Vivimos una era en la que la inteligencia artificial (IA) atrae más atención pública e inversión que nunca antes.
Tras el lanzamiento de modelos generativos como ChatGPT, Google Gemini y muchos otros, millones de personas y empresas utilizan estas herramientas súper poderosas para todo tipo de tareas: resumir documentos, responder preguntas y ofrecer explicaciones, crear contenido original o, por supuesto, catapultar el análisis y gestión de datos a una nueva dimensión.
Según Statista, el mercado de la IA alcanzó un valor superior a los 184.000 millones de dólares en 2024, y las proyecciones indican que podría superar los 826.000 millones para 2030.
Sin duda, es el motor de la transformación digital global.
Pero, y a pesar de sus impresionantes capacidades, también hay inconvenientes asociados.
Si bien el debate sobre los posibles riesgos existenciales de la IA está sobre la mesa, el asunto de su impacto ambiental ha recibido quizá menos atención.
Hablamos de los dilemas éticos y ambientales propios, como el consumo energético de los modelos de aprendizaje profundo o el riesgo de greenwashing corporativo.
¿Por qué es tan necesario entonces poner el foco aquí?
En un mundo donde el cambio climático se ha convertido en una urgencia global, la IA surge como LA herramienta para acelerar la transición hacia un modelo más sostenible.
Asimismo, se alza como un gran aliado de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible.
Desde la gestión eficiente de recursos hasta la reducción directa de emisiones, la IA está transformando sectores clave como la energía, la agricultura, el transporte y la industria.
Veamos con mayor profundidad cómo la IA puede contribuir a la sostenibilidad.
¿Qué es la inteligencia artificial sostenible?
La IA sostenible hace referencia a dos vertientes que se complementan:
- La aplicación de la IA para impulsar la sostenibilidad ambiental, es decir, el uso de algoritmos y modelos para reducir el impacto ecológico de diversas actividades humanas.
- La sostenibilidad de la propia IA, que considera el impacto ambiental del diseño, entrenamiento y operación de sistemas de IA, que consumen grandes cantidades de energía y recursos computacionales.
Un enfoque verdaderamente sostenible requiere equilibrar ambas dimensiones: aprovechar las capacidades de la IA para combatir el cambio climático, sin ignorar la huella que genera.
¿Por qué es tan necesaria? Los beneficios de la IA para la sostenibilidad
La inteligencia artificial tiene que alinearse con los objetivos ambientales para mejorar nuestras posibilidades de enfrentar la crisis climática y reducir la huella de carbono.
Es algo imperativo.
De esta forma, la IA puede poner a trabajar a los algoritmos para reducir la huella ambiental, identificar patrones complejos y tomar decisiones optimizadas en tiempo real.
Uno de los casos más evidentes pudo haber tenido un impacto positivo para España. No es descabellado decir que si se hubiera implementado inteligencia artificial, es probable que el apagón generalizado del 28 de abril de 2025 se hubiese evitado.
Y cuidado: promover el uso de la IA en la resolución de problemas relacionados con el medio ambiente es vital, pero será necesario reducir su propia huella ecológica, que sigue creciendo.
En cualquier caso, veamos las grandes ventajas que presenta.
1. Optimización energética
Uno de los principales usos de la IA es en la mejora del rendimiento energético.
En edificios inteligentes, por ejemplo, se pueden predecir patrones de consumo y regular calefacción, iluminación o refrigeración, y esto lógicamente sirve para reducir el gasto energético sin comprometer el confort.
Con el uso de algoritmos inteligentes para equilibrar en tiempo real la oferta y la demanda de energía, se minimizan pérdidas y se facilita la generación distribuida.
Por ejemplo, el centro de datos de Google en Bélgica redujo en un 40% el consumo de energía destinado a refrigeración al aplicar algoritmos de DeepMind que optimizan la climatización en tiempo real.
2. Agricultura de precisión
En el sector agrícola, la IA lleva a una gestión más eficiente del agua, fertilizantes y pesticidas.
Drones y sensores recopilan datos sobre el estado del suelo, los cultivos y el clima, que luego son procesados por sistemas de IA para recomendar acciones específicas.
3. Movilidad y transporte sostenible
La IA también ha transformado la logística, el transporte y la movilidad urbana.
Sistemas de transporte público inteligentes utilizan algoritmos para ajustar rutas y frecuencias en función de la demanda real. A su vez, los semáforos inteligentes mejoran el flujo vehicular, reduciendo atascos y emisiones.
En Barcelona se emplean modelos predictivos para gestionar el tráfico y reducir la contaminación en tiempo real.
En Bogotá, el sistema TransMilenio ha integrado IA para analizar datos de transporte y mejorar la planificación de rutas, impactando positivamente en la eficiencia del sistema.
4. Modelos climáticos y gestión ambiental
Los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos para revelar y modelar fenómenos ambientales complicados, como el caso del cambio climático, la calidad del aire o la deforestación.
Esto facilita una toma de decisiones más informada a nivel gubernamental y empresarial.
En Perú, se utilizan modelos de aprendizaje automático para predecir patrones de deforestación en la Amazonía, lo que permite a las autoridades intervenir antes de que se produzcan daños irreversibles.
5. Economía circular y reciclaje
La clasificación de residuos va ligada a la economía circular.
Aquí, la IA puede identificar y clasificar diferentes tipos de materiales con una precisión superior a la humana.
