La Inteligencia Artificial (IA) se ha posicionado como una herramienta crucial en la resolución de problemas complejos relacionados con la sostenibilidad, tales como el cambio climático y la optimización de recursos naturales. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y realizar análisis predictivos abre nuevas oportunidades para abordar estos desafíos globales con precisión y eficiencia.
La Inteligencia Artificial y la sostenibilidad
Los centros de datos y los procesos de entrenamiento de modelos de IA requieren enormes cantidades de energía, lo que puede contrarrestar algunos beneficios ambientales que la IA pretende ofrecer.
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Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es la mejora en los sistemas de modelación y predicción del cambio climático. Los algoritmos pueden analizar datos climáticos históricos y actuales para prever patrones futuros, permitiendo a científicos y formuladores de políticas planear mejor programas y acciones para prevenir daños materiales, pérdidas de vidas y problemas de salud asociados con tormentas, inundaciones u olas de calor.
La IA puede optimizar el uso de recursos naturales en sectores estratégicos como la agricultura y la energía. Los sistemas de IA pueden analizar variables como la humedad del suelo, las condiciones climáticas y la salud de los cultivos, recomendando prácticas agrícolas que aumenten la productividad y permitan un uso más eficiente de agua y pesticidas, minimizando el impacto ambiental. En el sector energético, la IA puede hacer más eficientes los sistemas de energía distribuida que integran energía solar y eólica, reduciendo el impacto en las redes eléctricas y la dependencia de combustibles fósiles. Además, la IA puede mejorar los sistemas de monitoreo empresarial en el uso de insumos y la coordinación de las cadenas de suministro, aumentando la transparencia en los reportes sobre los avances en la reducción de emisiones, el impacto en los recursos naturales y la adopción de modelos de economía circular.
Sin embargo, la IA también plantea desafíos significativos, particularmente relacionados con el aumento de la demanda energética. Los centros de datos y los procesos de entrenamiento de modelos de IA requieren enormes cantidades de energía, lo que puede contrarrestar algunos de los beneficios ambientales que la IA pretende ofrecer. Según la Universidad de Massachusetts Amherst, el entrenamiento de un solo modelo de IA puede emitir tanto CO2 como cinco automóviles durante toda su vida útil.
La creciente demanda de los centros de datos está poniendo en riesgo los compromisos para reducir las emisiones de carbono de países y empresas por igual. En países como Arabia Saudita, Irlanda y Malasia, la demanda energética planeada por los centros de datos ya excede la capacidad existente de energías renovables. En Estados Unidos, se proyecta que el uso de IA podría limitar las ambiciosas metas de reducción de emisiones comprometidas por el gobierno de Joe Biden. Según Bloomberg, solo 16 países, incluyendo Estados Unidos, China e India, consumen más electricidad que los 7,000 centros de datos que están operando o están por operar en el mundo.
Para mitigar este impacto, es crucial desarrollar tecnologías de IA más eficientes en términos de energía. Los investigadores están trabajando en algoritmos que requieren menos potencia computacional y hardware más eficiente. La solución más efectiva para reducir significativamente la huella de carbono de la IA es que los centros de datos apuesten por energías renovables. Sin embargo, debido al vertiginoso aumento de la demanda y los enormes volúmenes de energía que se requerirán, las empresas más grandes, como Microsoft y Amazon, están contemplando incluso la energía nuclear para asegurar el abasto. Muchos centros de datos hoy enfrentan cuellos de botella por la falta de líneas de transmisión y la necesidad de modernizarlas, y enfrentan conflictos con comunidades locales que ya enfrentan redes eléctricas saturadas y altos costos por la energía.
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Además del reto energético, la gestión ética y segura de los datos es vital debido a los riesgos de privacidad y seguridad que plantea la dependencia de la IA en grandes volúmenes de datos. La calidad y confiabilidad de los datos utilizados por la IA es crucial. Bases de datos incompletas, sesgadas o inexactas pueden conducir a conclusiones erróneas y decisiones ineficaces. Por lo tanto, es vital invertir en la recopilación y mantenimiento de datos robustos y de alta calidad para minimizar los impactos negativos.
El equilibrio entre los beneficios y los desafíos de la IA en la sostenibilidad depende en gran medida de cómo se implementen estas tecnologías. Es fundamental adoptar un enfoque holístico que considere no solo los avances tecnológicos, sino también los aspectos sociales, económicos y ambientales. La colaboración entre gobiernos, empresas y la academia es crucial para desarrollar políticas y prácticas que conviertan a la IA en un aliado de la sostenibilidad.
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Nota del editor: Isabel Studer es Presidenta de Sostenibilidad Global. Síguela en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente a la autora.
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