Solo el 10% de las empresas industriales utiliza IA para optimizar su consumo energético
Según el estudio “EnergIA by Smarkia” de GFK, solo el 8% de las compañías del ámbito de la industria productiva aprovecha ya el potencial de la Inteligencia Artificial para impulsar su eficiencia energética. Así, aunque el 91% del mismo sector considera esencial mejorar su eficiencia energética para asegurar su desarrollo a largo plazo, solo el 11% […] La entrada Solo el 10% de las empresas industriales utiliza IA para optimizar su consumo energético es original de MuyPymes
Según el estudio “EnergIA by Smarkia” de GFK, solo el 8% de las compañías del ámbito de la industria productiva aprovecha ya el potencial de la Inteligencia Artificial para impulsar su eficiencia energética. Así, aunque el 91% del mismo sector considera esencial mejorar su eficiencia energética para asegurar su desarrollo a largo plazo, solo el 11% ve relevante aplicar actualmente la IA para optimizar su consumo energético. Estos datos, junto a las perspectivas de reindustrialización, revelan cómo mediante la adopción de esta tecnología, la industria española tiene un gran potencial de mejora en materia de eficiencia energética.
Tal y como explica el gerente de Innovación de Smarkia, Julio Aparicio, «en este contexto hay herramientas que se posicionan como clave para aprovechar todo el potencial que ofrecen recursos como la IA al servicio de la reindustrialización. Además, contamos con los Certificados de Ahorro Energético (CAEs), que suponen una oportunidad para avanzar hacia una industria más sostenible y competitiva, al tiempo que optimizan proceso y reducen costes».
Sostenibilidad, IA y consumo energético en el ámbito industrial
El estudio señala que el 77% de las empresas de la industria productiva muestra interés en soluciones que optimicen su consumo energético, mientras que el 68% subraya como prioridad reducir su factura energética a corto plazo. Sin embargo, el 25% considera que la IA no va a tener un efecto verdaderamente transformador para su industria, lo que desvela el desconocimiento que existe todavía en torno al potencial de esta tecnología.
Entre las herramientas de IA para optimizar el consumo energético que ya están disponibles y plenamente desarrolladas, destacan aquellas que permiten monitorizar, controlar en remoto y optimizar el consumo en tiempo real, contribuyendo así a reducir la factura energética y el impacto ambiental. De hecho, estas herramientas son de gran ayuda a la hora de facilitar la obtención de Certificados de Ahorro Energético (CAEs), generando beneficios directos al incentivar el ahorro energético y ofrecer oportunidades de retorno económico.
La industria, una de las más afectadas por la crisis energética
Según el estudio, la crisis energética ha afectado profundamente al sector de la industria productiva y de fabricación, impactando al 95% de las empresas, ocho puntos por encima de la media (87%) de sectores como Alimentación, Gran Consumo y Retail, el Inmobiliario, el Energético y el Turístico. En este escenario, al que se suman las exigencias de descarbonización y sostenibilidad, el 98% de las compañías del sector de la industria productiva y de fabricación ha adoptado medidas para reducir su consumo energético, lo que supone nueve puntos porcentuales más que la media (89%).
Sin embargo, a pesar del proceso transformador que enfrenta la industria, marcado por la reindustrialización, la transición energética y su proactividad para tomar medidas, la integración de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) sigue siendo limitada. Aunque el 77% de las empresas del sector industrial manifiesta un alto interés en contratar herramientas de IA para mejorar su eficiencia energética, solo el 27% reporta estar utilizándola actualmente en su compañía.
Sin embargo, este bajo nivel de implementación contrasta con los beneficios comprobados de la IA, especialmente aquellos relacionados con la eficiencia energética, como la capacidad de optimizar el consumo en tiempo real, reducir costes energéticos y avanzar en objetivos de sostenibilidad.
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