Inteligencia artificial, big data y blockchain: así está transformando la tecnología los modelos de negocio sostenibles en Colombia

La transformación digital está impactando la sostenibilidad. La inteligencia artificial, el big data, las tecnologías móviles, el internet de las cosas, el análisis de redes sociales y el blockchain optimizan las operaciones, mejoran la experiencia del consumidor e impulsan nuevos modelos de negocio que crean valor. Los cambios digitales y la disponibilidad de enormes cantidades de datos sumados a cambios en el comportamiento y expectativas de los consumidores han dado lugar a productos, procesos y plataformas digitales para avanzar en la sostenibilidad.

Las más documentadas están relacionadas con control de polución en aire, agua, emisiones, manejo de desperdicios, producción sostenible y sostenibilidad urbana. El uso de estas aplicaciones está cambiando la manera en que se gerencia la sostenibilidad por medio de la creación de nuevos modelos de negocio que no hubieran sido posibles sin estas tecnologías.

Agricultura regenerativa

Ejemplos de nuevos modelos de negocio en Colombia son La Palma y el Tucán, y Cirkular Agrofintech, dos empresas de una familia emprendedora que busca cambiar la realidad del agrocombinando agricultura regenerativa y tecnología. La primera produce cafés especiales y la segunda busca capitalizar los aprendizajes de la regeneración para que otros agricultores de pequeña escala en América Latina hagan el tránsito hacia este modela.

La Palma y el Tucán se basa en blockchain para asegurar la trazabilidad de la producción y favorecer un flujo de información simétrica entre todos los actores en la cadena. Usa un software desarrollado por Origino App, creado en Argentina para hacer trazabilidad a la cadena de producción de carne. Esta forma de rastrear e informar tiene muchas ventajas frente a las tradicionales certificaciones, que implican un costo adicional para el productor y obligan a una estandarización que en productos gourmet no es necesaria ni deseable.

Cirkular propone a los productores la ejecución conjunta de proyectos: ellos suministran los insumos, la tecnología, la asistencia técnica, el transporte y la comercialización, mientras los cultivadores ofrecen su experiencia, su tierra y mano de obra; al finalizar el ciclo, la cosecha se distribuye por partes iguales.

La empresa recopila información de familias productoras y sus fincas por medio de agentes que utilizan aplicaciones móviles sin conexión a internet, como DeviceMagic. Estos datos se contrastan con fuentes públicas y privadas para centralizar y garantizar la veracidad de la información. Para procesar los datos, la empresa usa servicios de Google Cloud Platform como Looker Studio para la visualización de datos y VertexAI para modelos predictivos basados en inteligencia artificial. Durante la ejecución, entrega recomendaciones de manejo de cultivo a los productores, basadas en los datos de visitas a las fincas y en el análisis de imágenes satelitales de la compañía Nax Solutions. Con este acceso a información ha podido trabajar con seguros paramétricos que, en tiempo real, permiten que el agricultor reciba, por ejemplo, las indemnizaciones del seguro frente a eventos de clima.

Este modelo busca superar las barreras a la transición hacia la agricultura regenerativa, como la desconfianza de los agricultores, el acceso a la financiación necesaria para esa transición y el desconocimiento del sector financiero sobre el potencial de la agricultura regenerativa en escenarios de cambio climático.

Manejo de emisiones y vertimientos

Por otra parte, estamos viendo los usos que las empresas dan a las aplicaciones para alcanzar sus metas de sostenibilidad. Un análisis de las cien compañías más grandes del mundo muestra que, con algunas variaciones, la mayoría ha hecho públicas sus metas en aspectos como emisiones, agua, circularidad y biodiversidad, y revela cómo han transformado sus acciones para cumplirlas.

En manejo de emisiones, han variado las formas en que se miden, controlan y manejan distintas formas de polución en las industrias pesada, química y de energía. En particular, emisiones y vertimientos con efectos en agua, aire, emisiones de carbono y otras relacionadas con el cambio climático. Aplicaciones que, por medio de inteligencia artificial, ayudan a manejar la complejidad, incertidumbre, interactividad y las dinámicas relacionadas con estas emisiones.

También el análisis de grandes cantidades de datos resulta poderoso como facilitador de implementación de movilidad verde y otras formas de transporte bajo en emisiones de carbono. Ambientes con inteligencia artificial y big data ayudan a aumentar la eficiencia en la toma de decisiones para reducir daños y costos. Así mismo, el big data permite entender oportunidades y retos asociados con el clima, mide emisiones de carbono y usa técnicas para reducir la huella.

