{"id":35032,"date":"2026-10-26T03:00:00","date_gmt":"2026-10-26T03:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35032"},"modified":"2026-10-26T03:00:00","modified_gmt":"2026-10-26T03:00:00","slug":"schneider-electric-analiza-la-integracion-de-ia-en-los-sistemas-de-gestion-inteligente-de-edificios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=35032","title":{"rendered":"Schneider Electric analiza la integraci\u00f3n de IA en los sistemas de gesti\u00f3n inteligente de edificios"},"content":{"rendered":"
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La integraci\u00f3n de inteligencia artificial en los sistemas digitales de gesti\u00f3n de edificios permite conectar datos operativos y automatizar los ajustes de climatizaci\u00f3n. Un estudio de Schneider Electric<\/a> estima que esta optimizaci\u00f3n puede reducir hasta un 22% el consumo energ\u00e9tico total frente a controles tradicionales, en los escenarios evaluados.<\/p>\n

\"Ilustraci\u00f3n
Un estudio de Schneider Electric estima que la IA en edificios puede reducir hasta un 22% el consumo y recortar emisiones y costes operativos.<\/figcaption><\/figure>\n

El estudio<\/a>, titulado \u2018IA para el clima: cuantificaci\u00f3n del impacto energ\u00e9tico y de carbono de la optimizaci\u00f3n de edificios\u2019, fue presentado durante la Semana del Clima de Nueva York 2026. La investigaci\u00f3n utiliza modelos energ\u00e9ticos 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.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de climatizaci\u00f3n con IA<\/h2>\n

La propuesta se basa en a\u00f1adir una capa de inteligencia artificial sobre sistemas digitales de gesti\u00f3n 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 optimizaci\u00f3n de los sistemas de calefacci\u00f3n, ventilaci\u00f3n y aire acondicionado (HVAC) en tiempo real.<\/p>\n

Para ello incorpora informaci\u00f3n sobre patrones de ocupaci\u00f3n, previsiones meteorol\u00f3gicas, rendimiento de los equipos y otros par\u00e1metros operativos. El an\u00e1lisis de estos datos permite adaptar el funcionamiento de la climatizaci\u00f3n a las condiciones del inmueble y puede reducir la carga de trabajo de los equipos responsables de la gesti\u00f3n de instalaciones.<\/p>\n

La comunicaci\u00f3n de Schneider Electric sit\u00faa el ahorro energ\u00e9tico adicional de esta optimizaci\u00f3n entre el 7,2% y el 12,7%. Este intervalo corresponde a la mejora sobre un sistema inteligente de gesti\u00f3n de edificios, mientras que el m\u00e1ximo del 22% se refiere a la comparaci\u00f3n con controles tradicionales.<\/p>\n

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 t\u00e9rminos de energ\u00eda y emisiones dentro de los escenarios evaluados.<\/p>\n

Pankaj Sharma, vicepresidente ejecutivo de Software y Servicios de Schneider Electric, se\u00f1al\u00f3 que la conexi\u00f3n y contextualizaci\u00f3n de datos ser\u00e1 determinante para convertir informaci\u00f3n dispersa en acciones orientadas a reducir emisiones, costes y consumo.<\/p>\n

Ahorro energ\u00e9tico y reducci\u00f3n de emisiones<\/h2>\n

El an\u00e1lisis estima ahorros anuales en costes de suministros de entre 13.600 y 49.300 d\u00f3lares por edificio, calculados con las tarifas comerciales consideradas en el estudio. Estas estimaciones dependen de los escenarios analizados y de sus condiciones de funcionamiento.<\/p>\n

Entre los resultados cuantificados, el estudio recoge hasta unas 60 toneladas de CO\u2082 equivalente evitadas al a\u00f1o por edificio, con un m\u00e1ximo de 59.869 kg CO\u2082e. Schneider Electric<\/a> compara ese impacto ambiental con el beneficio medio de plantar 2.700 \u00e1rboles adultos.<\/p>\n

El an\u00e1lisis tambi\u00e9n identifica escenarios en los que el ahorro energ\u00e9tico anual supera los 200 MWh por edificio, una cantidad de electricidad suficiente para abastecer durante un a\u00f1o a varias decenas de hogares medios. Otro de los resultados destacados es que la IA puede m\u00e1s que duplicar el ahorro logrado \u00fanicamente mediante sistemas inteligentes de control de edificios.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n concluye adem\u00e1s que las emisiones evitadas superan en m\u00e1s de 100 veces la huella de carbono del propio sistema de IA. La compa\u00f1\u00eda sit\u00faa estos resultados en un contexto en el que los edificios representan aproximadamente el 37% de las emisiones globales de carbono relacionadas con la energ\u00eda.<\/p>\n

Aplicaci\u00f3n en edificios peque\u00f1os y medianos<\/h2>\n

La investigaci\u00f3n tambi\u00e9n destaca el potencial de la IA en edificios peque\u00f1os y medianos, con una superficie inferior a unos 9.300 m\u00b2. Este segmento puede beneficiarse de la optimizaci\u00f3n automatizada, pese a que hist\u00f3ricamente los sistemas de gesti\u00f3n energ\u00e9tica se han considerado demasiado complejos o costosos para instalaciones de menor tama\u00f1o.<\/p>\n

Schneider Electric sostiene que la IA puede facilitar el acceso a funciones avanzadas de gesti\u00f3n de edificios en inmuebles donde los recursos especializados en operaci\u00f3n y mantenimiento suelen ser m\u00e1s limitados. En este \u00e1mbito, la automatizaci\u00f3n permitir\u00eda reducir el consumo energ\u00e9tico, disminuir los costes operativos y recortar emisiones mediante decisiones basadas en datos.<\/p>\n

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