Reducir las emisiones de los edificios exige algo más que buenas intenciones. El sector aporta cerca del 37 % de las emisiones globales de CO2 y el 26 % de las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas a la energía, y su intensidad energética mejoró apenas un 6 % desde 2015. Según la ruta de cero emisiones netas de la Agencia Internacional de Energía, aún se requiere cerca de un 20 % adicional de mejora hacia 2030 y un recorte de 40 % de las emisiones hacia 2050. En ese panorama, la climatización pesa de manera especial, pues representa alrededor del 40 % del consumo energético de un edificio y debería reducirse cerca de 20 % en 2030 y 70 % en 2050. Los sistemas de gestión de edificios inteligentes ya logran ahorros de 10,5 % a 12,7 % en estudios previos, una cifra que los autores consideran insuficiente por sí sola, mientras que la IA podría evitar más de 300 TWh de demanda eléctrica global hacia 2035.

Para medir ese potencial, el estudio modela una oficina de 5.000 m² y tres plantas, basada en el prototipo de oficina mediana del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, con 33 % de superficie acristalada, clima de 2023 y un rango de confort de 21 a 23 °C. Se comparan tres escenarios: un sistema convencional con 15 zonas, uno inteligente con zonificación por habitación y uno con optimización por IA, en Brisbane, Miami y Mumbai, tres ciudades de clima dominado por la refrigeración. Los resultados se validan con datos de pilotos reales, tanto en el borde como en la nube. Además, la evaluación no se limita al ahorro: considera los efectos de primer, segundo y mayor orden de la propia IA, con la especificación de intensidad de carbono del software de la Green Software Foundation y el carbono incorporado del hardware, estimado en 919,6 kg de CO2e para el borde y 982,1 kg para la nube, amortizados a diez años.

Los hallazgos son claros. La IA añade ahorros significativos frente a los mejores controles inteligentes, con reducciones de entre 9 % y 21 % en la demanda de energía y en las emisiones respecto de la referencia, y las emisiones que evita superan con amplitud las que genera al operar, pues su huella de primer orden queda por debajo del 1 % de la reducción lograda. La nube alcanza ahorros mayores, con 203 MWh anuales frente a 169 MWh del borde, aunque este último ofrece beneficios reales cuando las necesidades operativas son más simples. Por eso, la arquitectura debe elegirse según desempeño, latencia, confiabilidad, costo y complejidad: el borde reduce costos de nube, funciona sin conexión a internet y decide en segundos, mientras que la nube reduce hardware en sitio, facilita el monitoreo centralizado de portafolios y puede añadir minutos de retardo ante congestión de red. A ello se suma el enfoque de IA frugal, que propone ajustar la complejidad del modelo al problema para conservar la mayor parte del beneficio sin una huella intensiva.

Conviene leer los resultados con cautela. Provienen de modelación a partir de pilotos del primer año, no incluyen mejoras posteriores de los algoritmos, evalúan el borde y la nube por separado, excluyen efectos de rebote y de mercado y se limitan a un prototipo de oficina en tres ubicaciones cálidas. Por esa razón, el texto propone ampliar el análisis a otras zonas climáticas y tipos de edificios, explorar despliegues híbridos y estudiar los efectos a escala. Para los profesionales del sector energético colombiano, la lectura ofrece criterios para valorar la IA como palanca de eficiencia y de gestión de la demanda en edificios existentes, con un balance transparente entre ahorro y huella digital, en favor de un sistema eléctrico confiable, sostenible y resiliente.

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