Schneider Electric publiceert nieuw onderzoek dat AI-gestuurde gebouwoptimalisatie het totale energieverbruik tot 22 procent kan terugdringen tegenover traditionele gebouwbeheersystemen. Volgens de studie levert dat per gebouw een jaarlijkse energiekostenbesparing op van 13.600 tot 49.300 dollar, terwijl de vermeden CO₂-uitstoot meer dan 100 keer groter zou zijn dan de voetafdruk van het AI-systeem.
Schneider Electric bracht de resultaten naar buiten tijdens Climate Week NYC 2026. Het onderzoek vertrekt vanuit de vaststelling dat gebouwen wereldwijd een grote impact hebben op het klimaat, terwijl er tegelijk meer aandacht komt voor de milieu-impact van AI zelf.
In dat spanningsveld wil het bedrijf aantonen dat AI, toegepast op gebouwbeheer, netto emissies kan verlagen en ook een businesscase kan creëren via lagere operationele kosten. De focus ligt daarbij op optimalisatie van HVAC via een slimme laag bovenop bestaande systemen.
Wat toont het onderzoek over energie, kosten en CO₂?
Volgens het rapport AI for Climate: Quantifying the Energy and Carbon Impact of Building Optimization kan AI het totale energieverbruik van gebouwen met maximaal 22 procent verminderen tegenover traditionele regelsystemen. In de berekening van Schneider Electric vertaalt zich dat, op basis van huidige commerciële energietarieven, naar 13.600 tot 49.300 dollar besparing per gebouw per jaar.
De studie stelt ook dat de vermeden CO₂-uitstoot meer dan 100 keer groter is dan de CO₂-voetafdruk van het AI-systeem zelf. Per gebouw zou jaarlijks tot 59.869 kg CO₂e vermeden kunnen worden, wat het bedrijf vergelijkt met het planten van 2.700 volwassen bomen.
Hoe werkt AI-gestuurde optimalisatie in gebouwen?
De extra winst komt volgens Schneider Electric uit AI-gestuurde optimalisatie van HVAC-systemen via een slim gebouwbeheersysteem, goed voor 7,2 tot 12,7 procent extra energiebesparing. In sommige scenario’s zou dat meer dan 200 MWh per jaar opleveren, voldoende om tientallen gemiddelde huishoudens een jaar van elektriciteit te voorzien.
De AI-laag moet data die eerder in silo’s zaten samenbrengen, continu omstandigheden analyseren en HVAC in realtime bijsturen. Daarbij combineert het systeem onder meer bezettingspatronen, weersverwachtingen en prestaties van apparatuur, met als bijkomend effect een lagere werklast voor facility management-teams.