La IA ayuda a reducir la huella climática de las grandes empresas, pero una encuesta revela que 8 de cada 10 todavía no han automatizado sus mediciones

La inteligencia artificial (IA) no es inocua y su trabajo provoca emisiones de CO2, cuya reducción es esencial para cumplir con los objetivos de sostenibilidad que se ha marcado el planeta entero. Sin embargo, la misma IA puede ayudar a que una gran empresa se marque unos objetivos claros y definidos y reduzca de una forma más efectiva su huella climática.

A pesar de ello, queda mucho trabajo por delante, según revela un nuevo estudio de BCG GAMMA, el equipo especializado en implementación y desarrollo de soluciones de analítica avanzada e inteligencia artificial de la consultora Boston Consulting Group.

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El estudio se ha realizado sobre una muestra de 1.290 empresas de nueve industrias clave a lo largo y ancho de los mercados en los que BCG está presente. Se presentó este miércoles, en un acto al que acudió Sylvain Duranton, el líder global de BCG GAMMA, que presentó los datos del estudio tras hacerse una pregunta:

"Cuando las empresas no son capaces de entender sus niveles de emisiones, ¿cómo pueden esperar hacer un correcto seguimiento de sus emisiones y establecer unos objetivos adecuados?".

Las claves para que una IA mida la huella climática

El estudio, que recibe el nombre de Usar la IA para medir emisiones: exhaustividad, precisión y frecuencia, se centra precisamente en estos tres últimos términos para detallar cómo debe implementarse un sistema de inteligencia artificial para que la medición de la huella de emisiones en una gran empresa sea lo más certera posible.

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Una cuarta idea clave para Duranton y su equipo es también el de la automatización, que va implícito en el mero concepto de la IA. Sin embargo, el 86% de los encuestados registra y notifica sus emisiones mediante hojas de cálculos realizadas de forma manual, mientras que "solo el 22% tiene procesos automatizados.

Al frente, solo el 22% de las empresas que han participado en el estudio han introducido procesos automatizados a la hora de medir las emisiones de dióxido de carbono de su operativa. En otras palabras, 8 de cada 10 empresas que han participado en la encuesta no han introducido IA en sus métodos para medir el impacto que su trabajo causa en el medio ambiente.

El problema es que la IA por sí misma no es suficiente. El despliegue de un modelo de inteligencia artificial es adecuado para que los resultados que arroje tengan un margen de error mínimo. Los encuestados reconocen un porcentaje de error medio de entre el 30% y el 40% en sus mediciones, y el 53% también lamenta contar con dificultades debido a la poca frecuencia de las mediciones.

Esto lleva a que el 81% de los consultados también reconozca que se omita información sobre las posibles emisiones derivadas de la actividad empresarial, o que el 66% no informe siquiera de las emisiones que se generan en la cadena de valor de la misma compañía. Según BCG, solo el 9% de las empresas miden sus emisiones totales de gases de efecto invernadero de forma completa.

Duranton, que también es coautor del estudio, enfatizaba en un acto digital que tuvo lugar este miércoles que si las empresas no recogen y analizan todos los datos y factores de emisión, estas "no pueden esperar que sus mediciones sean precisas".

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Uno de los ejemplos que expuso el especialista de BCG GAMMA fue el de una empresa de bebidas alcohólicas, que no desglosaba ni medía las emisiones que provocaba la producción de sus botellas de vidrio por insumos como el proveedor, el color, los materiales o el país de origen. Cuando lo corrigieron, descubrieron que sus emisiones eran un 45% más elevadas que sus estimaciones iniciales.

La mayor parte de las empresas que han participado en este análisis de BCG GAMMA abundaban en que deseaban mejorar y aumentar el alcance de sus informes ambientales, o incluso hacerlos más frecuentes. Sin embargo, la consultora estima que para hacerlo con la mayor de las eficacias será necesario desplegar herramientas basadas en IA.

En palabras de Charlotte Degot, también coautora del estudio, las empresas que han introducido IA en sus mediciones han logrado reducir de forma directa las emisiones hasta en un 40% gracias a la identificación de iniciativas ambientales o a un mejor seguimiento de sus resultados y optimización de sus operaciones corporativas.

Algoritmos más verdes

La tecnología tampoco es inocua, y aunque su uso permita más avances que retrocesos, BCG también anunció a finales del año pasado una herramienta para conseguir algoritmos más sostenibles. Su nombre es CodeCarbon, y es un paquete de software de código abierto que calcula la huella de CO2 que puede generar un sistema informático en función de su ubicación.

BCG GAMMA, de la mano del Haverford College y de Comet.ml desarrollaron este proyecto para que los desarrolladores pudiesen optimizar su trabajo y hacerlo más sostenible. En función de cómo se escriba un código u otro, este puede requerir de más o menos capacidad de computación, con lo que la huella climática que provoque puede variar también.

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De la misma manera, CodeCarbon también recomienda a los desarrolladores a reducir sus emisiones al optar por infraestructuras en la nube en regiones que usen fuentes de energía con menor huella de carbono.

Cristian Carafí, socio director de BCG en Chile, expuso entonces que el uso de la IA "seguirá aumentando exponencialmente en todo el mundo". "El uso de analítica avanzada para rastrear las emisiones de CO₂ de este sector es una oportunidad relevante para generar una mejora significativa en un desafío global tan relevante como es la lucha contra el cambio climático".

En una reciente entrevista con Business Insider España, Llorenç Mitjavila, socio responsable de BCG Gamma para España y Portugal, hacía un llamamiento para que la transformación digital en España fuese verdaderamente ambiciosa, de la misma manera que ocurre en otros mercados en los que opera la consultora.