EL IMPACTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA EN LA SOSTENIBILIDAD INDUSTRIAL: APLICACIONES Y DESAFÍOS EN SECTORES CLAVE

Abstract

La creciente presión por alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y la importancia de luchar contra el cambio climático, han posicionado a los sectores industriales clave, como el carbono, el acero, el cemento, el petróleo, el papel, el aluminio y el químico, en el centro del debate sobre sostenibilidad. A pesar de su elevado impacto ambiental, estos sectores pueden ser capaces de contribuir a la transición ambiental a través del uso de tecnologías de vanguardia.

Este Trabajo de Fin de Grado analiza el papel de la Inteligencia Artificial (IA) y el Big Data (BD) en la mejora de la sostenibilidad en estos sectores industriales intensivos. En un contexto donde la presión de las regulaciones y la presión gubernamental son cada vez mayores, estas tecnologías surgen como herramientas clave para reducir emisiones, optimizar procesos y avanzar hacia los objetivos Net Zero.

El estudio identifica las principales barreras sectoriales —económicas, tecnológicas y organizativas— que dificultan la adopción de Inteligencia Artificial y Big Data, y analiza cómo su implementación es diferente según las características de cada industria. Asimismo, se presentan los desafíos y barreras derivados de la propia digitalización, como los altos costes iniciales, la falta de personal cualificado o el impacto ambiental de los sistemas digitales. Este trabajo ofrece una visión crítica y estructurada sobre cómo estas tecnologías pueden contribuir a una transición industrial más sostenible, si se aplican con estrategias adaptadas, inversión adecuada y visión a largo plazo.

The growing pressure to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) and the importance of assessing climate change have placed key industrial sectors—such as carbon, steel, cement, oil, paper, aluminum, and chemicals—at the center of the sustainability debate. Despite their high environmental impact, these sectors have the potential to contribute to the environmental transition using cutting-edge technologies.

This paper analyzes the role of Artificial Intelligence (AI) and Big Data (BD) in improving sustainability within these carbon-intensive industrial sectors. In a context where regulatory and governmental pressure is increasing, these technologies emerge as key tools for reducing emissions, optimizing processes, and advancing toward Net Zero targets.

The study identifies the main sectoral barriers—economic, technological, and organizational—that are involved in the adoption of Artificial Intelligence and Big Data and examines how their implementation varies depending on the characteristics of each industry. Furthermore, it addresses the challenges and barriers derived from digitalization itself, such as high initial costs, the lack of qualified personnel, or the environmental impact of digital systems.

This work offers a critical and structured perspective on how these technologies can contribute to a more sustainable industrial transition if applied with adapted strategies, proper investment, and a long-term vision.