Selección de proveedores y disponibilidad del agua

Se hace, por ejemplo, para seleccionar proveedores de carne, e incluye cloud computing: quienes crían el ganado y venden su carne les comparten a sus compradores información en la nube, que actualizan constantemente, sobre su producción. Quienes compran aportan la calculadora de carbono, que pueden usar todos los proveedores potenciales de esta firma teniendo acceso solo a una conexión a internet. Los ganaderos alimentan durante un mínimo de dos años múltiples variables sobre el ganado, información que es procesada para que el comprador tenga claridad sobre la calidad de la carne y las emisiones de cada proveedor.

Para el manejo de metas de sostenibilidad frente al agua, empresas como AB InBev han consolidado grandes cantidades de datos de las mejores prácticas de sus diferentes plantas de producción de cerveza alrededor del mundo. Este manejo de datos se combina con inteligencia artificial para orientar la toma de decisiones en relación con aspectos operativos y estratégicos del agua. Mediante la asistencia de estas herramientas, trabajadores que no necesariamente tienen formación especializada pueden tomar decisiones que generen menores impactos ambientales.

Por otro lado, empresas de provisión de agua ahora son asistidas por sistemas de manejo inteligente del líquido que, potenciados por inteligencia artificial, logran excelentes proyecciones de disponibilidad futura del recurso, mientras se genera una provisión adecuada que permite ingresos constantes.

Procesos de manufactura

En circularidad y manejo de desperdicios, aplicaciones como ZenRobotics usan inteligencia artificial para separar de forma más eficiente desperdicios de construcción y demoliciones. También se conocen ejemplos de big data para identificar vertimientos ilegales de desperdicio en la región especial de Hong Kong, o para comparar y analizar el manejo de desperdicios de construcción entre entidades públicas y privadas. Con internet de las cosas se han diseñado y usado sistemas que permiten el manejo de desperdicios de comida, por ejemplo, en el campus del Instituto Asiático de Tecnología.

La transformación digital ha traído inteligencia artificial, big data e internet de las cosas en la adaptación de procesos de manufactura hacia unos más verdes con cero desperdicio. Ha influenciado el manejo de las cadenas de suministro para aumentar su circularidad, con el uso de diferentes tipos de inteligencia artificial predictiva para tomar decisiones sobre proveedores más sostenibles, mejorar la comunicación con los actores de la cadena, generar predicciones acerca de necesidades de mantenimiento, comprender cómo optimizar la cadena y usar escenarios para entender riesgos y beneficios de ciertos procesos.

Monitoreo a la deforestación

En relación con el manejo y la conservación de la biodiversidad, empresas como Microsoft, Google y Amazon están poniendo al servicio de la conservación sus capacidades para el desarrollo de plataformas que contribuyen en el monitoreo de extensas zonas de bosque. En alianza con la Universidad de los Andes, Microsoft trabaja en el computador planetario.

Con esta solución, la multinacional aporta su capacidad computacional; la universidad, su unidad de inteligencia artificial; y distintas entidades públicas y privadas contribuyen alimentando datos para hacer un monitoreo a la deforestación en la Amazonía.

Con este trabajo se busca lograr mayor efectividad en las lecturas sobre deforestación, alcanzar interoperabilidad entre las distintas plataformas que trabajan para detener la deforestación en la región, obtener información en tiempo real y, en el análisis, tener trayectorias predictivas de la deforestación. Así, la gestión de la prevención de la deforestación y conservación de la biodiversidad podrá hacerse con acciones, programas y políticas públicas orientadas al presente y al futuro de la conservación, y no solo con acciones orientadas a corregir problemas ocurridos en trayectorias pasadas.

Tenemos en la transformación digital la semilla de grandes disrupciones que modificarán la manera en que gestionamos la sostenibilidad. No obstante, es necesario tener en cuenta sus retos. En primer lugar, el acceso a estas tecnologías es costoso, por lo que su uso se convierte en una barrera de entrada para numerosos jugadores en el mundo empresarial, como las pequeñas y medianas empresas. Adicionalmente, varias de estas aplicaciones requieren un activo aún más crítico que el financiero: contar con cantidades masivas de datos, que no todos los actores corporativos tienen disponibles. Estos dos factores profundizan la brecha digital entre unas empresas y otras.

En tercer lugar, el uso de estas tecnologías plantea dilemas morales frente a la eliminación de trabajos humanos en labores que emplean gran cantidad de gente con baja calificación –que no necesariamente será absorbida en los empleos que genera el mundo digital–. Finalmente, es indispensable considerar la propia huella ambiental de estas tecnologías, que no es menor en emisiones y uso de agua.

Por Diana Trujillo, profesora de la Facultad de Administración de la Universidad de los Andes*