Uno de los principales retos a los que la mayor parte de empresas y la Sociedad en general se enfrentan, dentro de la Sostenibilidad, es la priorización y ejecución de acciones y esfuerzos.

Y esto se debe a que, posiblemente, la Transición Energética sea uno de los problemas de resolución más compleja a los que se ha enfrentado la humanidad. Un asunto de extraordinaria relevancia en el que países, gobiernos, ciudadanos, empresas de todas las geografías han de trabajar de forma unida para poder conseguir parte de los objetivos trazados.

Conseguir el consenso no es desde luego una tarea sencilla, sino más bien un ejercicio titánico al que se dedican muchos esfuerzos. Pero ahí no queda la cosa. Bajo la Sostenibilidad Ambiental, subyacen a día de hoy una gran cantidad de modelos (climáticos, de emisiones, de transición energética…), de análisis y estudios científicos, de estándares y, sobre todo, mucha necesidad de datos y homogeneización de la información.

Porque construir y avanzar a nivel medioambiental, no requiere solo consenso, sino diseñar y trazar planes y medir sus avances y progresos. Y todo esto, no solo aplicable a países, sino a empresas, países y la sociedad en general.

Dejando de lado la potencial aplicación futura de la Inteligencia Artificial al servicio de la humanidad para la negociación y búsqueda de consensos (lo cual quizás requiera unos cuantos años aun de sofisticación), la IA puede y debe jugar un papel diferencial en la necesidad de conseguir y armonizar la información necesaria para avanzar con los ambiciosos planes medioambientales.

Para poder arrojar luz en el túnel en la armonización y poder alinear esfuerzos y objetivos, en la Unión Europea ha entrado en funcionamiento en 2024 la Directiva de Reporte de Información no Financiera (CSRD) y en los próximos años se lanzará la futura Directiva de Debida Diligencia (CSDD). Ambas directivas impactarán en un alto número de empresas de nuestro tejido empresarial con el objetivo a alinear y homogeneizar esfuerzos para alcanzar las ambiciosas metas.

Gestionar los requerimientos de estas directivas implica, desde un punto de vista medioambiental, ser capaces de conseguir, tratar y reportar una gran cantidad de información sobre emisiones, políticas, emisiones, planes de descarbonización, entre otras.

Y es aquí donde entra la IA como posible aliada. Una de las principales virtudes que tiene la IA hoy en día es la capacidad para poder acceder a una cantidad ingente de información y ser capaz de estructurarla y aprender de ella de una forma exponencial. Y a nivel medioambiental, hay una gran necesidad de información y de estandarización que ayuden a lanzar acciones y conseguir objetivos de una forma más eficiente.

Esta capacidad de estructurar y generar las estrategias óptimas basadas en aprendizaje y datos es una excelente aliada en la decisiva e irreversible decisión de establecer estándares para que tanto las empresas, como el resto de los actores y agentes, puedan armonizar estados actuales, planes de futuro, objetivos y reporting.

Desde un punto de vista muy pragmático, la IA jugará un papel muy relevante (de hecho, ya lo está jugando) en las necesidades de las empresas de capturar, procesar, analizar y reportar información medioambiental.

Y, evidentemente, esta información y objetivos medioambientales no se deben quedar en cada una de las empresas, sino que deben incluir a las cadenas de valor, desde el fabricante hasta el cliente, lo cual abarca multitud de empresas, transporte, procesos y geografías.

Objetivos tan complejos de obtener, como un mapeo completo de una cadena de valor y una trazabilidad de los productos, desde la manufactura hasta el punto de venta, se simplificarán, tanto en costes como en complejidad, utilizado Inteligencia Artificial aplicada a modelos colaborativos. De esta forma, tanto los clientes como la sociedad en general podrán tener información sobre el impacto medioambiental de los productos y las empresas podrán contar con todas las herramientas necesarias para asegurar su alineamiento con los objetivos medioambientales planteados.

Sin embargo, esto no se queda ahí. La aplicación de la IA en la optimización y estructuración en la obtención de información y generación estrategias a implementar es una de las principales aplicaciones actuales de la IA. Pero su aportación y potencial al medioambiente es mucho mayor.

Gracias a la IA será posible optimizar aspectos tan relevantes como la generación y distribución de energía, el consumo energético en edificios en infraestructuras (mediante la optimización de acciones basados en sensores y datos) u optimizar el consumo de agua en actividades como la agricultura.  Existen múltiples ejemplos de empresas y proyectos en estos ámbitos y las perspectivas a futuro son muy buenas.

No cabe duda de que la Inteligencia Artificial está revolucionando nuestras vidas y su impacto es y será tan ubicuo que no hay prácticamente ningún área en la cual su influencia no vaya a ser muy grande.

Si bien es cierto que el dilema ético del impacto de la IA en el mercado de trabajo y en cómo ser capaces de maximizar sus beneficios y minimizar los riesgos potenciales que claramente tiene es un tema que no se debe pasar por alto, también es cierto que en un tema tan complejo como el medioambiente, las grandes oportunidades que ya está presentando y que a buen seguro aumentarán con el paso de años, hace que la Inteligencia Artificial se postule como una gran aliada para afrontar un gran desafío.