Redacción Digital Inside España
KPMG ha publicado el informe “How AI is helping to improve energy efficiency and management in real estate”, en el que concluye que las rehabilitaciones convencionales son demasiado lentas y costosas para lograr a tiempo los recortes de consumo necesarios, y que la vía más rápida pasa por la IA aplicada dentro de un marco de Strategic Energy Management (SEM). La consultora plantea que el valor no está solo en instalar tecnología nueva, sino en cómo se gestiona la que ya existe.
Desde el lado de la implantación en campo, Exergio, desarrolladora de una herramienta de IA para eficiencia en edificios comerciales; afirma que sus proyectos reflejan estas conclusiones. Según la compañía, la IA ya está recortando consumos innecesarios en el rango del 20–30% en distintos climas y tipologías de inmuebles, aunque advierte de que esos ahorros se sostienen únicamente cuando hay una gestión energética activa detrás. La idea central es que la eficiencia no es un hito puntual, sino un modo de operación diario.
El marco SEM, tal y como recoge el informe, establece que es imprescindible medir de forma continua cómo consumen energía los edificios y asignar responsabilidades claras para corregir desviaciones. En ese esquema, suele recaer en los gestores de instalaciones o responsables energéticos la supervisión cotidiana, mientras que ajustes operativos (como la modificación de parámetros en sensores) deben ser ejecutados automáticamente por modelos de IA y aprendizaje automático en tiempo real, con expertos supervisando el proceso.
En términos de impacto, KPMG y especialistas del sector señalan que implantar la mentalidad SEM por sí sola tiende a aportar entre un 5% y un 7% de ahorro anual, y que la combinación de SEM con IA eleva ese rango hasta aproximadamente el 20–30%. La diferencia, apuntan, está en la capacidad de ajustar continuamente la operación con base en datos.
El informe distingue tres niveles dentro de SEM. En una primera etapa se trata de exprimir lo existente: optimizar la operación diaria de climatización (HVAC), iluminación y sistemas de control. Exergio considera que esta sintonización fina es actualmente un ámbito idóneo para la IA, porque permite capturar ahorros de forma más rápida. Un segundo peldaño es la sustitución de equipos obsoletos (como calderas, enfriadoras o bombas) por otros más eficientes. El tercero incorpora energías renovables o contratos a largo plazo, pero solo cuando el consumo base ya está bajo control. Los autores subrayan que el despliegue de renovables debe reservarse para el final, pues añade poco valor si antes no se ha optimizado la demanda.
Más allá de la tecnología, el documento insiste en el factor organizativo. La eficiencia depende menos de añadir hardware y más de cómo se administran los sistemas existentes. Lo que falta, es una cultura de gestión energética activa: SEM fija las reglas de juego y la IA mantiene los equipos dentro de esos márgenes de forma continua, con las personas tomando las decisiones.
Ese enfoque se estructura en un ciclo de cinco pasos: evaluación, planificación, implementación, desarrollo de capacidades y seguimiento. En la práctica, la IA puede regular la climatización de manera simultánea en función de la ocupación, la meteorología y los patrones de uso, mientras los gestores definen objetivos de ahorro, establecen rangos de confort y revisan resultados. Exergio indica que ya operaba con esta lógica antes de que recibiera el nombre de SEM, y que su plataforma se conecta a los sistemas de gestión energética del edificio para ajustar la HVAC con base en métricas como datos de sensores y presencia. La compañía encuadra este planteamiento en una IA “centrada en las personas”, orientada a aportar transparencia y facilitar la confianza en la operación diaria.
