Optimización energética y datos en tiempo real: Siemens proyecta el uso de la inteligencia artificial para la descarbonización industrial en Colombia

Un 24,5 % de la población laboral activa en Colombia utiliza herramientas de inteligencia artificial en sus rutinas de trabajo diarias, una cifra que sitúa al país por encima del promedio de adopción global. En el ámbito corporativo y manufacturero, la recolección de este volumen de datos procesados por algoritmos está desplazando la discusión técnica desde la automatización simple hacia la gestión ambiental, abriendo campo a estrategias de descarbonización, eficiencia energética y equidad operativa basadas en métricas en tiempo real.

Dentro del sector industrial colombiano es común ver que las plantas de producción cuenten con sensores e instrumentos de medición que generan grandes volúmenes de datos sobre consumo de energía y desperdicio de insumos, pero que carezcan de sistemas integrados para procesar esa información antes de que quede obsoleta. De igual manera, no es raro encontrar que las metas de sostenibilidad se queden en compromisos corporativos teóricos debido a la dificultad de auditar la huella de carbono a lo largo de toda la cadena de suministro. La implementación de modelos analíticos avanzados y gemelos digitales podría representar una opción interesante para las industrias locales que buscan cumplir con las exigencias internacionales de reducción de emisiones sin sacrificar sus márgenes de productividad.

El modelo DEGREE y la aplicación de gemelos digitales en la manufactura

La visión de la firma de ingeniería Siemens sobre este proceso se articula a través de su marco global de sostenibilidad denominado DEGREE, el cual vincula la transformación digital con metas específicas de descarbonización, economía circular e impacto social. Mediante el uso de simulación computacional y gemelos digitales —réplicas virtuales de plantas o productos físicos—, las organizaciones pueden probar escenarios de consumo energético y desgaste de materiales antes de ejecutarlos en la línea de producción real.

Dalma Parisi, responsable de Sostenibilidad, Legales y Asuntos Públicos para Siemens Sudamérica (excluyendo Brasil), explicó que la utilidad principal de la inteligencia artificial radica en transformar métricas dispersas en información ejecutable para la toma de decisiones estratégicas. Según la directiva, el análisis en tiempo real permite prever patrones de falla, optimizar el uso de servicios públicos en instalaciones industriales y mejorar la trazabilidad de insumos dentro de las cadenas de valor corporativas.

Entre los focos de aplicación técnica e impacto en la gestión que contempla este enfoque destacan:

• Simulación de procesos y productos: Uso de algoritmos para diseñar piezas e instalaciones reduciendo el uso de materia prima y previniendo pérdidas térmicas o el derroche de electricidad.
• Gestión energética predictiva: Supervisión continua de variables de consumo para ajustar la demanda operativa en horarios de menor impacto tarifario o ambiental.
• Evaluación de equidad interna: Aplicación de modelos estadísticos para detectar brechas salariales o de representación en las empresas, generando alertas tempranas para la revisión humana.

Dimensión social y gobernanza en la adopción tecnológica

La integración de la inteligencia artificial en los procesos industriales también abarca la gestión del capital humano. De acuerdo con las pautas de la firma alemana, el uso de analítica avanzada para mapear disparidades salariales o evaluar condiciones laborales debe acompañarse de criterios de transparencia, ética y capacitación continua del personal, evitando delegar de forma exclusiva en los algoritmos la toma de decisiones que afectan a los trabajadores.

Esta perspectiva adquiere relevancia en el marco de las políticas locales de reindustrialización y transición energética promovidas en el país. El procesamiento analítico de datos permite que áreas que antes operaban como departamentos de soporte pasen a liderar la estrategia central de los negocios, facilitando auditorías ambientales y sociales con estándares de medición estandarizados.

Datos como insumo para la competitividad industrial

La evolución de las herramientas analíticas está cambiando la forma en que el sector productivo aborda sus metas de descarbonización.

Suele ocurrir que las empresas perciban los requisitos de sostenibilidad como un costo administrativo adicional o una exigencia regulatoria compleja de auditar. Sin embargo, la capacidad de conectar procesadores gráficos, sensores de campo y software predictivo indica que la eficiencia energética puede convertirse en un factor directo de reducción de costos operativos, permitiendo a la industria nacional adaptarse a las exigencias de un mercado global cada vez más enfocado en la trazabilidad ambiental.