AI और ऊर्जा: पर्यटन का नेट-ज़ीरो प्लान कैसे बचे?

AI का ऊर्जा बिल अब सिर्फ टेक टीम की चिंता नहीं रहा। 19 दिसंबर 2025 को एयरलाइन इंडस्ट्री की सबसे बड़ी ट्रेड बॉडी IATA ने साफ कहा: AI डेटा सेंटर्स की बढ़ती बिजली मांग renewable energy के लिए प्रतिस्पर्धा बढ़ा रही है—और वही बिजली sustainable aviation fuel (SAF) जैसे क्लीन फ्यूल बनाने में भी चाहिए। उनका आरोप “double trouble” वाला है: बिजली महंगी हो रही है और उत्सर्जन भी बढ़ रहा है।

पर पर्यटन और आतिथ्य (hospitality) के नजरिए से मुझे यह बहस और दिलचस्प लगती है, क्योंकि होटल, रिसॉर्ट, एयरपोर्ट-होटल कॉरिडोर, ट्रैवल प्लेटफॉर्म—सब जगह AI तेजी से बैठ रहा है। और इसी के साथ “जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI” वाली हमारी सीरीज़ का बड़ा सवाल भी सामने आता है: क्या हम AI को मेहमानों के अनुभव के साथ-साथ पर्यावरण (ऊर्जा + जल) के लिए भी जवाबदेह बना रहे हैं?

मेरी राय: AI को दोष देना आसान है; AI को ऊर्जा-कुशल बनाना और सही जगह इस्तेमाल करना ज्यादा उपयोगी है। पर्यटन में AI अगर सही तरह डिज़ाइन हो, तो वह ऊर्जा और जल दोनों की बर्बादी घटा सकता है—और नेट-ज़ीरो लक्ष्यों को तेज कर सकता है, धीमा नहीं।

एयरलाइंस की चेतावनी का असली मतलब (हॉस्पिटैलिटी के लिए)

सीधा जवाब: एयरलाइंस कह रही हैं कि renewable energy सीमित है, और AI डेटा सेंटर्स उसी “ग्रीन बिजली” को खींच रहे हैं जो SAF उत्पादन में चाहिए।

IATA के मुताबिक:

• डेटा सेंटर्स बिजली की मांग बढ़ाकर (renewable और non-renewable दोनों) कीमतें ऊपर ले जा रहे हैं।
• AI का विस्तार renewable supply से तेज है, इसलिए CO₂ भी बढ़ सकता है।
• वे दावा करते हैं कि AI डेटा सेंटर्स global emissions में ~4% तक हो सकते हैं—लगभग aviation जितने।

लेकिन उसी समय एक अलग रिसर्च पिक्चर भी है: Patterns जर्नल में 2025 की स्टडी ने कहा कि AI का हिस्सा global electricity ~0.1% और emissions ~0.04% के आसपास है—और कुछ दावे बढ़ा-चढ़ाकर बताए जा रहे हैं।

हॉस्पिटैलिटी के लिए सीख यह है: नंबरों पर बहस होगी, पर दिशा साफ है—AI की बिजली मांग बढ़ रही है, और ESG रिपोर्टिंग में “डिजिटल कार्बन” अब नजरअंदाज नहीं होगा। 2026 की बजट प्लानिंग में अगर आप AI ला रहे हैं, तो आपको साथ में यह भी सोचना पड़ेगा कि:

• AI किस काम में वाकई जरूरी है?
• किन वर्कलोड्स को कम-ऊर्जा मोड में चलाया जा सकता है?
• क्या आपका AI जल-ऊर्जा बचत में measurable योगदान दे रहा है?

