Tecnología e IA

Lo que no se mide, no se controla

La política ambiental todavía funciona con estimaciones. IoT e IA permiten medir emisiones en lugar de adivinarlas.

Esa frase se usa mucho, pero en el contexto de gases de efecto invernadero no es un lugar común: es el estado actual de las cosas. Buena parte de la política ambiental todavía funciona con estimaciones. Las emisiones se calculan con factores de emisión estándar, no se miden directamente, porque la infraestructura para medir directamente todavía no existe, sobre todo en sectores como generación eléctrica, que dependen fuertemente de combustibles fósiles y necesitarían seguimiento en tiempo real de consumo de combustible, eficiencia de combustión y producción para conocer su huella real.

Ese es un problema de infraestructura, no de política. El IoT es lo que hace posible una medición continua y de bajo esfuerzo: instrumentar las fuentes de emisión para que el dato aparezca sin que alguien tenga que hacer un levantamiento manual. Una vez que ese dato existe de forma confiable, ahí los modelos de IA y machine learning empiezan a ganar su lugar: predecir tendencias de emisión, detectar anomalías y ayudar a las empresas a planear mitigación en lugar de reaccionar a un reporte anual.

El lado de la mitigación importa tanto como el de la medición. Una vez que puedes ver de dónde vienen realmente las emisiones —no estimado, sino medido— puedes atacar causas raíz en lugar de aplicar reducciones genéricas parejas para todos. Es una forma mucho más eficiente de llegar a una meta de cero neto que tratar cada fuente igual.

Nada de esto pasa porque las empresas decidan ser responsables en su propio tiempo. La regulación y la política pública son lo que realmente acelera la adopción: fijar estándares, empujar certificaciones, hacer que la responsabilidad ambiental sea algo que se ve en cómo opera una empresa y no algo que se publica una vez al año.

La tecnología aquí no es la parte difícil.