho, las nuevas tecnologías son un acelerador y una palanca de innovación hacia esta transformación, e incluso una oportunidad de negocio, a más a más. La inteligencia artificial y el análisis avanzado de datos son una de las claves. La IA puede simplificar la complejidad de millones de datos y ayudar a las organizaciones a acelerar sus acciones sobre el cambio climático. Pueden ayudar en la mitigación de emisiones y apoyar la adaptación a los impactos del cambio climático mediante el cálculo de riesgos físicos, la medición del coste de la inacción y la planificación de estrategias de adaptación de manera automática. La medición y reducción de emisiones o el desarrollo de modelos comerciales innovadores que permitan nuevas líneas de ingresos, son algunos ejemplos de cómo la IA puede ayudar a convertir los objetivos climáticos en una realidad sostenible y estructural.
Desde que cofundé Daemon Quest en el año 2000 (hoy Deloitte Digital) siempre me ha maravillado la gran capacidad y fortaleza de la IA en simplificar y automatizar la toma de decisión compleja, así como su versatilidad al aprender de la experiencia, recolectando cantidades masivas de datos de su entorno, encontrando patrones y conexiones que las personas serían incapaz de hacer, ni tan siquiera por mera intuición.
Tres áreas de aplicación son particularmente relevantes:
Mitigación. La IA se puede emplearse para ayudar a mitigar la crisis climática a través de la medición de las emisiones a nivel macro y micro, a través de la reducción de las emisiones y los efectos de los gases de efecto invernadero (GEI), y a través de la eliminación de las emisiones existentes de la atmósfera, por una cantidad equivalente al 5% al 10% de la huella de carbono de una organización, o un total de 2,6 a 5,3 gigatoneladas de dióxido de carbono equivalente (CO2e) si se escala globalmente.
Adaptación y Resiliencia. La IA se puede aplicar para impulsar la capacidad de adaptación y resiliencia, en parte a través de mejores proyecciones de amenazas de efectos regionalizados a largo plazo (como el aumento del nivel del mar) o eventos extremos (como huracanes o sequías). Estos esfuerzos también incluyen la gestión de la vulnerabilidad y la exposición, mediante el desarrollo de infraestructura que minimice el impacto de los peligros climáticos.
Fundamentos. La IA también se puede utilizar para reforzar la investigación y el modelado climáticos; finanzas y análisis climáticos; educación, y cambio de comportamiento (por ejemplo, en forma de recomendaciones para compras respetuosas con el medio ambiente).
Por ejemplo, recientemente una compañía de petróleo y gas que enfrentaba pérdidas de producción debido a dificultades inesperadas con la maquinaria y un sistema de control que solo podía reaccionar a los cambios después de que sucedieran. Para compensar las pérdidas, la empresa tuvo que aumentar la producción, lo que generó mayores emisiones y mayores costos. El AI ayudó a rectificar el problema. La introducción del aprendizaje automático para monitorear el rendimiento de los equipos de la planta permitió una nueva estrategia de control basada en hacer predicciones sobre el rendimiento futuro y luego actuar para mejorarlo. El nuevo sistema de inteligencia artificial de la compañía puede predecir problemas de mantenimiento y emisiones de CO2 para cada unidad de producción, brindando a los ingenieros de planta la información que necesitan para predecir el uso de energía y las emisiones para múltiples unidades varias horas en el futuro. Eso significa que pueden aislar y reparar cualquier equipo que produzca un exceso de emisiones.
La plataforma https://www.aifortheplanet.org/ nos da una visión de cómo la AI está ayudando a estos y otros muchos retos del impacto social en las empresas. En una reciente encuesta reveló obstáculos significativos. Alrededor del 78 por ciento de los encuestados mencionan el bajo acceso a la experiencia en IA, ya sea dentro o fuera de su organización, como un obstáculo, mientras que el 77 por ciento informa la falta de soluciones de IA disponibles. Y el 67 por ciento dice que enfrenta una falta de confianza organizacional en los datos y análisis de IA.
La investigación de IA de hoy se ejecuta predominantemente en institutos y pequeñas boutiques especializadas, además de los grandes players digitales. Los recursos deben dirigirse a garantizar el desarrollo de tecnologías de IA para todos en todos lados, es decir democratizar su acceso, especialmente en países donde se están viendo especialmente afectados por el cambio climático.
La IA puede recopilar y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real, lo que lleva a la creación de sistemas de alerta temprana para eventos climáticos extremos y proyecciones a largo plazo de eventos localizados, como el aumento del nivel del mar. Esto será especialmente vital para los más de 3.000 millones de personas que viven en áreas altamente vulnerables al cambio climático, particularmente en el sur global del planeta.
Aunque la IA se muestra muy prometedora como una forma de abordar el cambio climático, es solo una de las muchas herramientas disponibles para enfrentar este desafío global. Como cualquier tecnología, tiene limitaciones y requiere un despliegue efectivo para lograr los resultados deseados. Además, resolver esta crisis requiere no solo innovación tecnológica, sino también la voluntad de los empresarios y altos ejecutivos para tomar medidas y realizar los cambios necesarios, respaldados en parte por la IA y otras tecnologías disruptivas.
