{"id":13277,"date":"2024-01-04T15:04:26","date_gmt":"2024-01-04T20:04:26","guid":{"rendered":"https:\/\/syspertec.com.co\/web\/?p=13277"},"modified":"2024-01-04T15:04:33","modified_gmt":"2024-01-04T20:04:33","slug":"en-2024-y-mas-alla-la-ia-ayudara-a-cerrar-la-brecha-de-sostenibilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/syspertec.com.co\/web\/en-2024-y-mas-alla-la-ia-ayudara-a-cerrar-la-brecha-de-sostenibilidad\/","title":{"rendered":"En 2024 y m\u00e1s all\u00e1, la IA ayudar\u00e1 a cerrar la brecha de sostenibilidad"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"\">La b\u00fasqueda de beneficios ya no est\u00e1 re\u00f1ida con la sostenibilidad ambiental. La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 cerrando r\u00e1pidamente la brecha entre las dos partes, acelerando la escala y el ritmo de las soluciones de sostenibilidad necesarias para abordar el empeoramiento de la crisis clim\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">La IA desempe\u00f1a cada vez m\u00e1s un papel vital en la transici\u00f3n del mundo hacia operaciones m\u00e1s ecol\u00f3gicas. De hecho, alrededor <a href=\"https:\/\/www.bcg.com\/publications\/2022\/how-ai-can-help-climate-change\">&nbsp;del 87% de <\/a>&nbsp;los l\u00edderes industriales ven la IA como una herramienta \u00fatil en la lucha contra el cambio clim\u00e1tico, seg\u00fan una encuesta reciente de BCG. Aproximadamente el 43% prev\u00e9 aprovechar la ciencia en sus propios esfuerzos contra el cambio clim\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Las tecnolog\u00edas de IA ya est\u00e1n apoyando a las empresas en el camino hacia la consecuci\u00f3n de sus objetivos de cero emisiones netas. La IA ya est\u00e1 ayudando a descarbonizar sectores dif\u00edciles de reducir. Si bien la IA generativa ha dominado los titulares recientemente, las industrias tambi\u00e9n est\u00e1n incorporando otros tipos de tecnolog\u00edas de IA de diferentes maneras. Lo est\u00e1n utilizando para integrar nuevas fuentes de energ\u00eda renovable en las l\u00edneas de producci\u00f3n, impulsar una mayor productividad y eficiencia, aprovechar nuevos conocimientos para tomar mejores decisiones y construir operaciones m\u00e1s \u00e1giles y resilientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\"><strong>\u00bfQu\u00e9 tecnolog\u00edas de IA se utilizan en la industria hoy en d\u00eda?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Echemos un vistazo a solo cuatro tecnolog\u00edas principales de IA que se utilizan en todo el espectro industrial en la actualidad.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"\"><strong>El an\u00e1lisis predictivo impulsado por IA<\/strong> puede ayudar a las empresas a anticipar la demanda, optimizar las cadenas de suministro, pronosticar anomal\u00edas en los activos y optimizar los niveles de inventario en tiempo real. Mediante el uso de algoritmos estad\u00edsticos y tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico, se pueden analizar datos actuales e hist\u00f3ricos para predecir eventos futuros, incluida la previsi\u00f3n de las emisiones generales de GEI. Como resultado, se reducen los costos y el uso de recursos, lo que a su vez disminuye el impacto ambiental de la sobreproducci\u00f3n y el consumo innecesario de recursos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"\">El siguiente paso es la <strong>optimizaci\u00f3n predictiva de activos<\/strong>. Aqu\u00ed, las herramientas de simulaci\u00f3n din\u00e1mica, junto con el an\u00e1lisis predictivo y la visualizaci\u00f3n avanzada, crean un gemelo digital h\u00edbrido. Los usuarios obtienen una verdadera visi\u00f3n de 360 grados de los riesgos operativos y pueden identificar y solucionar problemas antes, as\u00ed como pronosticar la vida \u00fatil restante de los activos para maximizar el tiempo de actividad, la disponibilidad y la rentabilidad. Cuando se incorporan al dise\u00f1o de los activos futuros, estos conocimientos activan un ciclo de mejora continua. En t\u00e9rminos reales, la optimizaci\u00f3n predictiva de activos pronostica con precisi\u00f3n la degradaci\u00f3n del rendimiento y las emisiones de gases de efecto invernadero en profundidad a nivel granular.