Las empresas pequeñas y medianas (PyMEs) a menudo enfrentan desafíos al decidir cómo aplicar mejor su tiempo, empleados y otros recursos para lograr sus metas. Esto incluye a las empresas que buscan mejorar su impacto en el clima, según una encuesta realizada por SME Climate Hub, una plataforma digital que apoya a las PyMEs en su transición hacia prácticas más sostenibles.
La sostenibilidad es un problema complejo que requiere consideración y estrategia según las circunstancias de cada empresa. Esto puede resultar abrumador para los negocios con recursos limitados. No obstante, la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a las PyMEs a abordar estos desafíos, de acuerdo con B The Change.
La IA ayuda a PyMEs en objetivos climáticos
La IA está evolucionando como una herramienta para las PyMEs. Un ejemplo de cómo se puede utilizar es para realizar cálculos de huella de carbono de manera más fácil y precisa, como el caso de la Coalición Climate TRACE, que combina satélites e inteligencia artificial para detectar gases de efecto invernadero (GEI) causados por el ser humano en fuentes importantes.
Al aprovechar las herramientas y aplicaciones de IA, las pequeñas empresas pueden examinar su eficiencia operativa y tomar decisiones para reducir su impacto climático. Aquí te presentamos cuatro formas en que las pequeñas empresas podrían beneficiarse de las herramientas de IA para lograr sus objetivos climáticos.
1. Gestión energética
«Energy Management» o gestión energética se refiere al proceso de supervisar, controlar y optimizar el consumo de energía en una empresa o entidad para garantizar un uso eficiente y sostenible de los recursos energéticos disponibles. En el contexto de la inteligencia artificial (IA), esta tecnología se utiliza para analizar los patrones de consumo de energía y detectar posibles ineficiencias.
La IA puede ser una herramienta valiosa en la gestión energética de las pequeñas empresas. Aquí hay una explicación más detallada de cómo funciona:
- Análisis de patrones de consumo de energía: La IA puede recopilar y analizar datos históricos de consumo de energía de una empresa. Esto implica supervisar el uso de electricidad, gas, agua u otros recursos energéticos a lo largo del tiempo.
- Identificación de ineficiencias: Basándose en los datos recopilados, la IA puede identificar patrones de consumo ineficientes o comportamientos atípicos. Por ejemplo, podría detectar picos de consumo durante horas no laborables o el uso continuo de dispositivos energéticamente ineficientes.
- Recomendaciones de optimización: Una vez que se han identificado las ineficiencias, la IA puede ofrecer recomendaciones específicas para optimizar el uso de energía. Esto puede incluir sugerencias para apagar dispositivos no utilizados, ajustar la configuración de calefacción y refrigeración, o mejorar la eficiencia de la iluminación.
- Ahorro de Costos: La gestión eficiente de la energía a través de la IA también puede llevar a ahorros significativos en los costos de energía a largo plazo. Reducir el consumo innecesario de energía se traduce en facturas más bajas y recursos financieros adicionales para otras áreas del negocio.
2. Gestión de la cadena de suministro
El «Supply Chain Management» o gestión de la cadena de suministro se refiere a la planificación, control y optimización de todas las actividades involucradas en el flujo de productos, servicios e información a lo largo de la cadena de suministro, desde la adquisición de materias primas hasta la entrega de productos terminados a los clientes. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en la mejora de la gestión de la cadena de suministro.
Aquí está una explicación más detallada de cómo funciona la IA en la gestión de la cadena de suministro:
- Análisis de grandes volúmenes de datos: La cadena de suministro genera una gran cantidad de datos, que incluyen información sobre rutas de transporte, tiempos de entrega, niveles de inventario, demanda del mercado y emisiones de gases de efecto invernadero asociadas al transporte. La IA puede procesar y analizar estos datos de manera rápida y efectiva.
- Identificación de patrones: La IA utiliza algoritmos avanzados para identificar patrones y tendencias en los datos de la cadena de suministro. Puede detectar, por ejemplo, cuándo y dónde se producen cuellos de botella en la cadena de suministro, lo que permite tomar medidas preventivas.
- Pronóstico de la demanda: Basándose en datos históricos y en tiempo real, la IA puede pronosticar la demanda futura de productos de manera más precisa. Esto ayuda a las empresas a ajustar sus niveles de inventario y evitar tanto la falta de existencias como el exceso de inventario.
- Optimización de rutas: La IA puede determinar las rutas de transporte más eficientes, teniendo en cuenta factores como el tráfico, las condiciones meteorológicas y las restricciones de emisiones. Esto no solo reduce los costos de transporte, sino que también minimiza las emisiones de carbono.
3. Diseño de producto e innovación
Diseño de Producto e Innovación es otra área donde la inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel significativo, especialmente en el contexto de la sostenibilidad y la reducción del impacto ambiental de los productos.
- Análisis de comentarios de clientes: La IA puede procesar y analizar comentarios de clientes para mejorar los productos y satisfacer las expectativas del mercado.
- Tendencias del mercado y análisis de competidores: La IA ayuda a mantenerse actualizado con las últimas tendencias y prácticas de la competencia, facilitando la creación de productos sostenibles y competitivos.
- Utilización de datos ambientales: La IA puede analizar datos ambientales para recomendar materiales y procesos de producción con un menor impacto ambiental.
- Selección de materiales sostenibles: La IA asiste en la elección de materiales respetuosos con el medio ambiente, considerando durabilidad, reciclabilidad y huella de carbono.
Al optimizar diseños, selección de materiales y procesos de producción, la IA contribuye a la creación de productos respetuosos con el medio ambiente que satisfacen las demandas de los consumidores conscientes del entorno.
4. Toma de decisiones basadas en datos
La toma de decisiones basada en datos implica utilizar información y análisis para guiar las acciones y estrategias de una empresa. La inteligencia artificial (IA) puede desempeñar un papel crucial en este proceso para las pequeñas empresas. Desde identificar oportunidades para reducir el desperdicio hasta predecir las tendencias de los consumidores, la IA puede ayudar a las pequeñas empresas a alinear sus estrategias con objetivos de sostenibilidad.
De esta manera y en otras, la IA puede ayudar a utilizar datos para evaluar áreas clave del negocio y determinar la huella de carbono de una empresa, sugerir estrategias para optimizar la asignación de recursos, minimizar el impacto ambiental y promover la sostenibilidad a largo plazo.
A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles para las empresas y otros actores, presentan una oportunidad para ayudar a moldear prácticas más sostenibles en las pequeñas y medianas empresas, que representan aproximadamente el 90% de las empresas en todo el mundo.