Problemas y desafíos: entre la paradoja de la eficiencia y el greenwashing
Modelos de lenguaje como GPT-4 o BERT exigen una enorme cantidad de energía para su entrenamiento. Según varios estudios, el entrenamiento de un solo modelo grande puede emitir tanto CO₂ como cinco coches durante toda su vida útil.
Esto plantea la paradoja de la eficiencia: sistemas diseñados para hacer procesos más sostenibles podrían, por su propio funcionamiento, contribuir al problema climático si no se gestionan adecuadamente.
Por ejemplo, Google informó un aumento del 13% en sus emisiones en 2023, atribuido principalmente al consumo energético de sus centros de datos.
Además, los centros de datos utilizan grandes volúmenes de agua para enfriar servidores, lo que agrava su huella ambiental.
Según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), tanto los centros de datos como las redes de transmisión de datos consumen cada uno entre el 1% y el 1,5% de la electricidad a nivel mundial.
En conjunto, contribuyen aproximadamente con el 1% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero derivadas de la energía.
Se prevé que la demanda de servicios de inteligencia artificial crezca entre un 30% y un 40% anual durante los próximos cinco a diez años.
Dado que los modelos de IA más avanzados requerirán mayor potencia de cálculo, también se incrementará el consumo energético.
De hecho, se estima que para 2027, la energía utilizada por la IA a nivel mundial podría multiplicarse por diez respecto a 2023, alcanzando niveles comparables al consumo anual de electricidad de todos los espectadores de televisión en Estados Unidos.
¿Qué soluciones necesitamos?
Usar modelos más ligeros, técnicas de entrenamiento eficiente o el uso de energía renovable en centros de datos.
Greenwashing tecnológico
Miles de empresas promueven hoy el uso de IA como muestra de su compromiso con el medio ambiente… sin que haya una reducción real de su huella de carbono.
Estamos ante un ejemplo de greenwashing.
La falta de regulación y transparencia en el sector tecnológico facilita este tipo de malas prácticas.
Organismos como la Unión Europea y plataformas como algoritmosverdes.gob.es en España ya trabajan en marcos para garantizar una IA ambientalmente responsable y auditable.
Casos prácticos reales en España y Latinoamérica
En España, IAM Carbonzero aprovecha residuos agroganaderos para generar biometano y fertilizantes, con un sistema automatizado basado en IA. Esto evita emisiones equivalentes a miles de toneladas de CO₂ anuales.
También en nuestro país, la startup Vortex Bladeless ha desarrollado aerogeneradores sin palas, y utiliza IA para optimizar el rendimiento según las condiciones climáticas. Su diseño reduce el impacto visual y ecológico de los molinos tradicionales.
En LATAM, Kilimo, a través de análisis satelitales y datos meteorológicos procesados con IA, ayuda a agricultores a regar sus cultivos solo cuando es necesario, logrando importantes ahorros hídricos.
En Brasil, Agrosmart provee a agricultores con inteligencia de datos basada en IA para monitorear cultivos en tiempo real, mejorar prácticas agrícolas y reducir desperdicios.
Cómo incorporar la inteligencia artificial en tu estrategia de sostenibilidad
Todo comienza con un diagnóstico.
para identificar los procesos productivos que generan un mayor impacto ambiental dentro de la organización.
A partir de ahí, se definen los objetivos: ¿Queremos reducir emisiones? ¿Mejorar la eficiencia energética? ¿Optimizar el uso de recursos?
La IA puede ayudarte a lograr todo eso, pero necesita una base sólida: datos precisos y fiables. Por eso, contar con sensores, sistemas digitales y una buena infraestructura de datos es esencial.
El siguiente paso es elegir las tecnologías adecuadas según las necesidades específicas de la empresa. La implementación no tiene que ser de golpe: lo ideal es empezar con proyectos piloto que permitan validar los resultados antes de escalar.
Y no menos importante: la tecnología solo es parte del cambio.
Para que la adopción de IA funcione de verdad, hay que preparar al equipo, ofrecer formación y fomentar una cultura empresarial orientada a la sostenibilidad y la innovación.
La IA sostenible del futuro
La tendencia apunta hacia una IA más verde y transparente a corto, medio y largo plazo, tanto en sus aplicaciones como en su infraestructura.
¿Dónde se pondrá el foco?
- Modelos de IA energéticamente eficientes, como TinyML o edge computing, que permiten procesar datos localmente sin depender de grandes centros de datos.
- Etiquetado ecológico de algoritmos, que permita a empresas y usuarios conocer la huella de carbono de cada modelo de IA que utilizan.
- Regulación internacional que establezca estándares claros para el desarrollo sostenible de tecnologías de IA, evitando tanto el greenwashing como los sesgos ambientales.
- IA como herramienta para la resiliencia climática, ayudando a comunidades vulnerables a anticipar riesgos, optimizar recursos y adaptarse a nuevas condiciones ambientales.
En definitiva, la inteligencia artificial representa una oportunidad sin precedentes para avanzar hacia un futuro más sostenible.
No obstante, esta tecnología también implica responsabilidades y es necesario que su desarrollo se realice bajo principios de eficiencia energética, transparencia y justicia ambiental. Solo así la IA podrá ser un verdadero aliado en la lucha contra el cambio climático y no un nuevo contribuyente silencioso al problema.
