Aprovechando la IA en la Contabilidad del Carbono

A medida que la demanda de una contabilidad precisa del carbono se dispara, la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en este campo se vuelve cada vez más vital. El 28 de noviembre de 2024, Carbon+Alt+Delete organizó unwebinardonde se discutió cómo la IA puede ayudar a los expertos a ahorrar tiempo en la contabilidad del carbono. En esta entrada del blog, resumimos los puntos clave.

IA: expectativa versus valor

La IA se ha convertido en una palabra de moda en los últimos años, y su importancia en diversas industrias es innegable. A pesar de las críticas comunes —la susceptibilidad a errores de la IA y su considerable consumo energético— los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) representan un hito tecnológico. Estos modelos pueden agilizar dramáticamente los flujos de trabajo de los expertos sin reemplazar el invaluable elemento humano.

La realidad es que los profesionales de la contabilidad del carbono necesitan el ahorro de tiempo que la IA puede proporcionar para satisfacer la demanda del mercado. Según el análisis de Carbon+Alt+Delete, se proyecta que el mercado de la contabilidad del carbono en Europa crecerá por un factor de cuatro, desde €1.4 mil millones actualmente hasta €4.9 mil millones para 2028. La mitad de este crecimiento debe provenir del aumento en la capacidad de los expertos en carbono, mediante la reorientación de expertos existentes y la formación de nuevos expertos en carbono. La otra mitad del crecimiento debe provenir de mejoras en la eficiencia. En particular, reduciendo el tiempo dedicado a la recopilación y limpieza de datos. Este último aspecto es donde la IA es muy fuerte.

Lo que piensan los consultores de sostenibilidad

Durante el webinar, se preguntó a la audiencia de expertos en sostenibilidad cómo ven el papel de la IA en los informes de sostenibilidad. Resultó que una gran mayoría es optimista sobre el valor que la IA puede aportar (ver figura a continuación).

En el resto de esta entrada del blog, nos centramos en 2 casos de uso concretos donde la IA puede aportar un valor real en la contabilidad del carbono.

Caso de uso 1: encontrar el mejor factor de emisión disponible

Seleccionar el factor de emisión adecuado puede ser un desafío. Las descripciones de los datos de actividad pueden ser a veces demasiado vagas o excesivamente específicas, lo que dificulta su correspondencia con el factor de emisión correcto. Con más de 100.000 factores de emisión disponibles, navegar entre las opciones puede resultar abrumador. Además, a menudo no existe un único factor "óptimo", especialmente en las emisiones de Alcance 3, particularmente para bienes y servicios.

Aquí es donde la IA puede ayudar. Al analizar patrones lingüísticos, la IA puede identificar factores con descripciones estadísticamente similares, facilitando la búsqueda de coincidencias relevantes. La IA también puede realizar búsquedas en diferentes idiomas, ampliando el alcance de los datos disponibles. Además, las perspectivas impulsadas por la IA pueden sugerir posibles factores de emisión que podrían no haberse considerado inicialmente.

Caso de uso 2: lectura de datos de actividad desde facturas

Más allá de la selección de factores de emisión, la recopilación de datos sigue siendo uno de los mayores puntos débiles en la contabilidad del carbono. Muchas empresas luchan con la disponibilidad centralizada de datos, formatos ineficientes, largos plazos de entrega, múltiples iteraciones y cambios de última hora. Estos problemas ralentizan la elaboración de informes y la toma de decisiones. Incluso cuando se recopilan los datos, persisten las preocupaciones sobre su calidad. Las empresas a menudo se enfrentan a datos faltantes o aproximados, fuentes de datos poco claras, registros incompletos y terminología inconsistente. Sin datos fiables, los cálculos de la huella de carbono carecen de precisión, lo que dificulta el seguimiento preciso del progreso.

Las soluciones basadas en IA pueden abordar estos desafíos automatizando la recopilación de datos y mejorando la precisión. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar grandes volúmenes de datos financieros y operativos, garantizando la integridad y consistencia.

Un enfoque prometedor impulsado por la IA es el análisis de facturas, donde los datos financieros sirven como una fuente centralizada y exhaustiva de información. Al analizar las facturas, la IA puede extraer datos relevantes sobre el carbono, permitiendo una medición de la huella basada en actividades en lugar de estimaciones generales basadas en gastos menos procesables.

A medida que la tecnología mejora, los modelos de lenguaje grande se están volviendo más efectivos en reconocer e interpretar datos relacionados con el carbono en facturas y otros documentos empresariales. El objetivo a largo plazo que tenemos en Carbon+Alt+Delete es automatizar el procesamiento de facturas durante la noche, proporcionando a los contadores de carbono una huella completada al 80%, reduciendo significativamente la carga de trabajo manual y mejorando la precisión.

Sobre Carbon+Alt+Delete

Ofrecemos software para la contabilidad del carbono dirigido a consultores y consultoras de sostenibilidad que guían a las empresas hacia el objetivo de Net Zero.

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