¿Puede la analítica predictiva contribuir a la reducción de emisiones de CO2?

A día de hoy la sostenibilidad medioambiental es uno de los mayores retos para las compañías, los ciudadanos y el conjunto de la sociedad. De hecho, ya existen numerosos pactos tanto a nivel europeo como mundial, como el Acuerdo de París que trata de evitar el aumento de la temperatura del planeta, o el Pacto Verde Europeo, en el que se busca que dejen de producirse emisiones de gases de efecto invernadero, que el crecimiento económico no esté directamente relacionado con el uso de recursos y que nadie se quede atrás en esta evolución.

En este contexto, queda mucho por hacer y son diversas las áreas sobre las que se puede actuar, pero sin duda el sector energético y su descarbonización serán uno de los puntos clave. Y la analítica predictiva, junto con otras tecnologías, contribuirán a hacer más sencilla esta transición.

Aplicando la analítica predictiva a una nueva energía

Cuando hablamos de descarbonización, no basta con pensar en el cambio de los coches de gasolina o las máquinas que utilizan combustibles fósiles por versiones más eléctricas. Porque la energía eléctrica, aparentemente más limpia, también necesita producirse, y en este proceso intervienen muchas veces combustibles como el gas natural. Por tanto, debemos de pensar en cómo lograr una producción de energía eléctrica más limpia, algo que ya se logra gracias a las energías renovables.

El problema de este tipo de energía (eólica, solar, hidráulica) es que depende de una serie de condiciones climáticas y, además, no es posible almacenarlas para abastecer durante los picos de demanda o compensar los momentos de mayor producción con aquellos más pobres. Pero, ¿y si pudiéramos cruzar las predicciones sobre  el clima y la producción de energía con las predicciones sobre el consumo? ¿Sería posible que ciudadanos y empresas regularan y controlaran su consumo, con el incentivo del ahorro de costes, para consumir más en las horas con mayor producción de energía?

Además, la analítica predictiva y su versión más avanzada para la toma de decisiones, la analítica prescriptiva, pueden ser utilizadas por las empresas para detectar aquellos puntos en la cadena de producción en los que se hace un mayor gasto de energía. Así, podrán o bien optimizar sus procesos, o bien realizar determinadas tareas en las horas con menor pico y por tanto menor coste de la energía, siempre que sea posible.

Tecnología para la descarbonización de la energía

Como vemos, la tecnología, las capacidades analíticas y la creación de modelos pueden suponer un gran cambio dentro del mercado energético y para todas las industrias, que no solo buscarán reducir su consumo por cuestiones ecológicas, sino por los altos peajes a pagar (y que previsiblemente serán más altos en el futuro) por la emisión de CO2 a la atmósfera. Pero de cualquier forma, la tecnología necesitará un impulso desde el compromiso de la sociedad y el establecimiento de regulaciones por parte de los comercios que fomenten y motiven la transición ecológica (impulsando la investigación, aumentando los costes por contaminar, favoreciendo las inversiones sostenibles, etc.).