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María Arribas, directora general de QALEON
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La transición hacia una movilidad más limpia se ha convertido en una prioridad estratégica para gobiernos y empresas a nivel mundial. La inteligencia artificial es un aliado fundamental para las compañías que quieren impulsar una movilidad sostenible y que buscan optimizar sus operaciones, reducir su huella de carbono y hacer más eficiente el consumo energético de sus flotas. Lejos de ser una simple herramienta tecnológica, la IA está transformando la manera en que las empresas planifican rutas, gestionan recursos y toman decisiones operativas en tiempo real.
El sector del transporte es responsable de aproximadamente el 24% de las emisiones globales de CO₂ relacionadas con la energía, según datos de la Agencia Internacional de Energía. Para las empresas que operan flotas de vehículos eléctricos, autobuses híbridos o sistemas de micromovilidad compartida, cada kilowatt-hora cuenta. Aquí es donde los algoritmos de aprendizaje automático aumentan su valor, analizando millones de puntos de datos para identificar patrones de consumo, predecir demandas futuras y ajustar operaciones con una precisión que sería imposible lograr mediante métodos tradicionales.
Uno de los casos de uso más impactantes se encuentra en la optimización dinámica de rutas. Los sistemas de IA pueden procesar información en tiempo real sobre el tráfico, las condiciones meteorológicas, la topografía del terreno y los patrones de demanda para calcular las trayectorias más eficientes energéticamente. Esto no solo reduce el consumo de batería en vehículos eléctricos, sino que también disminuye los tiempos de viaje y mejora la experiencia del usuario. En este punto, algunas empresas de transporte público y servicios de reparto están reportando reducciones de consumo energético de entre el 15% y el 30% tras implementar estos sistemas inteligentes.
La gestión predictiva de la carga de baterías representa otro caso de uso, que estamos desarrollando en QALEON, donde la IA está generando resultados tangibles. Los algoritmos pueden anticipar cuándo y dónde se necesitará recargar cada vehículo, considerando variables como los precios de la electricidad, la disponibilidad de energía renovable en la red, y los patrones históricos de uso. Esta capacidad de predicción permite a las empresas, por ejemplo, cargar sus flotas cuando la electricidad es más barata y más limpia, maximizando el uso de energía solar o eólica y evitando los picos de demanda que suelen abastecerse con fuentes fósiles.
El mantenimiento predictivo es otra área donde la IA contribuye significativamente a la sostenibilidad. Los sensores instalados en vehículos eléctricos generan información sobre el estado de componentes críticos como baterías, motores y sistemas de frenado. Los modelos de machine learning pueden detectar anomalías sutiles que indican un desgaste prematuro o una pérdida de eficiencia, permitiendo intervenciones preventivas antes de que se produzcan fallos mayores.
La gestión inteligente de flotas va más allá de la optimización individual de vehículos. Los sistemas de IA pueden coordinar toda una red de transporte, redistribuyendo vehículos según la demanda prevista, equilibrando cargas de trabajo entre unidades y minimizando los desplazamientos en vacío.
La integración con redes eléctricas inteligentes (smart grids) abre posibilidades aún más prometedoras. Las flotas de vehículos eléctricos pueden funcionar como sistemas de almacenamiento energético distribuido, devolviendo electricidad a la red durante periodos de alta demanda mediante tecnologías de carga bidireccional (V2G). La IA orquesta estas interacciones, maximizando los beneficios económicos para las empresas mientras contribuye a la estabilidad de la red eléctrica y facilita la integración de fuentes renovables intermitentes.
Los datos generados por estas operaciones también permiten a las empresas medir con precisión su huella de carbono y generar informes de sostenibilidad más rigurosos. Los algoritmos de IA pueden calcular las emisiones evitadas en comparación con alternativas convencionales, cuantificar el impacto de diferentes decisiones operativas y proporcionar transparencia a inversores, reguladores y consumidores cada vez más preocupados por la sostenibilidad.
El futuro de la movilidad sostenible será futuro potenciado por la inteligencia artificial. A medida que los modelos se vuelven más sofisticados y los datos más abundantes, las oportunidades para reducir emisiones y mejorar la eficiencia energética seguirán multiplicándose.
La convergencia entre inteligencia artificial y movilidad sostenible demuestra que la tecnología, cuando se aplica con visión estratégica y compromiso ambiental, puede ser una herramienta poderosa en la lucha contra el cambio climático. El desafío ahora es escalar estas soluciones y hacerlas accesibles para empresas de todos los tamaños.
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