Cada vez hay más pruebas que demuestran que la inversión en sostenibilidad tiene una correlación directa con los resultados empresariales positivos. Según Gartner, el 80% de los líderes empresariales informaron que sus programas de sostenibilidad ayudan a reducir los costes de su organización. La incorporación de la sostenibilidad en la estrategia de una organización puede desempeñar un papel crucial en la reducción de costes, la mejora de las cadenas de suministro y el fomento de la adaptabilidad organizativa frente a las interrupciones. Las inversiones en tecnologías como el análisis de datos y la computación en la nube han ayudado a las organizaciones a medir y cuantificar su impacto de carbono e identificar áreas de mejora y eficiencia.

No siempre hay capital disponible cuando se trata de iniciativas de sostenibilidad, lo que crea una oportunidad para que la IA aumente las organizaciones que buscan acelerar y mejorar la eficiencia de las soluciones de sostenibilidad.

Ya estamos viendo ejemplos de IA que ayudan a los equipos de ingeniería de software a ser más eficientes con sus tareas y la tendencia no hará más que aumentar: según un artículo de Gartner "Para 2027, el 70% de los desarrolladores profesionales utilizarán herramientas de codificación impulsadas por IA, frente a menos del 10% actual". Entre los objetivos de responsabilidad social corporativa (RSC) y ambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG), junto con los requisitos obligatorios de presentación de informes reglamentarios, las organizaciones tienen muchas responsabilidades en materia de sostenibilidad. Sin embargo, los equipos de sostenibilidad tienden a ser relativamente pequeños. Según The Conference Board, un grupo de expertos con sede en Estados Unidos, "dos tercios de las funciones de sostenibilidad tienen de uno a cinco empleados a tiempo completo (EE. UU.) o de seis a diez (Europa).

Entra en escena la IA.

Microsoft ha publicado un manual de estrategias que destaca las posibilidades que ofrece la IA para la sostenibilidad y cómo garantizar que las organizaciones puedan maximizar ese potencial. Microsoft destaca tres capacidades "revolucionarias" que pronostican para la IA en sostenibilidad, e incluyen: la capacidad de medir, predecir y optimizar sistemas complejos, acelerar el desarrollo de soluciones de sostenibilidad y empoderar a la fuerza laboral de sostenibilidad.

Los casos de uso de la IA para la sostenibilidad son inspiradores.

• Imagina si pudieras aumentar la eficiencia operativa monitoreando las emisiones fugitivas (la liberación accidental de gases o partículas) en tiempo real, eliminando el seguimiento manual de las fugas de emisiones del flujo de trabajo y reemplazando ese proceso con la capacidad de monitorear y rastrear las emisiones en tiempo real.
• O si pudieras incorporar la resiliencia climática en tus operaciones determinando el riesgo climático de ciertas inversiones en el medio ambiente susceptible a factores estresantes ambientales disruptivos y costosos.
• ¿Qué tan significativo sería si pudieras construir la infraestructura de tu empresa de servicios públicos mientras te aseguras de que se cumplan las regulaciones con respecto a la protección del biohábitat?

En estos tres escenarios, las partes interesadas están informadas, toman decisiones y actúan más rápido para impactar el cambio con la sostenibilidad digital. En esencia, la tecnología facilitadora impulsada por los datos y la IA proporciona escala, lo cual es fundamental cuando los equipos son reducidos. Estos escenarios no son hipotéticos. Son innovaciones del mundo real en las que las empresas han invertido para impactar en la sostenibilidad y, al mismo tiempo, impulsar la eficiencia operativa, los requisitos reglamentarios y el ahorro de costos. Las empresas mencionadas en los escenarios anteriores son empresas valientes que se están inclinando hacia lo digital para impulsar el cambio.

En el centro de la innovación en sostenibilidad se encuentra la voluntad de adoptar los datos y la IA para acelerar el viaje de ESG. En la COP28, la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático y Microsoft anunciaron una asociación que verá la creación de una "nueva plataforma impulsada por IA y un centro de datos climáticos globales para medir y analizar el progreso global en la reducción de emisiones". Es este mismo tipo de punto de vista de "los datos como un producto integral" en el que se fundó la asociación que Avanade negoció con la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO). Trabajamos con la agencia gubernamental australiana para crear una plataforma de inteligencia climática que proporcione a las industrias análisis y conocimientos para informar las respuestas al cambio climático, educación sobre riesgos climáticos e incluso escenarios de emisiones personalizados para permitir que las organizaciones cumplan con las regulaciones nuevas y pendientes.

