28 de octubre de 2024
SINAI
El camino hacia la consecución de emisiones netas cero es crucial para los líderes en sostenibilidad, los gestores del clima y los administradores de empresas. La base de esta búsqueda reside en comprender y aplicar estrategias eficaces de descarbonización.
La descarbonización es el proceso de reducción de las emisiones de dióxido de carbono a través de diversas estrategias e innovaciones tecnológicas, no de compensación o eliminación, sino sólo de reducción. En el contexto empresarial, implica la transición de prácticas y productos que dependen de combustibles fósiles a otros renovables o mucho menos intensivos en carbono. El viaje desde la concienciación inicial hasta la aplicación integral puede clasificarse en dos etapas principales: el modelado de descarbonización inicial y el avanzado.
Pero, ¿cuáles son las diferencias entre los modelos de descarbonización en fase inicial y avanzada, y cómo pueden las empresas abordar sus objetivos medioambientales con precisión y ambición?
Un plan de descarbonización temprana es el punto de partida de los viajes de sostenibilidad de las empresas. Se centra en el establecimiento de objetivos de reducción y en el desarrollo de estrategias que se ajusten a la misión y la visión generales de la empresa, utilizando datos sectoriales para ofrecer una visión general de los posibles proyectos de reducción de emisiones. Definir una hoja de ruta a nivel corporativo puede servir de orientación para la aprobación de presupuestos, la aceptación de las partes interesadas y las relaciones públicas.
Los modelos de descarbonización temprana ofrecen varias ventajas clave a las empresas que acaban de iniciar sus esfuerzos de sostenibilidad. En primer lugar, proporcionan un método rentable y directo para entrar en el terreno de la descarbonización sin abrumar a los miembros del equipo con la recopilación de datos financieros para los proyectos ni exigir una compleja contabilidad del carbono. Un plan inicial permite a las empresas fijar objetivos e hitos realistas, respaldados por iniciativas recomendadas y adaptadas a su sector específico.
El modelado corporativo está en el centro de las primeras estrategias de descarbonización. Utilizando modelos basados en IA, las empresas pueden crear proyectos y asignar objetivos de reducción porcentual a nivel corporativo. Este enfoque sienta las bases para los esfuerzos de sostenibilidad en curso y es una alternativa a los costosos contratos de consultoría. Permite a las empresas mejorar la percepción pública y la reputación de la marca publicando un plan de reducción defendible hasta que puedan evolucionar y empezar a utilizar modelos avanzados.
Mientras que los primeros planes sientan las bases y permiten la planificación a nivel corporativo, los planes avanzados de descarbonización ofrecen un enfoque más granular. Estos planes se centran en los datos de las instalaciones, lo que permite a las empresas ejecutar estrategias detalladas de descarbonización en cada una de ellas. Al integrar datos financieros y medioambientales avanzados, las empresas pueden poner en marcha proyectos de reducción basados en el esfuerzo, el coste y la rentabilidad.
Una característica clave de los planes avanzados de descarbonización es la modelización a nivel de instalación. Esto permite a las empresas identificar y priorizar proyectos específicos de reducción de emisiones dentro de instalaciones individuales. Las empresas pueden optimizar sus estrategias de descarbonización centrándose en datos granulares para lograr la máxima eficiencia e impacto, también para disponer de modelos financieros más precisos que informen la construcción de estrategias.
Los planes avanzados también incorporan aportaciones financieras detalladas y una contabilidad exhaustiva del carbono. Esto garantiza que las empresas puedan gestionar eficazmente los recursos y hacer un seguimiento de los avances a lo largo del tiempo. Al alinear las metas financieras con los objetivos de sostenibilidad, las empresas pueden crear listas procesables de proyectos diseñados para reducir las emisiones y alcanzar sus objetivos de descarbonización.
La transición a la modelización avanzada de la descarbonización ofrece numerosas ventajas. Permite a las empresas modelizar escenarios complejos que también incluyen puntos de datos externos y adaptarse a medida que las condiciones del mercado cambian continuamente. Esta flexibilidad garantiza que las empresas puedan responder rápidamente a los nuevos retos y oportunidades e impulsar eficazmente la colaboración entre los equipos internos para alcanzar los objetivos compartidos de la empresa.
En todas las fases, la propuesta de valor de la descarbonización sigue siendo fundamental. Las empresas pueden comunicar eficazmente su compromiso con la sostenibilidad mediante modelos de descarbonización temprana o avanzada. Esta transparencia genera confianza entre las partes interesadas y refuerza las relaciones con los clientes. Sin embargo, a la hora de la ejecución, la modelización avanzada es la más adecuada para un análisis más profundo del impacto financiero y medioambiental.
La IA podría desempeñar un papel fundamental tanto en los planes de descarbonización tempranos como en los avanzados. Las empresas pueden utilizar los proyectos de reducción de emisiones recomendados por la IA para mejorar sus estrategias con información basada en datos. Esta tecnología permite a las empresas desarrollar hojas de ruta sólidas que se ajusten a sus necesidades y objetivos.
Varias organizaciones han aplicado con éxito estrategias de descarbonización en distintas fases. Por ejemplo, Natura se centró en desarrollar una estrategia corporativa a nivel de unidad de negocio antes de emprender una modelización financiera detallada. Del mismo modo, Penn Engineering ha construido un modelo basado en Excel para realizar un seguimiento de los escenarios de crecimiento y evaluar las implicaciones del impuesto sobre el carbono.
Seguir una estrategia de descarbonización bien estructurada es esencial para las empresas que aspiran a prosperar en un mundo en rápida evolución. Las organizaciones pueden adaptar sus planteamientos a sus necesidades y aspiraciones específicas comprendiendo las diferencias entre la modelización temprana y la avanzada.