Inteligencia artificial para medir emisiones: el nuevo termómetro del carbono – Carburando

La medición de la huella de carbono dejó de ser un proceso lento, manual y retrospectivo. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta clave para estimar emisiones de gases de efecto invernadero casi en tiempo real, combinando grandes volúmenes de datos, sensores, imágenes satelitales y modelos predictivos. El objetivo es claro: saber cuánto se emite, dónde y por qué, para poder reducirlo.

De las planillas al tiempo real

Tradicionalmente, las empresas calculaban su huella de carbono a partir de reportes anuales basados en el GHG Protocol, el estándar más utilizado a nivel global. Ese enfoque sigue vigente, pero la IA lo acelera y lo profundiza. Plataformas como Persefoni, Watershed o Salesforce Net Zero Cloud utilizan algoritmos que integran consumos energéticos, logística, viajes, compras a proveedores y datos externos para estimar emisiones de alcance 1, 2 y 3 de manera continua.

En el ámbito urbano, ciudades como Londres, Nueva York o Singapur ya usan modelos de IA que cruzan datos de tránsito, consumo eléctrico, climatología y actividad económica para estimar emisiones por barrio o sector. Esto permite diseñar políticas públicas más precisas, como restricciones de tráfico o incentivos al transporte eléctrico.

Cadenas de suministro bajo la lupa

Uno de los mayores desafíos es medir las emisiones indirectas, especialmente las de las cadenas de suministro, que pueden representar más del 70 por ciento de la huella total de una empresa. La IA ayuda a cerrar esa brecha utilizando modelos de inferencia: cuando no hay datos directos de un proveedor, el algoritmo estima emisiones a partir de su rubro, ubicación, escala y prácticas conocidas.

Este enfoque ya es utilizado por multinacionales de consumo masivo y por fondos de inversión que incorporan métricas ambientales en sus decisiones. En un contexto donde regulaciones como la Directiva de Reporte de Sostenibilidad Corporativa de la Unión Europea exigen mayor transparencia, la automatización se vuelve casi obligatoria.

¿Qué tan confiables son los modelos?

La promesa de la IA choca con una advertencia central: la calidad del resultado depende de la calidad de los datos. Los algoritmos no miden emisiones de forma directa, sino que las estiman. Sensores mal calibrados, datos incompletos o supuestos incorrectos pueden generar errores significativos.

Por eso, organismos como la Agencia Internacional de Energía y la ISO, a través de normas como la ISO 14064, recomiendan que los cálculos automatizados sean auditables y combinados con verificaciones humanas. La IA mejora la velocidad y la granularidad, pero no reemplaza la validación experta.

Entre la herramienta y el riesgo de greenwashing

El crecimiento de estas tecnologías también abre un debate ético y regulatorio. Sin estándares claros y auditorías independientes, los sistemas de IA pueden convertirse en una nueva capa de greenwashing algorítmico, donde números sofisticados ocultan reducciones poco reales.

Aun así, el consenso entre especialistas es que la inteligencia artificial no es el problema, sino parte de la solución. En un mundo que necesita reducir drásticamente sus emisiones en las próximas décadas, medir mejor y más rápido ya no es un lujo tecnológico, sino una condición básica para actuar.

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