Por José Luis Casal

Senior Advisor. Experto en modelos de negocio digitales

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El Cambio Climático es la amenaza más acuciante a la que se enfrenta la especie humana en la actualidad, y la Inteligencia Artificial es la herramienta más poderosa y prometedora de que dispone la humanidad en el siglo XXI. ¿Podemos utilizar la segunda para combatir la primera?

Como siempre, los conocimientos, la ilusión, la agilidad y el propósito de las startups están aquí para hacerlo.

Tanto el cambio climático como la Inteligencia Artificial son campos interdisciplinares de gran alcance

Ambos transformarán literalmente todos los sectores de la economía en los próximos años. Por lo tanto, no existe una única aplicación de la IA al Cambio Climático que sea la ‘bala de plata’. Pero en cambio, sí tenemos una amplia gama de casos de uso del Machine Learning que puede ayudar en la carrera por descarbonizar nuestro mundo.

Casi todas las actividades importantes que realiza la humanidad hoy en día contribuyen a nuestra huella de carbono en cierta medida: construir cosas, mover cosas, suministrar energía, comer cosas, computar cosas…

De todas ellas, hay un subconjunto de iniciativas de descarbonización a las que la Inteligencia Artificial puede aplicarse de forma productiva. Y de éstas, hay un subconjunto para el que existen modelos de negocio de startups que lo están haciendo realmente bien y tienen un enorme potencial.

En los próximos años se generarán muchos miles de millones de dólares en forma de valor empresarial a medida que los emprendedores y empresarios aprovechen estas oportunidades.

 

La lucha contra el Cambio Climático no sólo es un imperativo mundial urgente, sino una enorme oportunidad de negocio.

AI y cambio climático

Y no nos equivoquemos: hemos llegado a un importante punto de inflexión en la relación entre el Cambio Climático y el modelo económico actual.

Inversiones sin precedentes han empezado a fluir hacia iniciativas relacionadas con el clima. En los últimos años, muchas de las mayores empresas del mundo se han comprometido públicamente a alcanzar las emisiones netas cero y han comenzado a adaptar las operaciones de sus organizaciones en consecuencia.

El año pasado, BlackRock, la mayor gestora de activos del mundo anunció que hacía del Cambio Climático un elemento central de su estrategia de inversión. Los bancos centrales y reguladores han empezado incluso a tomar medidas políticas directas al considerar el Cambio Climático como un riesgo económico sistémico.

En resumen, la lucha contra el Cambio Climático no sólo es un imperativo mundial urgente, sino una enorme oportunidad de negocio. Y, como predijo el inversor Chamath Palihapitiya, ‘el primer trillonario del mundo se hará con el cambio climático’.

Es importante mencionar que, además de servir como herramienta en esta lucha contra el Cambio Climático, el propio aprendizaje automático contribuye a este dado su voraz apetito por los recursos tecnológicos y, por tanto, por la energía.

Se trata de un reto importante y continuo para el sector. Tengámoslo presente, no lo perdamos de vista y hagámoslo bien, porque, de esta manera el aprendizaje automático puede ayudar a combatir el cambio climático y que el saldo sea muy positivo a favor del planeta.

Inteligencia climática

Una de las razones por las que las empresas están convirtiendo el Cambio Climático en una prioridad estratégica es que los fenómenos meteorológicos adversos pueden causar, y parece que cada vez de forma más extrema, estragos en las operaciones principales de las empresas: interrumpir la cadena de suministro, obligar a realizar evacuaciones masivas debido a los incendios forestales, inundar las instalaciones cercanas a la costa o de cauces de ríos, detener la actividad al aire libre debido al calor extremo, hacer que ciertas regiones sean menos habitables…

La gente está empezando a entender que el riesgo climático no es algo del futuro lejano, es algo que está ocurriendo hoy’. Oliver Marchand, jefe global de ESG (Enviroment, Social and Governance) de MSCI.

