02556nam a22003617i 4500 00008722 ES-MaONT 20260204173157.0 a|||||r|||| 00| 0 ta 260204s2025 a|||| t||| 00| 0 eng d ES-MaONT 7561 KPMG AI’s dual promise : Enabling positive climate outcomes and powering the energy transition / KPMG [Paises Bajos] : KPMG ,2025 45 páginas ; 1 documento PDF isbdcontent texto (visual) isbdmedia electrónico rdacarrier recurso en línea El informe analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede contribuir a la sostenibilidad ambiental y a la transición energética, pese a su creciente consumo energético. Su objetivo es ofrecer una visión equilibrada sobre el impacto ambiental de la IA y su capacidad para reducir emisiones, mejorar la eficiencia y apoyar prácticas circulares. La investigación se basa en una encuesta a más de 1.200 ejecutivos de 20 mercados, abarcando tanto productores como consumidores de energía. Los hallazgos reflejan que la mayoría de las empresas ve la IA como un acelerador de la acción climática. Aunque anticipan un aumento de sus necesidades energéticas, confían en que la eficiencia y las energías renovables compensarán esta demanda. La IA ya se utiliza para optimizar redes eléctricas, mejorar la gestión de cargas, aumentar la eficiencia de centros de datos y facilitar la adopción de energías limpias, generando nuevas oportunidades de innovación y competitividad. El informe concluye que aprovechar esta doble promesa requiere actuar con rapidez y coordinar esfuerzos entre empresas, gobiernos e inversores. Recomienda fortalecer la gobernanza del dato, invertir en energías renovables, mejorar infraestructuras y promover alianzas público privadas. Una adopción estratégica permitirá convertir la IA en un motor clave de descarbonización y crecimiento sostenible. 4348 Inteligencia Artificial 5192 Sostenibilidad 10116 Transición energética 8757 Eficiencia energética 10169 Hayes, Mike 10171 De, Anish 10173 Scally, Anna 10174 Jafri, Wafa 10176 Tucker, Reid https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2025/11/ai-dual-promise-report.pdf 0 Acceso a publicación z INF 8722 8722 0 0 0 3 1 9657 01 01 online 2026-02-04 0 1000020178865 2026-02-04 00:00:00 2026-02-04 INF