Tres sectores que ya transforman la inteligencia artificial en rendimiento real – Funds Society

Informe sobre la Adopción de Inteligencia Artificial y su Impacto en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una fuerza transformadora en sectores estratégicos, generando no solo oportunidades de inversión, sino también un impacto tangible en la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Este informe analiza cómo los sectores de finanzas, industria y energía están liderando esta adopción, alineando el crecimiento económico con el progreso social y medioambiental.

Finanzas: Automatización Inteligente como Motor para el Desarrollo Sostenible

El sector financiero, pionero en la adopción de modelos algorítmicos, utiliza la IA para fortalecer sus operaciones y contribuir a un sistema económico más inclusivo y robusto.

Contribuciones a los Objetivos de Desarrollo Sostenible

• ODS 8 (Trabajo decente y crecimiento económico): La optimización de procesos como el scoring crediticio y la reducción de los tiempos de aprobación de préstamos facilitan el acceso al capital para pequeñas y medianas empresas, impulsando la creación de empleo y el crecimiento económico sostenido.
• ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura): La IA fortalece la infraestructura financiera, haciéndola más resiliente, eficiente y segura, un pilar fundamental para la innovación industrial.
• ODS 16 (Paz, justicia e instituciones sólidas): La aplicación de IA en la prevención del fraude refuerza la solidez y transparencia de las instituciones financieras, combatiendo flujos ilícitos y protegiendo los activos de los ciudadanos.

Análisis de Impacto y Métricas Clave

• Un 58% de las instituciones financieras reportan un aumento de ingresos derivado de la implementación de IA.
• Los tiempos de aprobación de préstamos se han reducido de 12–15 días a 6–8 días, mejorando la competitividad y el acceso al crédito.
• Los modelos de IA para la prevención del fraude alcanzan precisiones cercanas al 90%.
• Se proyecta que el mercado global de IA en finanzas superará los 22.000 millones de dólares en 2026.

Industria 4.0: Hacia una Producción Resiliente y Responsable

La Industria 4.0 integra la IA para crear sistemas de producción inteligentes que no solo son más eficientes, sino también más sostenibles y resilientes, alineándose directamente con los principios de la economía circular.

Contribuciones a los Objetivos de Desarrollo Sostenible

• ODS 9 (Industria, innovación e infraestructura): La IA es el núcleo de la modernización industrial, permitiendo la creación de fábricas inteligentes y cadenas de suministro resilientes.
• ODS 12 (Producción y consumo responsables): El mantenimiento predictivo reduce el desperdicio de recursos al anticipar fallos, mientras que la optimización de procesos minimiza el consumo de materias primas y energía, fomentando patrones de producción sostenibles.
• ODS 8 (Trabajo decente y crecimiento económico): El uso de robots colaborativos (cobots) mejora la seguridad en el entorno laboral y aumenta la productividad, contribuyendo a un trabajo más decente y a la competitividad económica.

Análisis de Impacto y Métricas Clave

• El mantenimiento predictivo ha logrado una reducción del 30% en costes de mantenimiento y un aumento del 25% en la eficiencia de los equipos.
• Los sensores conectados a IA pueden identificar el 70% de las averías con 24 horas de antelación, evitando paradas de producción no planificadas.
• La adopción de cobots ha permitido a fábricas europeas reducir sus costes operativos entre un 10% y un 20%.

Energía: Optimización de Redes para una Transición Energética Justa

La IA emerge como un aliado fundamental para gestionar la complejidad de la transición energética, optimizando el uso de recursos, integrando fuentes renovables y garantizando la estabilidad de las infraestructuras críticas.

Contribuciones a los Objetivos de Desarrollo Sostenible

• ODS 7 (Energía asequible y no contaminante): La IA permite gestionar redes eléctricas inteligentes (smart grids), optimizar la demanda en tiempo real y facilitar la integración de energías renovables, acelerando el abandono de los combustibles fósiles.
• ODS 11 (Ciudades y comunidades sostenibles): Una gestión energética eficiente es clave para el desarrollo de ciudades inteligentes y sostenibles, garantizando un suministro fiable y reduciendo la huella de carbono urbana.
• ODS 13 (Acción por el clima): Al mejorar la eficiencia energética y reducir los errores en la previsión de carga, la IA contribuye directamente a la mitigación del cambio climático.

Análisis de Impacto y Métricas Clave

• La aplicación de modelos predictivos ha reducido en un 20% los errores de previsión de carga en redes eléctricas.
• Plataformas como Predix de General Electric generan ahorros estimados en cerca de mil millones de dólares anuales mediante el mantenimiento predictivo de infraestructuras energéticas.
• Las grandes empresas del sector han obtenido un retorno de entre dos y tres euros por cada euro invertido en IA.

Vehículos de Inversión para Canalizar Capital hacia el Desarrollo Sostenible

Para capitalizar el potencial de estos sectores, AIS Financial Group ha diseñado productos estructurados que permiten a los inversores obtener exposición diversificada a las empresas líderes en la adopción de IA a través de ETFs sectoriales como XLF (finanzas), XLI (industria) y XLE (energía). Estos instrumentos no solo buscan rentabilidad financiera, sino que también canalizan capital hacia áreas que son catalizadoras para el cumplimiento de los ODS.

Instrumentos Financieros Estructurados

1. Bonus + Participation

   Producto estructurado que ofrece una rentabilidad ligada al comportamiento de un activo subyacente. Combina la participación en las subidas del mercado con un nivel de protección del capital. Si el activo se mantiene por encima de una barrera predefinida, el inversor obtiene una rentabilidad fija (Bonus), garantizando un rendimiento positivo y fomentando la inversión en sectores clave para la sostenibilidad.