Para prepararse y responder a estas perturbaciones provocadas por el clima, las organizaciones necesitan información específica y procesable sobre los riesgos a los que se enfrentan. La rapidez con la que cambia el entorno significa que limitarse a observar los patrones climáticos del pasado no es un medio fiable para evaluar el riesgo futuro.

Por ejemplo:

  • Un banco podría querer entender el impacto esperado del aumento de la actividad de los huracanes en los daños a la propiedad a lo largo de la costa cuando evalúa su cartera de préstamos hipotecarios.
  • Un gobierno puede tratar de realizar inversiones específicas para reforzar las infraestructuras críticas de su país ante unas condiciones meteorológicas más duras.
  • Una cadena hotelera internacional puede considerar que vale la pena comprender mejor los patrones meteorológicos a largo plazo antes de decidir dónde desarrollar nuevas operaciones.

Si hay algo en lo que destaca el aprendizaje automático moderno es en hacer predicciones sobre sistemas complejos basadas en muchos datos.

A partir de esta necesidad han surgido una gran cantidad de startups y proyectos de ‘inteligencia climática’ que ofrecen plataformas de análisis predictivo para que las organizaciones puedan anticiparse y prepararse mejor para los fenómenos meteorológicos extremos.

Estas startups suelen combinar el aprendizaje automático con técnicas de modelización meteorológica más tradicionales, aprovechando una combinación de datos públicos, propios y específicos del cliente para entrenar sus modelos.

Una de las más antiguas y mejor financiadas de estas startups es One Concern, que anunció hace un par de meses una nueva ronda de inversión de 45 millones de dólares. Están desarrollando un ‘gemelo digital’, de los entornos naturales y construidos del mundo para modelar de forma dinámica e hiperlocalizada los efectos del cambio climático, ofreciendo a sus clientes lo que denominan ‘resiliencia como servicio’. Hasta la fecha, la empresa se ha centrado principalmente en el mercado japonés.

Jupiter Intelligence es otra empresa consolidada en esta categoría, con un impresionante conjunto de clientes de primera fila que incluye a la NASA, BP, Liberty Mutual Insurance y la ciudad de Miami.

Otro competidor de la inteligencia climática al que hay que seguir de cerca es Cervest, con sede en Londres, que obtuvo el mes pasado una serie A de 30 millones de dólares de Marc Benioff, Chris Sacca y otros. El enfoque de Cervest es poner su plataforma de inteligencia climática a disposición de todos con un modelo de negocio freemium, una estrategia que puede esperar que conduzca a efectos de red.

Otros proyectos interesantes sobre este tema son Climavision, Gro Intelligence, ClimateAI y Terrafuse AI.

Uno de los principales retos a los que se enfrentan las empresas de esta categoría, y que están respaldadas por el capital riesgo, es la creación de ofertas que sean realmente productivas y escalables.

Cada cliente potencial tiene un conjunto único de preguntas y objetivos climáticos basados en su situación particular, huella geográfica, activos físicos, equipo humano… Algo que inevitablemente lleva a estas startups a tener que ofrecer soluciones a medida, con un alto nivel de servicios de alto valor añadido, para cada cliente.

Las consultorías pueden ser negocios rentables, pero rara vez consiguen resultados a gran escala, ya sabéis lo pesado que soy con el concepto de ‘organización exponencial’. El tiempo dirá si una o varias startups de este espacio consiguen sacar el suficiente provecho de la tecnología y el aprendizaje automático para construir una empresa tecnológica escalable y referente dentro de esa categoría de ‘inteligencia climática’.

 Seguros climáticos

Mientras que la categoría anterior de startups pretende ayudar a las organizaciones a comprender y predecir mejor los riesgos climáticos, otro grupo de competidores está utilizando la Inteligencia Artificial para ayudar a las organizaciones a protegerse financieramente de esos riesgos… y lo hacen innovando en uno de los negocios más antiguos del mundo: el Seguro.

