Durante mucho tiempo, medir la huella de carbono fue visto como un ejercicio técnico, reservado para empresas reguladas o con operaciones industriales complejas. Sin embargo, hoy es una herramienta estratégica con impacto directo en el posicionamiento, las finanzas y la apertura a nuevos mercados. La gran mayoría de las empresas en América Latina no mide ni reporta adecuadamente sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Y aunque parezca un dato interno o ambiental, la falta de visibilidad está dejando millones sobre la mesa.
Latcabon
Wikidocs
Reunir y explicar en forma simple y precisa los principales términos que atraviesan la acción climática, la economía del carbono y las tecnologías habilitadoras.
Wiki
Links interesantes
Objetivos
Explicar cómo la IA potencia la acción climática mediante análisis predictivo, automatización de procesos, monitoreo inteligente y toma de decisiones basadas en evidencia. En LatCarbon entendemos que la IA es una aliada estratégica para la sostenibilidad con datos reales.
IA para detección ambiental
La inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de datos satelitales, sensores e históricos para detectar patrones y cambios en el ambiente.
Aplicaciones concretas:
Deforestación y cambios en uso del suelo.
Degradación forestal no autorizada.
Identificación de zonas de riesgo climático.
Análisis multitemporal de cobertura vegetal.
Gracias al aprendizaje automático (machine learning), hoy podemos detectar amenazas al carbono capturado en tiempo casi real.
IA predictiva para captura y emisiones
Modelos basados en IA permiten estimar con gran precisión la captura futura de carbono y las emisiones esperadas de diferentes actividades.
Ejemplos:
Cuánto CO₂ capturará un bosque en 10 años según clima, especie, suelo y topografía.
Cómo evolucionarán las emisiones de una industria si aplica mejoras tecnológicas.
Predicción de incendios, plagas o sequías que podrían impactar un proyecto.
En LatCarbon usamos IA predictiva para reducir riesgos, planificar mejor y aumentar la credibilidad de los proyectos.
IA para MRV automatizado
El monitoreo, reporte y verificación (MRV) puede ser más preciso, económico y ágil gracias a modelos de IA entrenados con datos ambientales y operativos.
Beneficios:
Reducción de errores humanos y sesgos.
Verificación continua sin esperar a auditorías anuales.
Visualización dinámica de datos para actores clave.
Con IA, el proceso de MRV se transforma en una herramienta de mejora continua, no solo un requisito burocrático.
IA explicativa vs IA generativa
IA explicativa:
Utiliza datos para analizar causas, correlaciones y decisiones.
Ideal para auditar y justificar acciones climáticas (¿por qué ocurrió tal cambio?).
IA generativa:
Crea textos, imágenes, modelos o simulaciones.
Útil para generar reportes automáticos, proyecciones visuales o materiales educativos.
En LatCarbon combinamos ambas para entregar insights sólidos y comunicación comprensible, tanto para expertos como para la comunidad.
Ciencia de datos climáticos
La inteligencia artificial es tan buena como los datos que procesa. Por eso en LatCarbon promovemos una cultura de datos climáticos abiertos, verificables y éticos.
Enfoques:
Recolección desde sensores, satélites, fuentes públicas y datos de campo.
Estandarización para interoperar con plataformas globales.
Procesamiento en tiempo real o batch para análisis profundo.
El dato es la nueva energía de la acción climática, y la IA es su motor.
Ética, transparencia y sesgos
La IA no es neutral. Por eso, promovemos una IA climática con valores claros:
Transparente: explicable y auditable.
Justa: que no refuerce desigualdades ni excluya comunidades.
Útil: orientada a impacto social y ambiental positivo.
Segura: que respete la privacidad y la autonomía de los actores.
En LatCarbon diseñamos nuestros modelos con enfoque ético y regenerativo, poniendo a las personas y al planeta en el centro.