Para la resiliencia de las combinaciones energéticas, la IA ayudará a controlar mejor la difusión y la transición de la energía renovable, que es importante para la conversión de energía. Además, la IA ayudará a industrializar fuentes alternativas de energía descarbonizada (por ejemplo, hidrógeno verde) al optimizar los equipos de electrolitos a gran escala en el futuro. La IA también servirá como mediadora entre múltiples fuentes de energía y soluciones de almacenamiento, incluidas las baterías de hidrógeno y el almacenamiento geoespacial.
En cuanto a la gestión del uso de la IA se conseguirá: Identificar las necesidades de forma más eficaz. Previsión de uso proyectado del edificio; Máximo control para diversas cargas; Y un compromiso entre el consumo de energía, la demanda de almacenamiento futuro y la reventa de energía descarbonizada. La IA brindará una mejor asistencia debido a los límites borrosos entre productores y consumidores, respaldando múltiples casos integrados de generación, almacenamiento y reducción de electricidad antes de la comercialización. Baste decir que esta tecnología está afectando a diversas industrias. Entre ellos se incluyen la movilidad, la electricidad, la calefacción y la ventilación, la gestión del agua y de los residuos, el control de la calidad del aire y la optimización del transporte.
El cambio ecológico requiere que las organizaciones procesen grandes conjuntos de datos, y la IA hace que este esfuerzo sea más rentable al tiempo que aprovecha la creciente complejidad de la información.. Hay mucho en juego si aplicamos las nuevas normas de información no financiera (Directrices para la presentación de informes de sostenibilidad corporativa – CSRD, Taxonomía de la UE, etc.) y aumentamos su credibilidad.
