Por Stakeholders
Lectura de:
Hace décadas se viene hablando de la sostenibilidad y su impacto en nuestras vidas, empresas y planeta, sin embargo, para algunas organizaciones continúa siendo un desafío difícil de alcanzar.
Con la aparición de la Inteligencia Artificial, incluyendo la reciente IA Generativa, el panorama de la sostenibilidad viene siendo cada vez más alentador: una tecnología que contribuye a cambios reales. Desde monitoreo de la huella de carbono al instante hasta optimización del consumo de energía o reducción de desperdicios.
En ese sentido, el gerente general de IBM Perú, Álvaro Santa María, detalla cinco maneras en que esta tecnología contribuye a la sostenibilidad en diferentes industrias.
• Prolongación de la vida útil la infraestructura o maquinaria: Las soluciones con IA recopilan datos de rendimiento de los activos y pueden predecir su estado y riesgo de falla, reduciendo el volumen de residuos enviados al vertedero y el impacto ambiental de tener un reemplazo.
• Optimización de inventario para reducir la energía utilizada en el transporte de productos perecederos que deben refrigerarse. La IA ayuda a abordar este problema combinando aspectos como la previsión de la demanda y la optimización de rutas, al tiempo que se reduce la huella de carbono asociada con el movimiento y almacenamiento.
• Monitoreo de la huella de carbono en tiempo real: Herramientas con IA permiten rastrear las emisiones de gases de efecto invernadero para reconocer rápidamente patrones, anomalías y valores atípicos en los datos que están potencialmente asociados con mayores emisiones, descubriendo puntos críticos en las cargas de trabajo de TI.
• Detección de anomalías: Si una pieza está defectuosa o ensamblada incorrectamente, es probable que no sea posible recuperarla o reciclarla, sin embargo, los sistemas de reconocimiento de imágenes y videos pueden utilizar IA para monitorear cada etapa de fabricación, detectando cualquier defecto lo antes posible. Además de evitar el desperdicio de materiales, se reduce la energía de reelaboración de piezas.
• Optimización informática: los centros de datos consumen una gran cantidad de energía. Al utilizar la IA para comprender la demanda informática a lo largo del tiempo, es posible optimizar el uso de los recursos informáticos y de refrigeración.
