Inteligencia artificial y sustentabilidad corporativa en empresas

Políticas de sustentabilidad ambiental y climática en las empresas son un imperativo de viabilidad a largo plazo y de competitividad, así como de cumplimiento (Compliance), reputación, eficiencia en uso de recursos y de energía, minimización de riesgos, y gestión de suministros y cadenas de valor. Inversionistas, mercados de valores e instituciones financieras, cada vez más, exigen reportes minuciosos sobre desempeño ambiental, inventarios de emisiones de Gases de Efecto Invernadero, estrategias de descarbonización, y riesgos climáticos. De hecho, las políticas ambientales y climáticas son ya parte integral de gobernanza corporativa, de creación de valor y de rendimiento accionario. Por otro lado, es claro ahora que la Inteligencia Artificial (IA) abrirá nuevas oportunidades y retos para empresas y negocios en este campo. Lo anterior, sobre todo, cuando se cuenta con modelos de IA internos para uso privado, blindados y seguros, entrenados y especializados con información, procesos y decisiones de cada empresa, pero que, a la vez, sean capaces de enlazarse sin riesgo con modelos generales abiertos de IA, como pueden ser GPT (Open AI), Gemini (Google), Llama (Meta), Mistral (Francia). Los modelos de inteligencia artificial internos (o en ambientes cerrados) en interfase con los modelos abiertos, pueden tener la habilidad de analizar grandes volúmenes de datos y de generar soluciones innovadoras a multitud de desafíos y problemas que enfrentan las empresas.

Permiten optimizar el consumo energético y uso de energías limpias, y desarrollar programas de mantenimiento predictivo y preventivo de infraestructura y equipamientos, así como optimizar cargas, voltaje y frecuencia, y horarios de consumo en redes eléctricas. También, la IA permite desarrollar inventarios de emisiones de acuerdo al Greenhouse Gas Protocol, calcular en tiempo real la Huella de Carbono e indicadores de desempeño por unidad de producto o servicio, o por unidad de valor. De igual forma se puede llevar a cabo un análisis prospectivo de emisiones, y la optimización de la cadena de valor para reducción de huella de carbono. Además, la IA ayuda a calcular y actualizar permanentemente emisiones de Gases de Efecto Invernadero (Bióxido de Carbono, Metano, Óxido Nitroso, y gases hidro-fluoro-carbonados, y Hexa-fluoruro de Azufre), así como de otros gases contaminantes como Bióxido de Azufre, Óxidos de Nitrógeno, Monóxido de Carbono, y partículas PM2.5. A partir de ahí, la IA puede identificar tecnologías y políticas de reducción de emisiones, calcular curvas de costos marginales de reducción de emisiones, y, desde luego, desarrollar estrategias de descarbonización al 2030, 2040 y 2050. Como se trata de llegar al 2050 con cero emisiones netas, la IA contribuye al análisis de proyectos de compensación de emisiones para lograr Cero Emisiones Netas o descarbonización total neta en 2050 (como lo plantea el Acuerdo de París). En ello, se pueden realizar ejercicios de optimización y monitoreo de proyectos de compensación de emisiones, por ejemplo, proyectos de restauración forestal.

A través de la IA es factible diseñar estrategias de abatimiento de costos y de eficiencia operativa, y lograrse sinergias entre sustentabilidad, competitividad y rentabilidad. Otro objetivo importante a alcanzar con la IA es apoyar en la toma de decisiones en distintos escenarios regulatorios, de mercado, de precios de carbono o impuestos al carbono federales o en entidades federativas, y de posibles responsabilidades ambientales civiles y penales. Algo muy útil en donde destaca el potencial de la IA es el diseño y retro-adaptación de edificios inteligentes para eficiencia energética, generación y uso de energía in situ, uso eficiente del agua y minimización de residuos. También, para valorización de residuos y reciclaje, en un contexto de economía Circular. Desde luego, esto se extiende a la innovación en productos y servicios sostenibles, y minimización de factura energética y de huella hídrica. La IA puede, de manera directa, generar y automatizar Reportes de Sostenibilidad (ASG) y de Riesgo Climático para inversionistas, consejos de administración y mercados financieros.

Obviamente, las capacidades de análisis masivo de datos y de modelación pueden aplicarse en la evaluación de riesgos climáticos conforme a diversos escenarios de calentamiento global, predicción y prevención de desastres naturales, patrones del clima y modelos meteorológicos. Lo anterior, en diferentes emplazamientos geográficos e instalaciones de las empresas. En casos relevantes, la IA permite hacer evaluaciones de biodiversidad, así como identificar y monitorear especies, hacer inventarios de flora y fauna, y preparar procedimientos de cambio de uso del suelo forestal. Al incorporar el análisis del contexto fisiográfico, ecológico, urbano, social, y ambiental, y detalles de proyectos ejecutivos o anteproyectos, la IA hace factible desarrollar rápidamente estudios de Evaluación de Impacto Ambiental para ser presentados a las autoridades, y dar recomendaciones sobre medidas de mitigación o compensación. Por supuesto, la IA facilita el seguimiento de trámites, reportes, cédulas, licencias y todo tipo de regulaciones ambientales, además de apoyar a las empresas en el manejo de residuos peligrosos, y análisis y remediación de suelos contaminados. Indiscutiblemente, la IA abre una nueva era para la sustentabilidad, competitividad y rentabilidad de las empresas. Es preciso aprovecharla.

@g_quadri