Ayudar a reducir los impactos medioambientales con la inteligencia artificial
Con las soluciones basadas en inteligencia artificial, tenemos la oportunidad de abordar diversos desafíos de sostenibilidad, desde el agotamiento de recursos hasta el cambio climático. Con la ayuda de la inteligencia artificial, Internet de las cosas (IoT) y otras tecnologías inteligentes ya muestran el potencial de crear efectos positivos en la eficiencia energética, la agricultura sostenible y las
ciudades inteligentes.
IA y la sostenibilidad: 5 oportunidades para acelerar el progreso
Estos son solo algunos ejemplos de cómo las soluciones de inteligencia artificial ayudan a realizar un seguimiento rápido de los trabajos de sostenibilidad para crear un mundo más sostenible:
1. Medir, registrar y notificar datos complejos de sostenibilidad: actualmente, tenemos más que nunca la posibilidad de recopilar más datos relacionados con el cambio climático, las emisiones de carbono y los trabajos de sostenibilidad, pero puede ser extremadamente difícil medir, registrar e interpretar con precisión las ingentes cantidades de información. Con la inteligencia artificial, puede recopilar estos datos multifacéticos complejos y convertirlos en información clara y procesable. Esta información, a su vez, se puede usar para comprender el impacto actual, establecer objetivos de sostenibilidad y realizar cambios significativos.
Las organizaciones ya usan la inteligencia artificial para agregar y analizar una variedad de conjuntos de datos complejos, incluidos los datos sobre las emisiones de carbono, el uso de energía y agua, la infraestructura de TI y la huella medioambiental de los ciclos de vida de los productos, los procesos operativos y las cadenas de suministro.
2. Mejorar la eficiencia energética: los defensores de la energía renovable dicen que estas fuentes de energía alternativas son una de las claves para crear un futuro más sostenible desde el punto de vista medioambiental. La
energía renovable hace referencia a fuentes de energía naturales o procesos de producción que se pueden rellenar o replicar continuamente, como la energía eólica, la energía solar, la energía hidroeléctrica y la energía geotérmica.
Las empresas energéticas ya usan soluciones y datos de inteligencia artificial para satisfacer de forma inteligente la demanda y el suministro de fuentes de energía renovables. Además, tecnologías avanzadas como la IA y los gemelos digitales permiten a las empresas mejorar el equilibrio de carga, integrar recursos energéticos distribuidos, controlar los dispositivos y automatizar las operaciones para optimizar el uso energético.
3. Impulsar la eficiencia operativa y de los costes: las soluciones que usan automatización no solo ayudan a las empresas a registrar, notificar y reducir su impacto medioambiental, sino que también les ayudan a impulsar la eficiencia y reducir los costes. En la actualidad, la inteligencia artificial se usa para realizar análisis avanzados y generar información detallada y accionable. Aprovechando estos valiosos datos se puede acelerar el progreso, reducir la huella de carbono y crear unos cimientos para un futuro sostenible con inteligencia artificial.
Además, las características de detección de anomalías han empezado a estar disponibles. Con los modelos de inteligencia artificial integrados e interactivos, estas funcionalidades ayudan a los clientes a identificar tendencias y correlaciones entre sus datos de actividad y las emisiones calculadas.
4. Optimizar edificios, campus y ciudades: la adopción de edificios más sostenibles y
lugares inteligentes es una solución eficaz para reducir el impacto medioambiental. El uso de tecnologías basadas en datos para supervisar y administrar el carbono, el agua y los residuos en edificios, como tiendas, estadios y complejos de oficinas, puede ayudar a impulsar la eficiencia, las reducciones de los costes operativos y la reducción del impacto medioambiental para las empresas.
Con Internet de las cosas (IoT) en combinación con la inteligencia artificial, los líderes y desarrolladores pueden optimizar la forma en que los edificios, campus y ciudades consumen recursos y mejorar la eficiencia para ayudar a las organizaciones, los consumidores y el planeta.
5. Fortalecer el progreso de ASG: ASG es un conjunto de estándares que las organizaciones siguen mientras se esfuerzan por ser más sostenibles. Cada vez más, se trata también de criterios que los inversores evalúan a la hora de determinan si invertir o no en una empresa. La forma en que las organizaciones actuales abordan ASG es más importante que nunca. Esto se debe a que la responsabilidad medioambiental y social se ha convertido en uno de los temas centrales de los reguladores, así como para una amplia variedad de partes interesadas, incluidas comunidades, clientes, accionistas y proveedores.
Aprovechando las soluciones de
IA responsable, se pueden abordar los tres problemas de ASG. No solo se usan soluciones basadas en inteligencia artificial para medir y reducir el impacto medioambiental, sino también para promover la inclusión, la equidad, la salud y el bienestar. Se están usando herramientas de selección de personal habilitadas para IA para evaluar de forma objetiva a los candidatos y garantizar una plantilla más diversa e inclusiva. Las empresas del sector sanitario usan la inteligencia artificial para mejorar el acceso a la asistencia sanitaria para las comunidades que lo necesitan. Además, se usan herramientas de inteligencia artificial para mejorar la transparencia, el cumplimiento normativo y la gobernanza corporativa mediante la automatización de tareas y el análisis rápido de ingentes cantidades de datos.
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