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"\"><strong>La IA generativa<\/strong> es quiz\u00e1s la forma m\u00e1s conocida en que las personas se encuentran con la IA, tanto en su vida diaria como en aplicaciones industriales. La tecnolog\u00eda ha existido durante m\u00e1s de medio siglo, pero ahora se ha convertido en algo propio a medida que los modelos de lenguaje masivos (en ingl\u00e9s: massive large language models- LLMs) est\u00e1n disponibles para el p\u00fablico. Permiten a los operadores dar sentido r\u00e1pidamente a grandes conjuntos de conocimientos, o sirven como socios creativos para apoyar la innovaci\u00f3n, por ejemplo, simulando opciones de dise\u00f1o de activos de acuerdo con par\u00e1metros espec\u00edficos o creando material de aprendizaje t\u00e9cnico atractivo. Cuando se utiliza junto con datos en tiempo real aprovechando el software especializado, tambi\u00e9n puede proporcionar una visi\u00f3n m\u00e1s profunda de los datos, incluida la asistencia en el an\u00e1lisis complejo de los problemas de sostenibilidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"\"><strong>El modelado de caja gris, <\/strong>una de las tecnolog\u00edas de IA industrial m\u00e1s avanzadas, acaba de llegar al mercado. Esta combinaci\u00f3n de simulaci\u00f3n de primeros principios e IA (modelos de &#8220;caja blanca&#8221; y &#8220;caja negra&#8221; respectivamente) ofrece lo mejor de ambos mundos: modelar activos y procesos casi en tiempo real para mejorar el dise\u00f1o del sistema y tambi\u00e9n sacarle el m\u00e1ximo partido operativo. Una de las formas en que funciona es permitiendo que los modelos de IA se integren con la simulaci\u00f3n tradicional basada en la f\u00edsica a trav\u00e9s de una interfaz de usuario de arrastrar y soltar. La IA a menudo se ejecuta m\u00e1s r\u00e1pido que los modelos basados en la f\u00edsica y requiere menos ajustes para configurarse. Como resultado, las empresas pueden poner en marcha los modelos r\u00e1pidamente, al tiempo que utilizan menos capacidad de CPU y, por lo tanto, requieren una menor huella de carbono.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"\"><strong>\u00bfQu\u00e9 beneficios aporta la IA a las industrias?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Las soluciones de IA industrial contextualizan los datos clave de rendimiento y sostenibilidad con inteligencia artificial y conocimiento humano. En consecuencia, las empresas pueden desbloquear ganancias de valor y sostenibilidad de muchas maneras, ahora y en el futuro.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">En el sector energ\u00e9tico, las tecnolog\u00edas de IA est\u00e1n apoyando la transici\u00f3n a las energ\u00edas renovables. La multinacional italiana Enel se ha comprometido a descarbonizar su mix energ\u00e9tico para 2040. Ya ha instalado m\u00e1s de 50 GW de capacidad renovable instalada. Para acelerar la transici\u00f3n, Enel ha desplegado un software de gesti\u00f3n del rendimiento de los activos basado en IA junto con an\u00e1lisis predictivos. Se han eliminado los silos de datos, lo que acelera la toma de decisiones y ofrece eficiencias en todo el ecosistema empresarial. El l\u00edder energ\u00e9tico ahora puede predecir fallas en los activos y garantizar un suministro de energ\u00eda constante, y est\u00e1 en <em>camino<\/em> de lograr una planta totalmente aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Del mismo modo, otra empresa energ\u00e9tica global est\u00e1 utilizando la optimizaci\u00f3n predictiva de activos para mejorar la fiabilidad y reducir los costes de mantenimiento. Solo una captura ayud\u00f3 a detectar una anomal\u00eda de rendimiento en las tuber\u00edas de recuperaci\u00f3n de calor en una unidad de cogeneraci\u00f3n con cinco meses de anticipaci\u00f3n, lo que ahorr\u00f3 costos significativos. Desde 2019, el software ha detectado m\u00e1s de 1.700 anomal\u00edas en el rendimiento de los activos. Se han ahorrado m\u00e1s de 37 millones de d\u00f3lares, se ha reducido el tiempo de inactividad no planificado y se ha reducido el uso de recursos, lo que ha mejorado el impacto medioambiental.