El uso de tecnologías existentes puede reducir el 70 % de las emisiones de CO2 y ahorrar de 10 a 15Gt de CO2 anualmente, según Schneider Electric Sustainability Research Institute.
La transición energética, fundamental para mitigar el cambio climático y asegurar un futuro sostenible, demanda avances tecnológicos que hagan posible una transformación eficiente de los sistemas energéticos. En este escenario, la Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como un recurso estratégico, capaz de optimizar procesos, prever patrones de consumo, gestionar redes eléctricas inteligentes y facilitar la adopción de energías renovables.
Según el Schneider Electric Sustainability Research Institute, las tecnologías actuales pueden contribuir a reducir hasta un 70% las emisiones de CO2, lo que equivale a entre 10 y 15 gigatoneladas anuales de ahorro.
El papel creciente de la IA en diversos sectores la ha convertido en una herramienta indispensable, transformando estrategias y operaciones. Un informe de McKinsey de 2023 reveló que el 79% de los encuestados había interactuado con IA generativa, y el 22% la utilizaba en su trabajo.
Aunque su adopción no es universal, las soluciones basadas en IA son vistas como una vía para lograr procesos más eficientes, experiencias mejoradas y mayores niveles de sostenibilidad. Además, son un factor decisivo en la aceleración de la transición energética.
Vanessa Moreno, country manager de Schneider Electric para Perú y Bolivia, señaló: “En la búsqueda de la conservación colectiva de los recursos, especialmente la energía, las organizaciones y los gobiernos de todo el mundo están buscando enfoques innovadores y asequibles para descarbonizar, por ello la tecnología nueva como la ya existente desempeñan un papel vital en sus esfuerzos, especialmente dada la continua y considerable dependencia de fuentes de energía intensivas en carbono”.
Tres formas en que la IA optimiza la transición energética:
- Uso eficiente de la energía
La optimización energética es esencial para disminuir las emisiones de CO2 en entornos industriales y domésticos. Sin embargo, modelar manualmente estos sistemas resulta poco viable a gran escala. Aquí es donde la IA, especialmente el aprendizaje automático, aporta una solución práctica al analizar datos recolectados por sensores y construir modelos predictivos. Esto permite detectar oportunidades para reducir el consumo energético sin comprometer el rendimiento.
Un ejemplo destacado es el sistema Wiser Home, que maximiza el uso de tecnologías renovables y ajusta dispositivos como cargadores de vehículos eléctricos y calentadores de agua para aprovechar tarifas más bajas y horarios más convenientes. - Optimización de redes eléctricas y descarbonización
Aunque la electricidad es una fuente clave para la descarbonización, los picos de demanda a menudo dependen de combustibles fósiles. La IA permite predecir las necesidades energéticas y la generación renovable, gestionando el almacenamiento y ajustando el consumo para reducir picos y aumentar el uso de energía verde, creando un sistema más sostenible. - Superación de barreras para la energía sostenible
Los altos costos, la falta de técnicos cualificados y las tecnologías avanzadas son barreras frecuentes para adoptar soluciones sostenibles. La IA, al automatizar tareas complejas, facilita la integración de sistemas sostenibles en hogares, edificios e industrias, abriendo camino hacia una transición energética más eficiente y accesible.
IA, productividad y sostenibilidad
La implementación responsable de la IA enfrenta desafíos relacionados con la ética, la ciberseguridad y la sostenibilidad. A pesar de los avances, su adopción masiva sigue siendo gradual debido a los ajustes organizativos necesarios. Por ejemplo, Schneider Electric ha priorizado más de 200 casos de uso de IA que contribuyen a la sostenibilidad y generan impacto positivo. Entre ellos, el Resource Advisor Copilot, que emplea Procesamiento de Lenguaje Natural para ayudar en la toma de decisiones sobre emisiones y planes de descarbonización mediante una interfaz de chat.
Además, la digitalización y la IA industrial han demostrado ventajas claras en sostenibilidad. Por ejemplo, Acciona, en colaboración con AVEVA, implementó el Sistema PI, logrando un aumento del 20% en eficiencia operativa y una reducción del 4,6% en el consumo energético de una bomba de alta presión.
En resumen, la IA es un catalizador clave para transformar el sector energético, optimizando la oferta y la demanda, y acelerando la transición hacia sistemas de bajas emisiones de carbono.
