Digitalización

La simbiosis industrial (SI) fomenta la sostenibilidad mediante el uso compartido de recursos entre empresas, pero se enfrenta a dificultades de aplicación debido a barreras económicas, normativas y tecnológicas. El éxito futuro depende de la innovación, el apoyo político y la colaboración intersectorial para superar estos obstáculos.

El proyecto CORALIS examina el intercambio de datos en redes de simbiosis industrial, detectando la falta de normalización y proponiendo un marco de comunicación estructurado para mejorar la confianza, la eficiencia y la innovación en pro de prácticas industriales sostenibles.

Las industrias europeas utilizan herramientas digitales para la eficiencia energética, según un informe con nueve casos prácticos, en los que se destacan el big data, la IA para el mantenimiento, los programas de respuesta a la demanda, la importancia de la colaboración, la forma de abordar los costes elevados y las carencias de competencias, y se ofrecen orientaciones para integrar tecnologías y fomentar la innovación para la sostenibilidad.

La Conferencia Mundial de la AIE sobre Energía e Inteligencia Artificial puso de relieve la relación recíproca entre ambos campos, centrándose en el papel de la IA en la optimización del uso de la energía y la mejora de la adopción de energías renovables, al tiempo que reconocía la creciente demanda de energía de la IA. Los principales debates abordaron el consumo eléctrico de los centros de datos, los avances en tecnología de baterías, la optimización de las redes inteligentes, las capacidades de predicción de desastres naturales y las perspectivas internacionales de empresas y gobiernos sobre las estrategias energéticas impulsadas por la IA. La AIE subrayó su compromiso de proporcionar datos procesables y fomentar el diálogo entre las partes interesadas para alinear la IA con las realidades del sistema energético, y anunció un informe exhaustivo sobre energía e IA para 2025.

El informe 4E TCP demuestra cómo las soluciones digitales en los sistemas de motores industriales mejoran la eficiencia energética, con estudios de casos que muestran beneficios como la reducción del consumo de electricidad, la mejora de la flexibilidad operativa y la reducción de los costes de mantenimiento. Los sistemas de control avanzados, la monitorización de datos en tiempo real y las tecnologías IoT generan ahorros significativos de energía y CO2 en varios sectores, a pesar de los retos iniciales de inversión e implementación.

El documento destaca la revolución de los sistemas de motor mediante tecnologías digitales que mejoran la eficiencia, a pesar de retos como la falta de estandarización y los riesgos de ciberseguridad. Las innovaciones incluyen sensores inteligentes, IoT y análisis basados en IA, con estudios de casos que muestran un ahorro energético significativo. Existen oportunidades para los profesionales de la ciencia de datos y la ciberseguridad.

La Global AI Infrastructure Investment Partnership, que cuenta con 30.000 millones de dólares de Microsoft, BlackRock y otros, tiene como objetivo construir centros de datos de IA e infraestructuras energéticas relacionadas, abordando las elevadas demandas energéticas de la IA. Otras iniciativas como el AI Opportunity Fund de Google y la IndiaAI Mission apoyan el desarrollo de infraestructuras de IA, centrándose en la sostenibilidad y la cooperación internacional para garantizar el avance económico y tecnológico mundial.

La Unión Europea está avanzando en la digitalización de su infraestructura energética a través de 10 iniciativas clave que abordan la interoperabilidad de los datos, la gestión de la red, la ciberseguridad, la eficiencia energética y la capacitación de los consumidores para apoyar sus objetivos climáticos de 2030 y 2050. Estas iniciativas pretenden crear un sistema energético integrado y sostenible que incorpore energías renovables y fomente la innovación, al tiempo que se enfrentan a los retos de la normalización y la innovación digital acelerada.

La Ley de la IA de la UE introduce un sistema de regulación de la IA basado en el riesgo, que prohíbe las prácticas de alto riesgo e impone requisitos estrictos para su colocación en el mercado. Incluye obligaciones tanto para las entidades de la UE como para las extranjeras que afecten a ciudadanos de la UE y establece un marco de gobernanza para una aplicación coherente, fomentando el desarrollo ético y fiable de la IA mediante normas detalladas y códigos de buenas prácticas. Las importantes sanciones garantizan el cumplimiento, mientras que las disposiciones a medida apoyan la innovación de las PYME, todo ello con repercusiones en amplios sectores, incluida la energía, donde las eficiencias impulsadas por la IA exigen el cumplimiento de esta nueva normativa.