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">La IA est\u00e1 generando beneficios similares en otros sectores dif\u00edciles de reducir, como el cemento, que genera el <a href=\"https:\/\/www3.weforum.org\/docs\/WEF_NetZero_Industry_Tracker_2022_Edition.pdf\">6%<\/a> de todas las emisiones provocadas por el hombre. Oyak Cement, cuyas operaciones se extienden desde Turqu\u00eda hasta Portugal, Cabo Bret\u00f3n y \u00c1frica Occidental, utiliza un sistema de gesti\u00f3n de datos del borde a la nube infundido por IA para reemplazar el 30% de su energ\u00eda procedente de combustibles f\u00f3siles con fuentes renovables, as\u00ed como para reducir el uso de energ\u00eda. Por cada reducci\u00f3n del 1% en la energ\u00eda utilizada, la empresa ahorra entre 5 y 7 millones de euros. Con informaci\u00f3n en tiempo real a mano, tambi\u00e9n reduce las emisiones de CO2, asegurando el cumplimiento normativo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">A un nivel m\u00e1s fundamental, la IA est\u00e1 ayudando a aumentar la resiliencia frente a los peores efectos del cambio clim\u00e1tico. Con el aumento de las temperaturas globales, la ciudad de Salem, en el estado de Oreg\u00f3n, en el noroeste del Pac\u00edfico, ha sido testigo de m\u00e1s brotes de floraciones de algas t\u00f3xicas en lagos y r\u00edos de captaci\u00f3n. Con la ayuda de una plataforma de gesti\u00f3n de datos nativa de la nube y de m\u00faltiples inquilinos, las autoridades de la ciudad han agregado varias fuentes de datos, desde los niveles de algas hasta la profundidad del agua y los datos meteorol\u00f3gicos y satelitales, en un centro central. Los conocimientos predictivos inteligentes ahora los alertan sobre el aumento de la actividad de algas y cianotoxinas dos semanas antes de que ocurran, lo que permite a los equipos preservar la calidad del agua, salvaguardar los ecosistemas y garantizar que los cinco millones de residentes de Salem tengan agua potable segura.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\"><strong>La IA industrial es esencial para la transici\u00f3n hacia la sostenibilidad<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">El mundo industrial est\u00e1 entrando ahora en lo que se ha llamado una revoluci\u00f3n de la IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Ver la IA simplemente como una herramienta para aumentar las ganancias es subestimar severamente \u2014y subutilizar\u2014 las capacidades de esta potente ciencia. A medida que las empresas industriales trabajan para integrar la sostenibilidad en el centro de sus operaciones, la IA puede empoderarlas para alinear el \u00e9xito empresarial con la responsabilidad ambiental.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">La IA no resolver\u00e1 la crisis clim\u00e1tica, pero puede generar un mayor valor para las industrias al tiempo que mejora la sostenibilidad, aunque el \u00e9xito en cada caso requiere tiempo y esfuerzo y depende de c\u00f3mo se apliquen las tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Sin embargo, en general, la uni\u00f3n de la sostenibilidad y la rentabilidad ya no es un objetivo dif\u00edcil de alcanzar. Con sus capacidades para optimizar procesos, mejorar la eficiencia y fomentar pr\u00e1cticas ecol\u00f3gicas, la IA sirve como un elemento vinculante que re\u00fane estos objetivos aparentemente separados para crear el futuro que necesitamos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\"><strong>Acerca de AVEVA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">AVEVA es un l\u00edder mundial en software industrial, que estimula el ingenio para impulsar el uso responsable de los recursos del mundo. La plataforma y las aplicaciones seguras en la nube industrial de la empresa permiten a las empresas aprovechar el poder de su informaci\u00f3n y mejorar la colaboraci\u00f3n con clientes, proveedores y socios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">M\u00e1s de 20.000 empresas en m\u00e1s de 100 pa\u00edses conf\u00edan en AVEVA para ayudarles a suministrar los elementos esenciales de la vida: energ\u00eda segura y fiable, alimentos, medicamentos, infraestructuras y mucho m\u00e1s. Al conectar a las personas con informaci\u00f3n confiable y conocimientos enriquecidos con IA, AVEVA permite a los equipos dise\u00f1ar de manera eficiente y optimizar las operaciones, impulsando el crecimiento y la sostenibilidad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">&#8211;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Syspertec sas<\/p>\n\n\n\n<p class=\"\">Agencia de Prensa y Relaciones P\u00fablicas<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La b\u00fasqueda de beneficios ya no est\u00e1 re\u00f1ida con la sostenibilidad ambiental. La inteligencia artificial (IA) est\u00e1 cerrando r\u00e1pidamente la brecha entre las dos partes, acelerando la escala y el ritmo de las soluciones de sostenibilidad necesarias para abordar el empeoramiento de la crisis clim\u00e1tica. 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