Las Compañías de Seguros tradicionales tienen dificultades para evaluar y fijar el precio de los nuevos riesgos financieros que plantea el Cambio Climático. Como resultado, la cobertura puede ser prohibitiva o no estar disponible para muchos tipos de riesgo. Según Aon, existe un enorme déficit de 171.000 millones de dólares en seguros climáticos en todo el mundo.

Un grupo de nuevos actores está aprovechando fuentes de datos alternativas, análisis en tiempo real e Inteligencia Artificial para fijar el precio del riesgo con mayor precisión y crear nuevos productos de seguros para la era del cambio climático.

Una innovación clave del sector y que está en el centro de las estrategias de muchas de estas empresas emergentes es lo que se conoce como seguro paramétrico.

A diferencia de los seguros tradicionales, que compensan a los asegurados por las pérdidas reales sufridas, los seguros paramétricos pagan automáticamente una cantidad determinada al producirse un evento predefinido, como un incendio o una tormenta.

Los seguros paramétricos eliminan la necesidad de que los agentes de seguros evalúen y verifiquen las pérdidas individuales de los asegurados, y en su lugar se limitan a garantizar el pago cuando se cumplen ciertos parámetros, de ahí el nombre.

Por ejemplo: un determinado número de centímetros de lluvia, una determinada temperatura, un huracán de cierta intensidad, una determinada reducción del tráfico peatonal.

El modelo paramétrico hace que los seguros sean más automatizados, basados en datos y transparentes, con pagos más rápidos y eficientes. Requiere sofisticadas capacidades de datos y análisis para ejecutarlo con eficacia.

Descartes Underwriting, con sede en París y fundada en 2018, ofrece seguros paramétricos para una amplia gama de riesgos relacionados con el clima, como inundaciones, sequías, interrupciones de la cadena de suministro, rendimiento de las energías renovables, interrupciones de la construcción y más. Descartes utiliza el aprendizaje automático para suscribir y supervisar sus pólizas paramétricas, ingiriendo datos en tiempo real de una variedad de fuentes, como imágenes satelitales, sensores estacionarios, Internet de las Cosas, radares y sonares.

Otro actor que ofrece seguros paramétricos para el riesgo climático es Arbol, que utiliza contratos inteligentes en la blockchain Ethereum para codificar sus pólizas de seguro. Esto le permite pagar automáticamente las reclamaciones en dos semanas o menos.

Una de las startups más conocidas en esta categoría es Kettle, que ofrece seguros para el riesgo del cambio climático con un enfoque inicial en los incendios forestales.

Utilizando una arquitectura de red neuronal propia, Kettle afirma que puede hacer predicciones hiperprecisas e hiperlocales sobre el riesgo de incendios forestales. Y, de hecho, logró predecir con éxito la ubicación de los 14 mayores incendios forestales en California en 2020. La modelización del riesgo basada en la Inteligencia Artificial permite a Kettle ofrecer precios más competitivos a sus clientes de seguros, con una rentabilidad superior en un 25% a la de los reaseguradores tradicionales.

Otras startups a tener en cuenta en esta categoría son Understory y Cloud to Street.

El Cambio Climático modificará los seguros de bienes y accidentes en los próximos años. Esta disrupción creará enormes oportunidades para que los nuevos actores, impulsados por los datos y la Inteligencia Artificial, se hagan con una cuota de mercado en lo que ha sido tradicionalmente un sector, un tanto… ¿anquilosado? Es de esperar que haya grandes players respaldados por empresas en los seguros climáticos.

La semana que viene continuará este reportaje especial de Cambio Climático e Inteligencia Artificial

Hablaremos de cómo cualquier organización que quiera reducir su huella de carbono tiene dos formas básicas de hacerlo: eliminar directamente las emisiones de sus operaciones y/o comprar compensaciones de carbono.  

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