Guillermo Treister, Líder de Soluciones Inteligencia Artificial IBM Latinoamérica
Las empresas suelen ignorar los crecientes desafíos planteados por el cambio climático. En todo el mundo, los eventos climáticos causaron un estimado de USD 2.5 billones en daños entre 2011 y 2020, 50% más que la década anterior. Estos sucesos afectan a las organizaciones de diferentes maneras, como por ejemplo, la interrupción de las operaciones, fallas en los servicios públicos, cortes en la cadena de suministros, daño de activos e inventarios perdidos, entre otros.
Además, las empresas también deben responder a las crecientes expectativas de los consumidores y cumplir con las regulaciones locales. De acuerdo con una encuesta de IBM, el 80% de los consumidores asegura que la sostenibilidad es importante para ellos y el 60% está dispuesto a cambiar sus hábitos de compra para reducir el impacto ambiental, proporción que podría continuar aumentando a medida que empeora el cambio climático. Por estas y otras razones que conocemos, abordar el riesgo climático se ha convertido en un imperativo empresarial clave, que requiere de la utilización de datos meteorológicos y climáticos para que las organizaciones puedan estar mejor preparadas ante las interrupciones causadas por el clima y tengan la capacidad de planificar a largo plazo sus inversiones y estrategias de negocio, considerando la sostenibilidad en sus decisiones.
Organizaciones de todo el mundo, incluso en América Latina, ya están empleando tecnologías avanzadas de clima y de inteligencia artificial (IA) para abordar estos desafíos. Por ejemplo, la compañía brasileña de etanol, bioelectricidad y azúcar, BP Bunge Bioenergia, utiliza datos ambientales y analítica geoespacial para entender mejor su producción de caña de azúcar y optimizar sus estimaciones inteligentes de mercado. En España, el líder agroindustrial Cajamar los usa para ayudar a los agricultores locales con el objetivo de mejorar su rendimiento y reducir el impacto ambiental.
Lamentablemente, hay algunos factores que frenan la ampliación de este tipo de innovaciones para que pueda ser aprovechada por todas las industrias. Por un lado, los procesos para unir la ciencia climática y las operaciones de negocios son complejos y engorrosos. Evaluar los riesgos climáticos requiere el análisis masivo de conjuntos de datos geotemporales, una tarea que implica mucho trabajo manual y poder computacional. Las habilidades avanzadas necesarias, como el análisis de datos y climático, el modelado, entre otras, pueden ser difíciles de encontrar para las empresas. Por último, los métodos actuales de recopilación de datos y presentación de informes sobre las emisiones de carbono a menudo se realizan de forma manual y por pedido, lo que genera una sobrecarga de trabajo y no ofrece resultados oportunos o consistentes.
Lo que las organizaciones necesitan es acceder a un software que combine IA, datos meteorológicos, climáticos y operativos en un solo lugar, para que sea más fácil gestionar los riesgos climáticos que afectan a las empresas y que al mismo tiempo, les permita avanzar en sus objetivos medioambientales y de sostenibilidad más amplios. Al adoptar nuevas tecnologías es posible alcanzar un nuevo nivel de preparación, como por ejemplo, emplear visión artificial o visión por computadora para monitorear la infraestructura de los diques, hasta utilizar IA para modelar qué vegetación es susceptible a los incendios forestales. Con este tipo de soluciones, las organizaciones pueden gestionar las condiciones ambientales, predecir mejor los impactos potenciales, así como medir e informar su contabilidad de carbono.
Los desafíos que plantea el riesgo climático son sustanciales. Pero la buena noticia es que la tecnología necesaria para que las empresas aborden estos retos es cada día más poderosa, accesible y confiable. Al aplicar las últimas investigaciones en ciencia climática e IA a sus propios desafíos de negocio, las organizaciones pueden desempeñar un papel crítico en la construcción de una economía más sostenible y un futuro más seguro para la sociedad.