AI को “सस्टेनेबिलिटी टूल” बनाने का व्यावहारिक तरीका

सीधा जवाब: पर्यटन में AI का सबसे अच्छा उपयोग वही है जो कम संसाधन में ज्यादा निर्णय गुणवत्ता दे—यानी अनावश्यक compute कम और ऑपरेशनल बचत ज्यादा।

1) Demand forecasting: खाली कमरा भी उत्सर्जन है

होटल/रिसॉर्ट में खाली कमरे का मतलब सिर्फ revenue loss नहीं—उस कमरे के लिए रोशनी, HVAC readiness, लॉन्ड्री प्लानिंग, किचन प्रेप, स्टाफ शिफ्ट—सबका कार्बन और जल असर होता है।

AI-based demand forecasting अगर ठीक से किया जाए तो यह कर सकता है:

• Occupancy का बेहतर अनुमान → HVAC और lighting का zone-wise scheduling
• Breakfast covers/banquet prep का सटीक अनुमान → food waste कम
• Housekeeping routing → कम समय, कम लिफ्ट-ट्रिप, कम बिजली

क्या न करें: हर 5 मिनट में heavy मॉडल चलाकर “real-time” का दिखावा। कई प्रॉपर्टीज़ में hourly या 3-hourly बैच inference पर्याप्त होता है—और compute बहुत घट जाता है।

2) Guest personalization: ‘लिमिटेड इंटेलिजेंस’ अक्सर ज्यादा स्मार्ट होती है

पर्सनलाइज़ेशन के नाम पर जनरेटिव AI को हर टचपॉइंट पर चलाना महंगा पड़ सकता है—ऊर्जा में भी और governance में भी।

कम ऊर्जा में अच्छे परिणाम देने वाली रणनीति:

• Rules + lightweight ML से recommendation (जैसे preference clusters)
• Chatbot में retrieval-first (FAQ/Policies/Local guide) और generative सिर्फ तब जब जरूरी हो
• Language translation के लिए “on-demand” बजाय “pre-translate top intents”

Snippet-worthy लाइन: हर बातचीत को जनरेटिव AI बनाना नहीं, हर बातचीत को जल्दी हल करना असली लक्ष्य है।

3) जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI: यहाँ ROI सबसे साफ दिखता है

सीधा जवाब: पर्यावरण वाला AI वही है जो meter-level डेटा पर चलकर पानी और ऊर्जा की बर्बादी पकड़े—और तुरंत ऑपरेशनल एक्शन दे।

इस सीरीज़ के संदर्भ में, पर्यटन में AI के सबसे असरदार use-cases:

• Leak detection: स्मार्ट मीटर + anomaly detection से रात के समय असामान्य flow पकड़ना
• Cooling tower optimization: चिलर/कूलिंग सिस्टम का AI नियंत्रण → पानी और बिजली दोनों बचते हैं
• Laundry water optimization: load prediction + chemical dosing control
• Irrigation intelligence: मौसम/soil moisture के आधार पर landscaping में जल बचत

यहाँ खास बात: ये मॉडल अक्सर छोटे होते हैं, edge पर चल सकते हैं, और compute भारी नहीं मांगते—यानी “ग्रीन AI” का प्रैक्टिकल रूप।

ऊर्जा बनाम AI: असली समस्या ‘प्रायोरिटी’ और ‘पॉलिसी’ है

सीधा जवाब: अगर renewable capacity और grid planning AI + aviation + tourism को साथ में नहीं संभालती, तो सेक्टर्स एक-दूसरे को दोष देते रहेंगे—और डिकार्बनाइज़ेशन धीमा होगा।

IATA का एक मजबूत पॉइंट “capital allocation” है:

• SAF और low-emission fuels के लिए वार्षिक जरूरत: $174B
• अभी low-emission fuels में वैश्विक निवेश: ~$30B
• AI में 2025 में निवेश: $200–$400B, और 2026 में $500B का अनुमान

हॉस्पिटैलिटी लीडर्स के लिए इसका मतलब:

• आपका sustainability रोडमैप अब केवल “LED + solar rooftop” नहीं रहेगा
• आपको digital energy footprint का भी हिसाब रखना पड़ेगा
• और vendor selection में energy transparency एक निर्णायक फैक्टर बनेगा

‘People also ask’ स्टाइल सवाल: क्या AI सच में aviation जितना प्रदूषण कर रहा है?

