Sluicebox y TrustedParts presentan una solución novedosa para los datos de emisiones de carbono a nivel de componente: los LCA generativos

Publicado: July 7, 2025

Un documento técnico recién publicado y revisado por pares explica este nuevo enfoque para calcular las emisiones de carbono y lo compara con las metodologías actualmente en circulación, incluidos los enfoques basados en el gasto, los procesos y los híbridos.

"Muchos enfoques se centran en la asignación de energía de alto nivel porque es fácil de verificar, pero eso no agrega valor real a los clientes. Estas asignaciones son un buen primer punto de partida, pero a menudo proporcionan imágenes falsas del impacto del CO₂, ya que tienen un gran impacto en los márgenes. El verdadero desafío es abordar las emisiones de abajo hacia arriba, optimizando la producción interna y el uso de productos químicos, en lugar de confiar en suposiciones amplias e inexactas."

- Martin Hachenburg, Director de Sostenibilidad, Infineon Technologies

Un caso de uso de IA que ha demostrado ser muy prometedor es la consolidación y el análisis de datos desordenados y faltantes para calcular las estadísticas de emisiones de carbono, lo que permite la fabricación sostenible de productos electrónicos. Tener una herramienta automatizada y precisa para reemplazar la recopilación manual de datos que se lleva a cabo ahora para generar una lista de materiales (BOM) "verde" es algo que los OEM, como Apple, Google, Cisco y Microsoft, han estado exigiendo para cumplir con sus objetivos de sostenibilidad. Desafortunadamente, la simple aplicación de IA al proceso tradicional de evaluación del ciclo de vida (LCA) para calcular la huella de carbono del diseño de un producto está plagado de desafíos. TrustedParts.com se ha asociado con Sluicebox para emplear un enfoque novedoso que utiliza la IA para escalar el razonamiento experto, al tiempo que se adhiere estrictamente a las normas ISO 14040/44, creando software que realmente aborda el problema. Han publicado un documento técnico detallado que explica el razonamiento y la investigación detrás de su novedoso enfoque.

Este documento técnico bien investigado y revisado por pares fue escrito por expertos de la industria electrónica y un equipo de investigadores de los campos de IA, electrónica y sostenibilidad, incluido el Dr. Sandeep Chinchali de la Universidad de Texas en Austin; Sridhar Nagarajan y Mrinalini Iyer en Western Digital; Susan Monroe en Vishay Intertechnology; John Archer en TTI (una compañía de Berkshire Hathaway); y Elmar Kert, Emi Ayada, Piriya Sugumaar y Sarah Tang de Sluicebox AI.

El documento prepara cuidadosamente el escenario comparando primero las metodologías actualmente en circulación para calcular las emisiones de carbono, incluidos los enfoques basados en el gasto, basados en procesos e híbridos.

Los cinco mitos sobre las emisiones de carbono

El documento desacredita cinco mitos sobre las emisiones en la industria electrónica. Afirma que aclarar estos conceptos erróneos es esencial para los ejecutivos y las partes interesadas.

• Mito #1: Los cálculos basados en el gasto son "lo suficientemente buenos".

• Mito #2: Los LCA basados en procesos son demasiado caros y requieren mucho tiempo.

• Mito #3: Los proveedores pueden proporcionar fácilmente datos completos.

• Mito #4: Los datos primarios son siempre los más precisos.

• Mito #5: Los datos de carbono son solo para el cumplimiento normativo.

La mayor parte del documento describe cómo el modelo de IA patentado de Sluicebox, que se ha ajustado para la industria electrónica utilizando la experiencia en la materia de ECIA, supera a los modelos genéricos.

Para verificar la precisión de sus LCA dinámicos en tiempo real, Sluicebox ha comparado su precisión con la experiencia humana. Utilizaron un sistema de evaluación de calidad de LCA ampliamente adoptado que evalúa la precisión de los datos en función de la tecnología, la geografía y la actualidad de los datos.

Luego, los investigadores presentan los resultados de tres estudios de casos que implementan los LCA en tiempo real de Sluicebox para la inteligencia de carbono en Western Digital, TTI y Vishay. En cada estudio de caso, se hace una comparación de cómo se generaron los LCA antes y después de la implementación del enfoque Sluicebox.

Conclusión

"Los datos primarios son la guía ideal. Sin embargo, no todas las empresas tienen los mecanismos y procesos para distribuir la intensidad de los recursos a cada “widget” que se produce. El cálculo de costos basado en actividades fue pionero hace décadas. Este es el momento del carbono basado en la actividad. Los LCA generativos pueden ofrecer esto a escala."

– Sridhar Nagarajan, Director Senior de Sostenibilidad, Western Digital

Los LCA generativos reducen significativamente las barreras tradicionales para obtener datos precisos sobre las emisiones de los componentes, lo que permite que el análisis de emisiones "se amplíe de manera eficiente en millones de productos electrónicos", concluye el documento. Sin embargo, la batalla no ha terminado. Debido a que este desafío requiere un esfuerzo intersectorial, debe producirse una sólida colaboración entre las plataformas de LCA y todos los participantes de la compleja cadena de suministro de fabricación de productos electrónicos para garantizar el éxito. Los diversos actores de la industria, los estándares y las fuentes de datos deben integrarse en un ecosistema cohesivo.

A diferencia de los modelos típicos de IA generativa, que generan rutinariamente "alucinaciones" inexactas o sin fundamento, los LCA generativos pueden mantener una transparencia y verificabilidad completas porque solo usan IA para llenar vacíos en fuentes de datos conocidas. Los resultados provienen de la literatura revisada por pares, datos primarios, fábricas o divulgaciones de proveedores validados.

Los autores sostienen que la adopción temprana de declaraciones ambientales de productos (EPD) será la clave tanto para cumplir con los requisitos de los clientes como para lograr una transparencia real sobre las emisiones de carbono. Los LCA generativos pueden automatizar la producción de EPD en cuestión de minutos de acuerdo con la norma EN 50693. Con EPD precisas y confiables, las empresas pueden mejorar rápidamente la visibilidad del carbono desde niveles mínimos de referencia hasta una cobertura casi completa, lo que hace posible intervenciones de sostenibilidad informadas. Por lo tanto, los LCA generativos ayudan a las organizaciones a pasar del mero cumplimiento a la divulgación proactiva de los clientes.

Los autores del artículo concluyen que "los LCA generativos señalan una nueva era de inteligencia ambiental: una que es rápida, procesable y construida para escalar. Para las empresas de electrónica que navegan por cadenas de suministro fragmentadas, auditorías de clientes y presiones de diseño cada vez más intensas, este enfoque proporciona claridad en la complejidad".

Acceda al documento técnico completo aquí: "Precisión y escala en datos electrónicos de carbono: LCA generativos para listas de materiales verdes"