El sector del transporte es responsable tanto de un crecimiento económico significativo como de hasta una cuarta parte de todas las emisiones de gases de efecto invernadero.
La inteligencia artificial puede reducir las emisiones del sector del transporte mediante soluciones escalables, mucho más rápido que los enfoques tradicionales.
Una gobernanza coherente es fundamental para ayudar a escalar las soluciones y alcanzar objetivos de descarbonización ambiciosos.
El sector mundial del transporte se encuentra en una encrucijada decisiva. Responsable del 16-25 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI), desempeña un papel fundamental tanto en el crecimiento económico como en el impacto climático. Solo la logística de mercancías, que comprende el transporte de bienes por carretera, mar, aire y ferrocarril, representa casi la mitad de las emisiones del sector, lo que contribuye en un 7-8 % a nivel mundial.
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como un poderoso catalizador de la descarbonización, capaz de mejorar la eficiencia operativa y reducir las emisiones hoy, y no dentro de años. Sin embargo, sin una gobernanza sólida y equitativa, existe el riesgo de que su potencial se diluya por la fragmentación, la ineficiencia y la desigualdad.
La innovación prospera dentro de normas claras. Del mismo modo que las reglas convierten una simple pelota en un deporte atractivo, una gobernanza bien concebida transforma la IA de una tecnología prometedora en una herramienta poderosa que beneficia a todos. Alinear los modelos de negocio impulsados por la IA en la economía real con una regulación favorable al clima es esencial para un crecimiento sostenible e inclusivo.
3 palancas que impulsan la descarbonización con IA en el transporte
El documento técnico sobre transporte e IA – Intelligent Transport, Greener Future: AI as a Catalyst to Decarbonize Global Logistics – expone cómo la tecnología puede reducir las emisiones del transporte hasta en un 15 % gracias a una mayor eficiencia.
Destacan tres palancas clave:
1. Optimización de rutas
Los algoritmos de IA pueden analizar datos en tiempo real, como patrones de tráfico, condiciones meteorológicas y horarios de entrega, para identificar las rutas más eficientes en combustible para el transporte de mercancías por carretera, aire y mar.
Esto reduce los kilómetros innecesarios y los tiempos de inactividad, lo que se traduce directamente en menores emisiones. Por ejemplo, el sistema ORION de UPS ahorra 10 millones de galones de combustible al año optimizando las rutas de entrega con IA.
2. Aprovechamiento de la capacidad
La IA permite una planificación inteligente de la carga para barcos, trenes y camiones, garantizando que los vehículos circulen más cerca de su capacidad máxima y reduciendo al mínimo los viajes en vacío. Por ejemplo, la división de carga de una importante aerolínea aumentó la capacidad de carga en un 8 % mediante la gestión de la demanda y de la capacidad basada en IA durante un programa piloto de 12 semanas.
3. Cambios modales y análisis predictivo
La planificación logística impulsada por IA puede trasladar mercancías de modos con mayores emisiones (como el transporte por camión) a opciones con menores emisiones (como el ferrocarril o el transporte marítimo). El análisis predictivo también ayuda a prever fluctuaciones de la demanda y perturbaciones, lo que permite realizar ajustes proactivos para suavizar las operaciones, ahorrando así dinero y reduciendo al mínimo los recursos desperdiciados.
Por ejemplo, la solución multimodal de DHL, que optimiza las operaciones de transporte por carretera entre España y Alemania aprovechando las rutas ferroviarias existentes, redujo los costes en un 13 % y las emisiones en un 58 % por tonelada-kilómetro y viaje.
Tecnología infrautilizada en el sector privado y en la administración pública
Aunque el sector logístico reconoce cada vez más el potencial de la IA para generar valor y apoyar los objetivos climáticos, su uso sigue estando en gran medida infraaprovechado. Según Eurostat, solo el 3,72 % de las empresas de la UE utilizó tecnologías de IA para la logística en 2024.
Este impulso creciente no se limita al sector privado. Los gobiernos también están reconociendo los beneficios de la IA para el sector del transporte.
No obstante, una mayor adopción debe ir de la mano de una gobernanza sólida que permita un despliegue escalable y responsable. En sus recomendaciones recientes, los gobiernos de los 69 miembros del Foro Internacional del Transporte (FIT) subrayaron la importancia de adoptar un marco de gobernanza que garantice la seguridad, la precisión y la privacidad de los datos de IA.
Principios éticos: Garantizar que los sistemas de IA funcionen de manera transparente, justa y sin sesgos, especialmente en decisiones que afecten a la seguridad y a la asignación de recursos.
Gobernanza de datos: Establecer normas claras para la recogida, el intercambio y la protección de datos, equilibrando la innovación con la privacidad y la seguridad.
Rendición de cuentas y supervisión: Definir responsabilidades y establecer mecanismos de supervisión humana que garanticen que las decisiones puedan auditarse y corregirse.
Desarrollo de capacidades: Dotar a las autoridades del transporte y a las partes interesadas de las competencias y herramientas necesarias para gestionar eficazmente los sistemas de IA.
Aplicar estos principios a las conclusiones operativas del documento técnico es esencial. Sin acuerdos claros de intercambio de datos y directrices éticas, la confianza y la colaboración pueden debilitarse, lo que dificultaría la ampliación de las soluciones basadas en IA.
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial en relación con la economía circular?
Trazar un camino responsable hacia el futuro
Alcanzar las emisiones netas cero en el transporte exige un enfoque integrado. Combinar combustibles más limpios, electrificación y nuevas tecnologías de vehículos con eficiencias impulsadas por la IA, respaldadas por una gobernanza sólida, ofrece la mejor oportunidad para alcanzar objetivos de crecimiento ambiciosos y alineados con el clima.
Los próximos pasos prácticos incluyen:
Fomentar la colaboración multisectorial: Los responsables políticos, la industria y la sociedad civil deben colaborar para elaborar conjuntamente normas interoperables sobre datos y ética de la IA, aprovechando las plataformas multisectoriales para generar consensos que, además, protejan el interés público.
Invertir en capacidades e infraestructura: Los gobiernos y las autoridades del transporte deberían priorizar los programas de recualificación y la infraestructura de IA para garantizar la preparación para un despliegue a gran escala. Por ejemplo, dotar a los reguladores de conocimientos técnicos mejorará la supervisión y la gobernanza adaptativa.
Pilotar aplicaciones responsables de IA: Los proyectos piloto específicos que integren la optimización de rutas, la gestión de la capacidad y la planificación de cambios modales basadas en IA, dentro de protocolos de gobernanza claros, pueden demostrar su valor e impulsar una adopción más amplia.
Seguimiento y mejora continua: La supervisión continua y los circuitos de retroalimentación permiten mejorar de forma constante los sistemas de IA y los marcos de gobernanza.
Al integrar tecnología, política y modelos de negocio de la economía real, podemos construir sistemas de transporte más inteligentes que sean también responsables e inclusivos, que se ganen la confianza de la ciudadanía y que atiendan las necesidades del planeta.
