La IA como herramienta transformadora en la climatización

En un mundo donde la eficiencia energética y la sostenibilidad son prioridades globales, la climatización juega un papel crucial. Los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) representan una de las mayores fuentes de consumo energético en edificios, con impactos directos en las emisiones de carbono. Frente a este desafío, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una solución transformadora, capaz de revolucionar cómo se gestionan estos sistemas, optimizando su rendimiento y reduciendo su huella ambiental. El informe 'AI-Powered HVAC in Educational Buildings: A Net Digital Impact Use Case', elaborado por Rémi Paccou, director of Sustainability Research de Schneider Electric Sustainability Research Institute y Gauthier Roussilhe, investigador y estudiante de doctorado del RMIT, demuestra cómo los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) impulsados por IA pueden mejorar la eficiencia energética y la conservación del medio ambiente en los edificios. El informe examinó más de 87 edificios educativos de Estocolmo (Suecia) durante un prolongado periodo de tiempo en circunstancias de uso real. Entre 2019 y 2023, el estudio observó una reducción total de las emisiones de carbono de 65tCO2e/a, aproximadamente 60 veces la huella de carbono incorporada real del sistema de IA desplegado. En este artículo resumimos el contenido del estudio y del proyecto que demostró cómo el uso de tecnologías avanzadas puede generar ahorros significativos en energía y emisiones.

Mediante el análisis de datos en tiempo real, la IA puede prever las necesidades de climatización, ajustar las configuraciones según la ocupación y minimizar el uso innecesario de energía.

En contextos urbanos, donde la densidad de edificios es alta, los sistemas HVAC sufren una gran presión para adaptarse a demandas variables y mantener el confort interior mientras reducen su consumo. Además, factores como el envejecimiento de la infraestructura, la heterogeneidad de los edificios y la falta de integración tecnológica dificultan aún más la implementación de mejoras sustanciales. En climas extremos, la demanda de calefacción o refrigeración puede poner a prueba los sistemas eléctricos, generando picos de consumo y aumentando la dependencia de fuentes de energía no renovables.

A pesar de estos retos, la innovación tecnológica está evolucionando para superarlos. La inteligencia artificial se presenta como una herramienta prometedora para abordar estos problemas, optimizando el rendimiento de los sistemas HVAC de manera que se logre un balance entre eficiencia energética y confort. Por ejemplo, mediante el análisis de datos en tiempo real, la IA puede prever las necesidades de climatización, ajustar las configuraciones según la ocupación y minimizar el uso innecesario de energía. Esto no solo reduce el consumo, sino que también prolonga la vida útil de los equipos.

Sin embargo, la adopción de estas tecnologías no está exenta de obstáculos. Las limitaciones presupuestarias, la falta de formación técnica y la resistencia al cambio son barreras comunes. En este contexto, la implementación de políticas públicas que incentiven la innovación y la sostenibilidad se vuelve indispensable para facilitar la transición hacia un modelo más eficiente y respetuoso con el medio ambiente.

La inteligencia artificial está redefiniendo la manera en que los sistemas de HVAC gestionan la climatización en edificios, marcando un antes y un después en la eficiencia energética. A través de algoritmos avanzados, aprendizaje automático y la integración con infraestructuras tecnológicas, la IA permite a estos sistemas adaptarse dinámicamente a las necesidades de los ocupantes y a las condiciones ambientales en tiempo real.

Los pilares técnicos de la IA en HVAC

Una de las técnicas más utilizadas es el aprendizaje profundo (deep learning), que permite a los sistemas predecir el comportamiento futuro con base en datos históricos. Por ejemplo, el sistema puede prever un aumento de la temperatura debido a la afluencia de personas y ajustar la ventilación con antelación, evitando picos de consumo energético.

Integración con sistemas de gestión de edificios (BMS)

Por ejemplo, el BMS puede coordinar la IA con sistemas de iluminación o equipos de ventilación para evitar sobrecargas energéticas. Asimismo, a través de redes IoT, la IA puede recibir datos externos como pronósticos climáticos o tarifas eléctricas, ajustando el sistema HVAC para maximizar el ahorro.

Aplicaciones prácticas y ejemplos

Otro avance significativo es la optimización basada en ocupación. Utilizando sensores de movimiento y datos de redes WiFi, la IA detecta cuándo y dónde están los ocupantes en un edificio, ajustando automáticamente la climatización en esas áreas. Esto resulta especialmente útil en espacios de gran afluencia o uso intermitente, como auditorios o salas de reuniones.

Ventajas frente a sistemas tradicionales

Contexto del estudio

Antes de 2013, SISAB enfrentaba desafíos debido a la falta de integración en los sistemas de gestión de edificios (BMS) y a la diversidad de interfaces de proveedores. En respuesta, se implementó un centro de operaciones centralizado y una red de más de 20,000 sensores para recopilar datos en tiempo real, sentando las bases para la introducción de IA.

Resultados

• Reducción en consumo energético:

• Calefacción: de 76,586 MWh a 74,198 MWh, un ahorro del 3.12%.
• Electricidad: de 39,489 MWh a 35,962 MWh, una disminución del 8.93%.

