Muchos de los edificios del mundo tienen décadas de antigüedad; algunos son incluso más antiguos y son grandes emisores de carbono.
La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de ayudar a reducir significativamente las emisiones de carbono del sector inmobiliario, que son responsables de aproximadamente el 60% de las emisiones mundiales en las grandes ciudades.
Nos queda un largo camino por recorrer para alcanzar la neutralidad de carbono en el sector inmobiliario, pero, con más herramientas que surgen constantemente, ya disponemos de soluciones para empezar a avanzar.
La adopción de tecnologías para ayudar a resolver los problemas climáticos ya es una realidad. La mayoría (85%) de los líderes del sector inmobiliario comercial prevé que su empresa aumentará su presupuesto para tecnología inmobiliaria en los próximos tres años, según una reciente encuesta de JLL. Se espera que las inversiones en inteligencia artificial (IA) y en soluciones de sostenibilidad tengan el mayor impacto.
Pero, aunque el potencial de la IA para transformar la economía mundial ha captado la imaginación del mundo, se habla menos de cómo la adopción de la IA ayudará a combatir las emisiones de carbono del sector inmobiliario, que son responsables de aproximadamente el 60% de las emisiones mundiales en las grandes ciudades. Las nuevas tecnologías pueden permitir a las organizaciones públicas y privadas crear estrategias de sostenibilidad eficaces para edificios individuales y carteras completas.
Un ámbito importante en el que veremos que esto se materializa, y que está infravalorado, surgirá en el marco de los esfuerzos por rehabilitar edificios. No es una tarea sencilla. A nivel mundial, más de 1.000 millones de metros cuadrados de superficie de oficinas necesitarán rehabilitación a mediados de este siglo. Esto significa que las tasas de rehabilitación deben aumentar significativamente, desde alrededor del 1% del parque inmobiliario al año en la actualidad hasta al menos el 3% del parque al año para alcanzar el objetivo.
Lograrlo requerirá más que instalar nuevos sistemas de control de calefacción y aire acondicionado o colocar paneles solares en los tejados. Las soluciones necesarias son mucho más complejas. Implican examinar sistemáticamente el estado actual de los edificios, sus estructuras, materiales, sistemas energéticos y de suministro, y sus operaciones. En esencia, se trata de absorber y analizar grandes cantidades de datos a escala y con rapidez, lo que hace que la IA sea perfecta para esta tarea.
La IA en acción
Para rehabilitar eficazmente los edificios hay que examinar grandes cantidades de información. Y, como no hay dos edificios iguales, cada inmueble necesita su propio enfoque.
Aquí es donde entran en juego la velocidad de la IA y los grandes modelos de lenguaje (LLM). Por ejemplo, revisar los documentos de construcción y los registros de mantenimiento puede ayudar a limitar la necesidad de nuevos equipos y materiales, reduciendo así los residuos. Analizar los sistemas de ingeniería puede ayudar a identificar soluciones sencillas, como determinar si un simple sensor adicional podría resolver el problema en lugar de una reforma más extensa.
Este trabajo, cuando se realiza manualmente, es complejo y requiere mucho tiempo. Sin embargo, la IA puede hacerlo más rápido y de forma más eficiente, al procesar los documentos, extraer la información necesaria y organizarla rápidamente en un formato estándar listo para usar.
Tomemos, por ejemplo, los planes para rehabilitar el Centro Mundial de Comercio de Bruselas, que, una vez terminado, será el edificio más eficiente desde el punto de vista energético de la capital de la Unión Europea. Durante su construcción, casi el 95% de todos los materiales y equipos existentes se recuperarán, reutilizarán o reciclarán, y se conservará el 65% de los edificios existentes. Unas 30.000 toneladas de hormigón procedentes de la demolición selectiva se reutilizarán in situ. Otras 1.000 toneladas de productos y materiales, como paneles de madera, moquetas y aislantes, se reutilizarán in situ o en otros lugares.
Un proyecto de esta envergadura se beneficiaría enormemente del uso de la IA para agilizar los esfuerzos, lo que permitiría destinar los valiosos recursos humanos a otras tareas.
Monitorización en tiempo real
La planificación de proyectos y la monitorización en tiempo real de las obras de construcción son también ámbitos en los que la IA puede aportar un enorme valor. La IA puede utilizar fotografías para generar modelos 3D de las obras e integrarlos en un plan de construcción, ayudando a los promotores a construir más rápido y con menor riesgo, al hacer seguimiento del avance del proyecto y optimizar los calendarios de obra. Combinar los datos e imágenes existentes de las obras con las capacidades de la IA generativa también puede resultar especialmente útil para visualizar cómo encajarán las nuevas estructuras en el entorno existente.
Además, está el seguimiento de la cadena de suministro. El sector inmobiliario debe tener en cuenta las emisiones de carbono de la cadena de suministro, que son notoriamente difíciles de rastrear. Aquí es donde la IA puede ayudar a evaluar los pros y los contras de las distintas opciones de rehabilitación, analizando rápidamente el impacto total de la cadena de suministro y el carbono total implicado, al tiempo que estandariza la presentación de informes y la documentación.
Por supuesto, aún quedan grandes desafíos por delante. Los procesos de rehabilitación son complicados y la IA no puede resolverlos de la noche a la mañana. En muchos casos, también hablamos de edificios antiguos, en los que puede haber menos datos disponibles para alimentar los modelos de IA, por lo que se requiere más investigación humana y más esfuerzo antes de que la IA pueda ser de utilidad real.
Sin embargo, aunque la IA no simplifica necesariamente todo el proceso, sin duda puede ayudar a completar cada tarea de forma más eficiente, lo que permite obtener mejores resultados. Nos queda un largo camino por recorrer para alcanzar la neutralidad de carbono en el sector inmobiliario, pero, con más herramientas emergentes, ya disponemos de soluciones para empezar a avanzar.
