¿Cómo puede la IA acelerar la descarbonización de los bienes raíces?

La descarbonización de los bienes raíces de la manera más efectiva implica cada vez más una combinación de experiencia humana y tecnología en rápida evolución.

Un número creciente de edificios de hoy en día incorporan una gama de tecnología inteligente que rastrea el rendimiento y mejora la eficiencia energética.

La inteligencia artificial es la siguiente capa. Se está convirtiendo rápidamente en una herramienta vital para interpretar los vastos conjuntos de datos generados por edificios inteligentes, desde sensores de IOT, medidores de intervalo, herramientas de gestión del agua e informes de software de mantenimiento continuo hasta facturas de servicios públicos históricas. 

“Los edificios son activos dinámicos influenciados por la edad, las condiciones climáticas y las necesidades de los ocupantes", dice Ramya Ravichandar, Vicepresidente de Plataformas Tecnológicas: Edificios Inteligentes y Sostenibles en JLL. "El poder de la IA es poder aprender de los flujos de datos en tiempo real y de la información contextual para revelar patrones de consumo y proporcionar recomendaciones inteligentes que pueden ayudar a reducir las emisiones de carbono".

Hank de JLL, por ejemplo, es una plataforma impulsada por IA que optimiza dinámicamente los sistemas HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado), uno de los mayores usos de energía en edificios comerciales. Hank se integra con fuentes de datos que incluyen sensores de ocupación y sistemas de gestión de edificios para ajustar automáticamente la configuración de HVAC de acuerdo con los requisitos en tiempo real, lo que reduce el desperdicio de energía. Otras herramientas funcionan de manera similar con sensores y software en el lugar de trabajo para recomendar cambios que los ocupantes pueden hacer para optimizar el consumo de energía.

"En el camino hacia la descarbonización, es fundamental medir el rendimiento de referencia y realizar un seguimiento del progreso hacia objetivos específicos. Al utilizar estos flujos de datos variados, la IA puede optimizar la eficiencia energética sin afectar la comodidad de los inquilinos", dice Ravichandar.

También puede ayudar a los administradores de las instalaciones a abordar los problemas antes de que los ocupantes se vean afectados, reduciendo la cantidad de llamadas de servicio y manteniendo la satisfacción de los inquilinos.

"Los equipos de administración de instalaciones están inundados de información sobre las operaciones del edificio y las necesidades de los usuarios", dice Ravichandar. "Los sistemas de IA eliminan el trabajo pesado de analizar estos datos, proporcionando los conocimientos adecuados en el momento adecuado y liberando tiempo para la elaboración de estrategias y la toma de decisiones de orden superior". 

Ayuda para el cumplimiento de las normas

A medida que más empresas establecen objetivos y estándares de sostenibilidad, otro aspecto importante de la IA es apoyar el cumplimiento y la presentación de informes. Herramientas como Canopy de JLL recopilan datos ambientales y de utilidad para monitorear el rendimiento, con una función de informes automatizados que ayuda a las empresas a comparar el progreso con marcos reconocidos.

Otras herramientas de IA están ayudando a los propietarios de bienes raíces a mantenerse al tanto de las complejas y cambiantes regulaciones de sostenibilidad al resaltar las acciones para cumplir con las leyes entrantes.

Un área emergente es ayudar a la toma de decisiones de sostenibilidad en las carteras de bienes raíces. Las nuevas herramientas de IA están escaneando datos como la información de arrendamiento y las emisiones de activos para ofrecer recomendaciones basadas en datos sobre qué edificios vender y cuáles modernizar, al tiempo que señalan soluciones de descarbonización adaptadas a la condición de los edificios.

La herramienta JLL-GPT, por ejemplo, utiliza datos de mercado, información comercial externa y datos internos de bienes raíces comerciales para generar información para la toma de decisiones, incluida la reducción de la huella de carbono.

Otra área de crecimiento es abordar el carbono incorporado. La IA está ayudando a hacer que las nuevas construcciones y el equipamiento sean más sostenibles al asumir la laboriosa tarea de identificar materiales con una menor huella de carbono.

Con tantas herramientas de IA ya en el mercado y más por venir, las empresas pueden tener dificultades para seleccionar las más relevantes para su negocio.

Una solución de descarbonización a medida podría aprovechar múltiples herramientas de inteligencia artificial, dice Ravichandar. "Encontrar la mejor solución para un negocio determinado significa aprovechar un ecosistema de herramientas que funcionan con los flujos de datos correctos, ya sea que estén relacionados con el cumplimiento o con el edificio".

"Es un área incipiente, pero con el tiempo, la IA puede ayudar a crear estrategias más holísticas basadas en datos que orienten las decisiones de la cartera, incluida la adquisición de edificios más ecológicos".

La confianza en los datos es fundamental

Los datos siguen siendo un factor clave en el valor que la IA aporta a los bienes raíces. La recopilación de datos suficientes y de alta calidad es vital para desarrollar modelos de IA confiables. Aunque el sesgo de los datos no es típico en los datos generados por edificios inteligentes, la información que se introduce en las herramientas de IA debe describir con precisión las condiciones del edificio.

"Tener suficientes puntos de datos es fundamental. Para confiar en un sistema de IA y minimizar el monitoreo constante, es importante poder identificar y acceder a los datos que se están utilizando, y aumentar las brechas de datos", dice Ravichandar.

Si bien la supervisión humana es fundamental, los sistemas de IA también pueden capacitarse para reconocer datos "buenos" y "malos" y aprender a marcar las brechas de datos. Los equipos de negocios deben aprender no solo a comprender las herramientas de IA, sino también a confiar en ellas para integrar con éxito los conocimientos de IA en los flujos de trabajo de creación, señala Ravichandar.

La incertidumbre sobre el retorno de la inversión es otro obstáculo actual para la adopción de la IA. Aquí es donde el monitoreo de subconjuntos de datos seleccionados puede validar la precisión y el impacto tangible de la IA, ayudando a las empresas a evaluar la viabilidad operativa y los ahorros potenciales de una herramienta.

A medida que disminuyen los costos de la IA, más propietarios y ocupantes integrarán la IA en edificios inteligentes para aumentar la eficiencia energética, con un impulso vital para los resultados de sostenibilidad, cree Ravichandar.

"La IA en edificios inteligentes puede identificar ROI específicos de diferentes medidas de descarbonización a nivel de activos y cartera. A medida que el ROI se hace evidente, la IA puede ser fundamental para desarrollar estrategias de descarbonización más holísticas con un impacto a nivel de cartera".

En los próximos años, el vínculo entre los edificios inteligentes y la sostenibilidad solo se fortalecerá. "A la luz de la urgente necesidad de abordar las emisiones, debemos acelerar la adopción de la IA si queremos cumplir los objetivos de descarbonización de los bienes raíces", concluye Ravichandar.