• Reducción en emisiones de carbono:

• Emisiones totales disminuyeron en 259.17 tCO₂e, de las cuales 109.87 tCO₂e provinieron de calefacción y 149.3 tCO₂e de electricidad.

Estos ahorros demostraron la eficacia de la IA para reducir tanto los costes como el impacto ambiental en edificios educativos, sin comprometer la calidad del confort interior.

 Impactos indirectos

• Obsolescencia acelerada de componentes: Los ajustes frecuentes realizados por la IA redujeron la vida útil de los controladores HVAC de 10 años a poco más de 4 años, aumentando los costes de reemplazo y las emisiones asociadas.
• Aumento en el uso de servidores: La solución incrementó el uso de CPU y memoria en los servidores de SISAB entre un 5% y 10%. Aunque el impacto ambiental de este aumento fue mínimo gracias al sistema de generación de energía bajo en carbono de Suecia hay que tener en cuenta este aspecto.
• Reducción de quejas de ocupantes: Los ajustes dinámicos mejoraron la calidad del aire y la temperatura, disminuyendo las quejas relacionadas con el confort.

Lecciones aprendidas y replicabilidad

Además, el enfoque utilizado en este caso ofrece un marco replicable para otros contextos urbanos. Con una planificación adecuada y un diseño centrado en datos, la IA puede ser implementada en diferentes tipos de edificios y regiones, amplificando su impacto global en la lucha contra el cambio climático.

Reducción de emisiones y ahorro de costes operativos

Los sistemas HVAC potenciados por IA destacan por su capacidad para equilibrar eficiencia energética y reducción de emisiones. En el caso del proyecto de Estocolmo, se lograron disminuciones significativas en el consumo de calefacción (3.12%) y electricidad (8.93%) entre 2019 y 2023. Estos ahorros se tradujeron en una reducción anual promedio de 64.8 tCO₂e, evidenciando un impacto ambiental favorable y alineado con los objetivos de sostenibilidad.

Desde el punto de vista económico, estas mejoras permiten a los administradores de edificios reducir notablemente los costes operativos. En un portafolio como el de SISAB, con un gasto anual de 29.4 millones de euros en energía, incluso pequeños incrementos en eficiencia suponen un importante ahorro económico.

 Ventajas para propietarios y comunidades

La IA también contribuye a mejorar el confort interior de los edificios, lo que repercute positivamente en la productividad y el bienestar de los ocupantes, especialmente en espacios educativos o de trabajo. Además, al reducir el consumo energético en horas pico, los edificios optimizados ayudan a disminuir la carga sobre las redes eléctricas locales, contribuyendo a una mayor estabilidad energética en las comunidades.

Otro aspecto relevante es la prolongación de la vida útil de los equipos HVAC gracias a un funcionamiento más eficiente. Aunque el proyecto identificó un impacto negativo en la vida útil de ciertos controladores, el uso de la IA podría minimizar otros riesgos relacionados con el desgaste prematuro en componentes básicos, siempre que se implementen mejoras tecnológicas.

Reinversión de los ahorros en mejoras sostenibles

Los sistemas potenciados por IA aprenden y evolucionan con el tiempo. Cada ajuste realizado por el sistema se basa en datos más precisos, aumentando su eficiencia a medida que acumula experiencia.

Uno de los aspectos más destacados del proyecto de Estocolmo es el potencial de reinversión de los ahorros generados. Los fondos liberados gracias a la reducción del consumo energético pueden destinarse a la renovación de la instalación adquiriendo tecnologías más avanzadas o incluso programas de formación sobre sostenibilidad. Por ejemplo, SISAB podría utilizar parte de los ahorros para implementar soluciones complementarias, como sistemas solares fotovoltaicos o baterías de almacenamiento energético, maximizando aún más el impacto de las tecnologías inteligentes.

Dificultades técnicas: compatibilidad con instalaciones existentes

Uno de los principales desafíos al integrar IA en los sistemas HVAC es la compatibilidad con las instalaciones preexistentes. En muchos edificios, especialmente los más antiguos, los sistemas de climatización operan con tecnologías tradicionales que carecen de la conectividad necesaria para aprovechar plenamente las capacidades de la IA. La modernización de estos equipos implica costes adicionales y, en algunos casos, renovaciones completas. Por ejemplo, en el proyecto de Estocolmo, la solución basada en IA se diseñó para trabajar en conjunto con el sistema de gestión de edificios (BMS) existente. Sin embargo, se identificaron problemas como la obsolescencia acelerada de controladores debido al aumento en la frecuencia de ajustes. Este tipo de limitaciones pone de manifiesto la necesidad de desarrollar tecnologías que no solo sean avanzadas, sino también flexibles y adaptables a diferentes contextos.

Costes iniciales de implementación y retorno de inversión

A pesar de los ahorros a largo plazo que ofrecen las soluciones de IA, los costes iniciales de implementación pueden ser un freno para muchas organizaciones. La instalación de sensores, el desarrollo de modelos predictivos y la integración con sistemas existentes representan inversiones significativas. Además, el retorno de inversión (ROI) puede variar según el tipo de edificio, el clima y el uso de las instalaciones.