सीधा जवाब: अलग-अलग रिपोर्ट्स अलग नंबर देती हैं; अभी consensus यह है कि AI की ऊर्जा मांग तेज़ी से बढ़ रही है, लेकिन प्रतिशत को लेकर बहस जारी है।

आपके लिए actionable takeaway: नंबरों की बहस में फँसने से बेहतर है कि आप अपने AI वर्कलोड की मेजरमेंट शुरू करें—क्योंकि आपकी ESG रिपोर्टिंग और procurement निर्णय वहीं से मजबूत होंगे।

पर्यटन और आतिथ्य में “ग्रीन AI” की 10-बिंदु चेकलिस्ट (लीड-रेडी)

सीधा जवाब: ये 10 कदम AI अपनाते हुए ऊर्जा और जल प्रभाव को नियंत्रित करते हैं—और नेट-ज़ीरो लक्ष्यों से टकराव कम करते हैं।

1. Use-case filter: हर जगह AI नहीं—पहले high-impact areas (HVAC, water, demand, waste) चुनें।
2. Measure first: AI workloads के लिए kWh और अनुमानित CO₂ reporting सेट करें।
3. Model right-sizing: छोटा मॉडल/फीचर-लाइट वर्जन पहले; बड़े मॉडल केवल justified मामलों में।
4. Batch over real-time: जहाँ संभव हो, inference को बैच करें।
5. Edge + local processing: IoT/मीटरिंग use-cases में edge inference अपनाएँ।
6. Data minimization: जितना डेटा चाहिए उतना ही; storage/processing लागत घटती है।
7. Retrieval-first assistants: जनरेटिव जवाब नहीं, पहले verified knowledge-base।
8. Green SLAs with vendors: data center energy mix, PUE transparency, reporting commitments लिखित लें।
9. Water-aware operations: laundry, cooling, irrigation में AI controls को SOP से जोड़ें।
10. Guest-facing nudges: AI-driven nudges से towel reuse, smart housekeeping opt-in—पर सम्मानजनक और स्पष्ट consent के साथ।

अगर आप B2B hospitality operator हैं, तो यह चेकलिस्ट सीधे आपकी procurement और sustainability टीम के साथ “shared language” बना देती है।

एक realistic stance: AI को रोकना नहीं, AI को अनुशासित करना है

सीधा जवाब: पर्यटन उद्योग में AI अपनाना रुकेगा नहीं—2026 में competition और guest expectations दोनों इसे आगे धकेलेंगे। सही कदम यह है कि AI को sustainability KPIs से बाँध दिया जाए।

मैंने कई ऑपरेशंस में देखा है कि sustainability को “reporting exercise” समझा जाता है। AI उस गलती को महंगा बना देता है, क्योंकि अगर AI का footprint मापा नहीं, तो आप unknowingly emissions बढ़ा रहे होते हैं।

दूसरी तरफ, अगर आप AI को water management, predictive maintenance, और demand shaping में लगाते हैं, तो AI का net प्रभाव सकारात्मक हो सकता है—कम संसाधन, कम waste, ज्यादा आरामदायक guest experience।

एक लाइन में: पर्यटन में सबसे अच्छा AI वही है जो मेहमानों के अनुभव के साथ-साथ पानी और ऊर्जा की बचत भी साबित कर सके।

अगले 30 दिनों में क्या करें (अगर आप होटल/टूरिज़्म लीडर हैं)

सीधा जवाब: 30 दिन में आप “AI sustainability readiness” का बेसलाइन बना सकते हैं—और 2026 की योजनाओं को सुरक्षित कर सकते हैं।

• Week 1: AI use-cases की सूची बनाइए और उन्हें तीन buckets में बाँटिए: revenue, experience, sustainability.
• Week 2: Top 2 use-cases (एक guest-facing, एक ops-facing) के लिए energy + water impact metrics तय कीजिए।
• Week 3: Vendor/IT से data center reporting और workload scheduling options माँगिए।
• Week 4: एक pilot run कीजिए और बोर्ड के लिए 1-पेज “AI + Environment scorecard” बनाइए।

अगर आप चाहें, तो हम आपके लिए AI use-case audit + जल प्रबंधन और ऊर्जा अनुकूलन की 2-सप्ताह की assessment blueprint बना सकते हैं—जिसमें quick wins, vendor questions, और KPI dashboard template शामिल हो।

2026 में सवाल यह नहीं रहेगा कि आप AI इस्तेमाल कर रहे हैं या नहीं। सवाल यह होगा: क्या आपका AI आपके नेट-ज़ीरो और जल प्रबंधन लक्ष्यों के साथ एक ही दिशा में चल रहा है—या उनके खिलाफ?