2. Autocall Catapult

   Instrumento que combina el pago de un cupón con una rentabilidad adicional potencial. Si a los 12 meses el activo de peor comportamiento (Worst Of) supera el 100%, el producto se cancela anticipadamente con el pago del cupón. De lo contrario, continúa hasta el vencimiento, donde si el activo supera el 100%, el inversor recibe el capital más un 200% de participación en la subida, amplificando el retorno de la inversión en tecnologías transformadoras.

Conclusión: La IA como Catalizador del Crecimiento Sostenible

La inteligencia artificial ha trascendido el ámbito teórico para convertirse en una herramienta práctica que mejora ingresos, reduce costes y optimiza operaciones en sectores estratégicos. Los avances en finanzas, industria y energía demuestran que la adopción de IA no solo genera valor económico, sino que también actúa como un poderoso catalizador para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Las soluciones de inversión de AIS Financial Group ofrecen una vía eficiente para que los inversores participen en esta revolución tecnológica y contribuyan a un futuro más sostenible.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  El artículo se centra en la modernización de los sectores industrial, financiero y energético a través de la adopción de la inteligencia artificial. Se describen “fábricas inteligentes”, procesos “más resilientes” y la optimización de la producción, lo cual se alinea directamente con el fomento de la innovación y la modernización industrial que promueve este objetivo.

• ODS 8: Trabajo Decente y Crecimiento Económico

  Se destaca cómo la IA impulsa la productividad y el crecimiento económico. El artículo menciona que “el 58% de las instituciones financieras ya han observado un aumento de ingresos gracias a la IA” y que las mejoras en la industria refuerzan la “competitividad del sector”. Esto se relaciona con el objetivo de lograr niveles más elevados de productividad económica mediante la modernización tecnológica.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  La sección sobre energía describe cómo la IA es un “aliado esencial para gestionar la demanda y optimizar los recursos” en las infraestructuras energéticas. Se mencionan ejemplos concretos como la reducción de errores en la previsión de carga y la optimización de la producción, lo que contribuye directamente a mejorar la eficiencia energética, un pilar del ODS 7.

• ODS 12: Producción y Consumo Responsables

  Aunque de forma indirecta, el artículo aborda este ODS a través del concepto de eficiencia. Al optimizar la producción industrial, reducir los fallos en equipos mediante el mantenimiento predictivo y gestionar de manera más eficiente los recursos energéticos, se promueve un uso más sostenible de los recursos, lo que se alinea con la meta de lograr una gestión eficiente de los recursos naturales.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• Meta 9.4: Modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles

  El artículo describe la transformación de la industria hacia el modelo “Industria 4.0”, utilizando IA para “gestionar fábricas complejas, anticipar fallos y optimizar la producción”. La implementación de cobots y mantenimiento predictivo son ejemplos claros de reconversión industrial para aumentar la eficiencia y la resiliencia.

• Meta 8.2: Lograr niveles más elevados de productividad económica mediante la modernización tecnológica y la innovación

  El texto se enfoca en cómo la adopción de IA está generando “beneficios tangibles”. Ejemplos como la reducción de los tiempos de aprobación de préstamos de “12–15 días a solo 6–8 días” y el aumento de la eficiencia de los equipos en un “25%” demuestran un aumento directo de la productividad económica gracias a la innovación tecnológica.

• Meta 7.3: Duplicar la tasa mundial de mejora de la eficiencia energética

  La aplicación de IA en el sector energético, que ha logrado “reducir en un 20% los errores de previsión de carga”, es una contribución directa a la mejora de la eficiencia energética. La optimización de la gestión de la demanda y los recursos en las redes inteligentes es fundamental para alcanzar esta meta.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

El artículo no menciona los indicadores oficiales de los ODS, pero proporciona datos cuantitativos que pueden funcionar como indicadores implícitos para medir el progreso en las metas identificadas:

• Indicadores de eficiencia y productividad industrial (relacionados con la Meta 9.4 y 8.2)

  • Porcentaje de reducción de costes de mantenimiento: El artículo cita una reducción del “30%”.
  • Porcentaje de aumento en la eficiencia de los equipos: Se menciona un aumento del “25%”.
  • Porcentaje de reducción de costes operativos: La adopción de cobots ha reducido los costes entre un “10% y un 20%”.
  • Capacidad de predicción de averías: Los sensores con IA pueden identificar el “70% de las averías con 24 horas de antelación”.

• Indicadores de crecimiento económico y modernización financiera (relacionados con la Meta 8.2)

  • Porcentaje de instituciones que reportan aumento de ingresos por IA: El artículo indica que es el “58% de las instituciones financieras”.
  • Reducción en tiempos de procesamiento: Los tiempos de aprobación de préstamos se redujeron de “12–15 días a solo 6–8 días”.
  • Precisión en la prevención del fraude: Los modelos de IA alcanzan precisiones “cercanas al 90%”.

• Indicadores de eficiencia energética (relacionados con la Meta 7.3)

  • Porcentaje de reducción de errores en la previsión de carga energética: El artículo menciona una reducción del “20%”.
  • Retorno de la inversión en IA: Se reporta un retorno de “entre dos y tres euros por cada euro invertido en IA” por grandes empresas energéticas.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores

Fuente: fundssociety.com