En el caso de SISAB, la inversión inicial fue mitigada por la escala del proyecto y los ahorros proyectados, pero este no siempre es el caso en instalaciones más pequeñas o menos centralizadas. Aquí es donde las políticas públicas, como incentivos financieros y subsidios, pueden jugar un papel crucial para facilitar la adopción de estas tecnologías.

La versatilidad de la inteligencia artificial (IA) permite que los sistemas HVAC inteligentes sean aplicables a una amplia gama de edificios, desde residenciales hasta comerciales e industriales.

Por otro lado, la dependencia de proveedores tecnológicos para el mantenimiento y actualización de estos sistemas puede limitar la autonomía de los gestores de edificios. Los riesgos de ciberseguridad también aumentan con la interconexión de sistemas, lo que subraya la importancia de implementar medidas de protección robustas.

Equilibrio entre avances y sostenibilidad

Otro desafío es garantizar que los beneficios de la IA superen sus impactos negativos. Por ejemplo, el uso de servidores para procesar datos puede incrementar el consumo energético, especialmente si no se utilizan fuentes de energía renovables. Del mismo modo, la aceleración en la obsolescencia de ciertos componentes plantea dudas sobre su impacto ambiental y la gestión de residuos electrónicos.

Los gobiernos desempeñan un papel crucial al establecer incentivos para la eficiencia energética, como ayudas para la instalación de tecnologías inteligentes, reducción de impuestos para proyectos sostenibles y programas de formación para técnicos en nuevas herramientas digitales. En Europa, políticas como el Pacto Verde Europeo y las directivas de eficiencia energética fomentan el uso de IA en la optimización de edificios, ofreciendo un modelo replicable para otras regiones.

El caso de Estocolmo es un ejemplo de cómo las políticas locales pueden impulsar la implementación de soluciones innovadoras. La ciudad, con su ambicioso plan climático, ha priorizado la transición a sistemas sostenibles, como la calefacción urbana de baja emisión y la modernización de infraestructuras. Este compromiso se refleja en proyectos como el de SISAB, que contó con el apoyo de un marco regulatorio alineado con metas de sostenibilidad.

Además, la colaboración entre el sector público y privado, en este caso SISAB y Schneider Electric, ejemplifica cómo las políticas pueden facilitar asociaciones estratégicas para lograr resultados tangibles.

Aunque los beneficios de la IA en climatización son claros, muchos propietarios de edificios y empresas todavía dudan en invertir debido a los costes iniciales. Por ello, los incentivos financieros y normativos son esenciales para acelerar la adopción. Esto incluye programas de financiación que permitan implementar este tipo de tecnologías con menor riesgo financiero. Asimismo, reglamentación  técnica clara y la certificación de sistemas de IA pueden aumentar la confianza del mercado y garantizar que estas soluciones cumplan con objetivos de sostenibilidad.

Adaptación a diferentes tipos de edificios y climas

Además, la capacidad de la IA para adaptarse a diversas condiciones climáticas la convierte en una herramienta esencial para mitigar los desafíos energéticos en regiones extremas. En climas cálidos, puede reducir la carga en sistemas de aire acondicionado durante las horas pico, mientras que en climas fríos, mejora la eficiencia en la calefacción. Estos avances subrayan su potencial para ser una solución escalable y global.

Integración con energías renovables y redes inteligentes (smart grids)

Las redes inteligentes también se benefician de la capacidad de la IA para equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. Esto no solo optimiza el consumo energético del edificio, sino que también contribuye a la estabilidad de la red, un factor crítico en ciudades con alta densidad poblacional.

Implicaciones para la planificación urbana

La implementación de IA en sistemas HVAC tiene implicaciones significativas para el diseño y la gestión de ciudades sostenibles. A medida que los edificios inteligentes se convierten en la norma, los datos generados por los sistemas HVAC potenciados con IA pueden proporcionar información valiosa para planificar infraestructuras urbanas más eficientes. Por ejemplo, los datos sobre consumo energético y patrones de ocupación pueden ayudar a tomar decisiones sobre la distribución de recursos y el diseño de espacios públicos. Además, la capacidad de los edificios inteligentes para reducir el consumo en horas pico puede aliviar la presión sobre las redes eléctricas urbanas, facilitando la electrificación de otros sectores, como el transporte.

Escalabilidad global: aprendizajes del caso de Estocolmo

El proyecto en Estocolmo ofrece una hoja de ruta para la replicación en otras ciudades. Aunque los resultados fueron particularmente positivos debido al contexto sueco -una matriz energética limpia y políticas favorables-, el modelo puede adaptarse a regiones con diferentes características. Por ejemplo, en ciudades con alta dependencia de combustibles fósiles, los ahorros en carbono podrían ser aún más significativos.

No obstante, la escalabilidad requiere superar desafíos como la falta de infraestructura digital en algunos países y la resistencia cultural a la adopción de nuevas tecnologías. La colaboración internacional, combinada con incentivos financieros y normativos, será clave para llevar los beneficios de la IA en climatización a una escala global.