Sostenibilidad

Desarrollamos Inteligencia Artificial

aplicada a la sostenibilidad

Sostenibilidad impulsada por IA

En Qaleon, nos apoyamos en la Inteligencia Artificial para analizar los puntos clave de la sostenibilidad que deben evaluarse, dándole especial énfasis a los criterios ASG. Esto implica considerar no solo las emisiones directas e indirectas a lo largo de la cadena de suministro en huella de carbono, sino también la promoción de condiciones laborales justas y seguras, así como el fomento de la transparencia y la equidad en todas nuestras operaciones.

Caso de Uso 1

Transparencia y trazabilidad en la cadena de suministro

Utilizamos IA para garantizar la transparencia y trazabilidad total en la cadena de suministro, permitiendo rastrear el origen, movimiento y estado de los productos en tiempo real, desde la materia prima hasta el consumidor final

Impactos positivos:

Reducción de errores y fraudes mediante registros inmutables y análisis inteligente de datos.
Cumplimiento normativo y mejora de la sostenibilidad al identificar proveedores poco éticos o insostenibles.
Generación de confianza y lealtad del cliente al demostrar transparencia y calidad

Resultados positivos

Reducción en tiempos de respuesta ante incidentes o retiradas de producto.

Incremento en la satisfacción y confianza del cliente gracias a la transparencia

Disminución en el riesgo de incumplimiento normativo

Caso de Uso 2

Predicción de consumos energéticos

Prever el consumo energético de manera precisa utilizando inteligencia artificial, para optimizar la gestión, reducir costes y mejorar la eficiencia en industrias, edificios y ciudades.

Reducción del consumo energético

Disminución de los costes operativos

Reducción de emisiones de CO₂

Impactos positivos:

Optimizar el uso de energía, ajustando automáticamente sistemas como climatización e iluminación, lo que se traduce en una reducción significativa de los costes energéticos operativos
Reduce el desperdicio de energía y las emisiones de CO₂ asociadas
Facilita la toma de decisiones basadas en datos para ajustar la producción y el almacenamiento energético, evitando picos de demanda y sobrecostes.

Caso de Uso 3

Medición y pronóstico de huella de carbono organizacional con IA

Nos apoyamos en la IA para medir y predecir la huella de carbono organizacional para identificar los principales focos de emisiones, establecer estrategias de reducción efectivas y cumplir con los estándares y normativas de sostenibilidad: CSRD, GRI, EINF, TCFD.

Resultados esperados con números:

Reducción de emisiones de GEI entre un 15% y 30% en tres años tras la implementación de medidas de mejora.
Disminución de hasta un 25% en costes energéticos asociados a la identificación y corrección de ineficiencias.
Mejora de la calificación ESG y facilita la obtención de sellos de certificación de huella tales como “Calculo y Reduzco” del MITERD tras la verificación y reducción de la huella de carbono.

Impactos positivos

Permite definir metas claras y planes de mejora para reducir emisiones y costes energéticos.

Mejora la eficiencia operativa al identificar áreas críticas y optimizar procesos.

Refuerza la transparencia y reputación frente a clientes, inversores y organismos reguladores.

Caso de Uso 4

Clasificación inteligente de residuos

Automatizamos y optimizamos la clasificación de residuos mediante inteligencia y visión artificial para maximizar el reciclaje, reducir la cantidad de desechos enviados a vertederos y mejorar la eficiencia operativa.

Impactos positivos:

Aumenta la precisión y velocidad en la separación de materiales reciclables, elevando la pureza de los materiales recuperados.
Reduce la cantidad de residuos que terminan en vertederos, favoreciendo la economía circular y disminuyendo el impacto ambiental.
Mejora la seguridad laboral al disminuir la intervención humana en tareas peligrosas.
Optimiza rutas y procesos, reduciendo costes operativos y emisiones asociadas al transporte.

Resultados positivos