Existen herramientas de IA que crean modelos energéticos de referencia para activos, lo que permite a los propietarios aprovechar los datos de construcción existentes en su estrategia energética. Estos modelos de referencia también ayudan a identificar oportunidades de ahorro de energía en todas las carteras sin el tiempo y el costo de auditar cada activo.
"La IA puede integrar la ubicación, las condiciones climáticas, las fuentes de energía y la información disponible externamente para modelar el uso de energía para activos similares o tecnologías más nuevas que carecen de datos granulares. Esto permite a los operadores de edificios comenzar a beneficiarse de controles de energía más avanzados antes de realizar una auditoría completa", dice Yuehan Wang, Asociado de Investigación Global – Tecnologías Inmobiliarias, JLL.
En la planificación energética, las herramientas de IA también pueden informar estrategias para combinar energía renovable con fuentes tradicionales y almacenamiento de baterías, apoyando la resiliencia a través de picos de precios y cortes de energía.
Modernización para un futuro con bajas emisiones de carbono
Las modernizaciones energéticas se están volviendo cruciales para que los edificios sigan siendo competitivos a medida que la demanda de los inquilinos se desplaza hacia espacios más sostenibles, además de evitar el incumplimiento en medio de regulaciones más estrictas.
"La eficiencia energética mejorada atrae la" prima ecológica" del creciente número de inquilinos que valoran la sostenibilidad, ayudando a preparar para el futuro las carteras inmobiliarias", dice Wang.
La investigación de JLL descubrió que una modernización de ligera a mediana, que aborda elementos desde iluminación hasta equipos mecánicos, eléctricos y de plomería, puede reducir el consumo de energía entre un 10% y un 40%.
La IA está ayudando cada vez más a los propietarios e inversores a adoptar un enfoque más informado y basado en datos sobre su estrategia general de modernización energética y a navegar mejor las incertidumbres en los períodos de rentabilidad y recuperación de la inversión.
Los modelos energéticos altamente específicos impulsados por IA pueden guiar las modernizaciones para mejorar la eficiencia energética de un edificio, apoyando la creación de gemelos digitales detallados. Estos simulan la demanda de energía del edificio bajo diferentes parámetros de diseño y pueden ser un factor crucial para acelerar las modernizaciones para alinearlas con los objetivos netos cero.
"Mitigar los riesgos de devaluación y de activos varados es un beneficio clave de las renovaciones energéticas. El modelado energético impulsado por IA puede ayudar a establecer una estrategia de inversión basada en datos no solo para edificios individuales, sino también para carteras completas, mientras los propietarios trabajan hacia los objetivos de descarbonización durante los próximos cinco años", dice Balakrishnan.
Superando las barreras para la adopción de IA
Si bien muchos propietarios de bienes raíces ven el potencial de la IA para cumplir con los objetivos de eficiencia energética, la implementación puede ser un desafío.
"Implementando IA es más que una actualización tecnológica; requiere reorganizar los flujos de trabajo de construcción para admitir un modelo impulsado por IA", dice Wang. "El liderazgo también debe asegurarse de que todos los niveles de su organización estén comprometidos con la solución de IA.”
Los arrendamientos ecológicos, que alinean a inquilinos y propietarios con los objetivos de sostenibilidad, pueden fomentar la adopción de IA para la eficiencia energética. Los subsidios gubernamentales actuales, como la Ley de Reducción de la Inflación de EE. UU. y el Acuerdo Verde de la UE, también reducen las barreras de costos para la implementación de la IA.
Aún así, es esencial contar con incentivos más amplios para involucrar a todas las partes interesadas en la adopción de la IA.
"Las regulaciones están aumentando la demanda de IA por parte de los inversores para abordar los desafíos de eficiencia energética", dice Ravichandar. "La clave es encontrar incentivos adicionales para alentar a todos los usuarios de una organización a adoptar la IA.”
Aunque la adopción de IA para la gestión de la energía varía entre regiones y gobiernos locales, es probable que la creciente disponibilidad de productos de IA y la caída de los costos ayuden a cambiar la mentalidad e impulsar la adopción.
"Con la entrada al mercado de nuevas fuentes de energía y soluciones impulsadas por IA, los beneficios de la IA en la planificación energética serán más claros, especialmente a medida que las partes interesadas en bienes raíces busquen proteger sus activos en el futuro", dice Balakrishnan.
Esto podría convencer a más empresas de que la IA es un facilitador fundamental para lograr sus objetivos de descarbonización.
"La IA traerá un cambio de paradigma en las operaciones de construcción", dice Ravichandar. "La tecnología está aquí, ahora necesitamos integrarla en los procesos y equipar a las personas para desbloquear todo su potencial.”
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