El manual de estrategias de Microsoft destaca la importancia de los datos como la "base sobre la que opera la IA, dando forma a sus conocimientos, predicciones y capacidades de toma de decisiones". En Avanade creemos firmemente que esto es cierto. No se puede gestionar ni actuar en función de la sostenibilidad a menos que consiga que su patrimonio de datos informe de forma eficiente sobre sus objetivos y habilite los casos de uso infundidos por IA que aportan un valor tangible a su negocio. Una investigación reciente de Avanade realizada a +3000 profesionales, descubrió que los empleados de IT afirman que su plataforma de datos y análisis (como Databricks o Microsoft Fabric) es su principal prioridad de inversión para escalar la IA en 2024. Para ganar en el juego de la sostenibilidad, debe estar dispuesto a construir los datos centrales y los componentes de IA para medir, monitorear y actuar.

Sin embargo, hay un arma de doble filo para la IA con respecto a la sostenibilidad. La IA es intensiva en energía y carbono, especialmente cuando implica el procesamiento de datos a gran escala y cálculos complejos. Un artículo académico de la Universidad de Cornell cita un estudio sobre el entrenamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM) de la era de 2022 y cómo emite al menos 25 toneladas métricas de carbono equivalente si se utilizan energías renovables, y hasta 500 toneladas métricas de emisiones de carbono, aproximadamente el equivalente a más de un millón de millas conducidas por un automóvil promedio de gasolina si se utilizan fuentes de energía intensivas en carbono como el carbón y el gas natural.

Las regulaciones, normas y prácticas actuales en torno a la IA responsable rara vez tienen en cuenta el entorno, y esas consideraciones son extremadamente vagas cuando aparecen. Para abordar adecuadamente este problema urgente y ayudar a que los sistemas de IA sean más sostenibles, las organizaciones pueden centrar sus esfuerzos en estas tres áreas:

• Buscar hacer que el software sea medible mediante la optimización del procesamiento en función de los costes de energía y la disponibilidad. El objetivo es encontrar el equilibrio adecuado entre la adopción de la IA por su utilidad de sostenibilidad sin contribuir a un mayor daño al planeta, y parte de eso empieza por reducir las emisiones en los estados tecnológicos. Empresas como Microsoft, Accenture y Avanade están colaborando con la Green Software Foundation para poner en marcha prácticas de software respetuosas con el carbono. Por ejemplo, ya hemos establecido que los modelos de IA/ML requieren un espacio de almacenamiento significativo y consumen más recursos. El patrón de software ecológico a seguir podría ser optimizar el tamaño del modelo de IA/ML para ahorrar espacio de almacenamiento y ocupar menos memoria a través de estrategias como la cuantificación, que esencialmente simplifica la clasificación de la información.


• Reducir las emisiones en todo su patrimonio tecnológico encontrando formas de monitorear e informar sobre el uso de recursos con el objetivo final de optimizar las fuentes de energía, el coste y el uso. Un ejemplo es Avanade Cloud Impact, una plataforma de datos que utiliza lo último en IA y aprendizaje automático de Microsoft para proporcionar a los líderes tecnológicos una vía para supervisar la optimización de costes y la gestión de emisiones en todo su patrimonio tecnológico. Esto permite tanto la eficiencia de costes como la capacidad de reducir significativamente la huella de carbono.


• Incorporar consideraciones de sostenibilidad en su marco de IA responsable, de modo que el impacto medioambiental sea una consideración junto con los impactos individuales y sociales. Las organizaciones y sus empleados no están totalmente preparados para la integración de la IA. Mientras que una mayoría significativa de los líderes empresariales y de TI (95%) expresan optimismo sobre la IA, menos de la mitad (48%) afirma que sus organizaciones han implantado directrices exhaustivas para una IA responsable. Implementar buenas prácticas de IA responsable como parte de los procedimientos operativos estándar de su organización requerirá una formación sustancial y un enfoque renovado en la alfabetización digital.

Para alcanzar los objetivos de sostenibilidad, las organizaciones deben adoptar estrategias digitales que, a su vez, contribuyan al rendimiento de su organización. Un estudio global realizado por Avanade reveló que las organizaciones tienen el potencial de generar 1.000 millones de dólares adicionales en ingresos anuales y reducir los costes operativos en más de un 11% mediante la adopción de un enfoque integral de la tecnología en la nube, las aplicaciones y las técnicas de ingeniería modernas.

Tanto si tu organización ya es líder en el impulso de acciones de sostenibilidad digital como si simplemente estás buscando nuevas tecnologías para impulsar tus esfuerzos de sostenibilidad, hay pasos que puede seguir para impulsar un negocio más sostenible con el poder de los datos y la IA a tu lado.