La integración de inteligencia artificial en los sistemas digitales de gestión de edificios permite conectar datos operativos y automatizar los ajustes de climatización. Un estudio de Schneider Electric estima que esta optimización puede reducir hasta un 22% el consumo energético total frente a controles tradicionales, en los escenarios evaluados.
El estudio, titulado ‘IA para el clima: cuantificación del impacto energético y de carbono de la optimización de edificios’, fue presentado durante la Semana del Clima de Nueva York 2026. La investigación utiliza modelos energéticos de edificios validados con datos de implementaciones piloto en condiciones reales para evaluar el consumo, las emisiones y los costes operativos en Australia, India y Estados Unidos.
Optimización de climatización con IA
La propuesta se basa en añadir una capa de inteligencia artificial sobre sistemas digitales de gestión de edificios ya existentes. Esta capa permite conectar fuentes de datos que antes funcionaban de forma aislada, analizar de manera continua las condiciones del edificio y automatizar la optimización de los sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) en tiempo real.
Para ello incorpora información sobre patrones de ocupación, previsiones meteorológicas, rendimiento de los equipos y otros parámetros operativos. El análisis de estos datos permite adaptar el funcionamiento de la climatización a las condiciones del inmueble y puede reducir la carga de trabajo de los equipos responsables de la gestión de instalaciones.
La comunicación de Schneider Electric sitúa el ahorro energético adicional de esta optimización entre el 7,2% y el 12,7%. Este intervalo corresponde a la mejora sobre un sistema inteligente de gestión de edificios, mientras que el máximo del 22% se refiere a la comparación con controles tradicionales.
El informe contempla tanto implantaciones de IA alojadas en la nube como soluciones con procesamiento local, en el edge. Ambas configuraciones pueden generar beneficios en términos de energía y emisiones dentro de los escenarios evaluados.
Pankaj Sharma, vicepresidente ejecutivo de Software y Servicios de Schneider Electric, señaló que la conexión y contextualización de datos será determinante para convertir información dispersa en acciones orientadas a reducir emisiones, costes y consumo.
Ahorro energético y reducción de emisiones
El análisis estima ahorros anuales en costes de suministros de entre 13.600 y 49.300 dólares por edificio, calculados con las tarifas comerciales consideradas en el estudio. Estas estimaciones dependen de los escenarios analizados y de sus condiciones de funcionamiento.
Entre los resultados cuantificados, el estudio recoge hasta unas 60 toneladas de CO₂ equivalente evitadas al año por edificio, con un máximo de 59.869 kg CO₂e. Schneider Electric compara ese impacto ambiental con el beneficio medio de plantar 2.700 árboles adultos.
El análisis también identifica escenarios en los que el ahorro energético anual supera los 200 MWh por edificio, una cantidad de electricidad suficiente para abastecer durante un año a varias decenas de hogares medios. Otro de los resultados destacados es que la IA puede más que duplicar el ahorro logrado únicamente mediante sistemas inteligentes de control de edificios.
La investigación concluye además que las emisiones evitadas superan en más de 100 veces la huella de carbono del propio sistema de IA. La compañía sitúa estos resultados en un contexto en el que los edificios representan aproximadamente el 37% de las emisiones globales de carbono relacionadas con la energía.
Aplicación en edificios pequeños y medianos
La investigación también destaca el potencial de la IA en edificios pequeños y medianos, con una superficie inferior a unos 9.300 m². Este segmento puede beneficiarse de la optimización automatizada, pese a que históricamente los sistemas de gestión energética se han considerado demasiado complejos o costosos para instalaciones de menor tamaño.
Schneider Electric sostiene que la IA puede facilitar el acceso a funciones avanzadas de gestión de edificios en inmuebles donde los recursos especializados en operación y mantenimiento suelen ser más limitados. En este ámbito, la automatización permitiría reducir el consumo energético, disminuir los costes operativos y recortar emisiones mediante decisiones basadas en datos.