La relación entre la IA y el desarrollo sostenible ha pasado de ser una experiencia minoritaria a convertirse en una prioridad estratégica. Los objetivos climáticos exigen decisiones más rápidas, datos de mayor calidad y sistemas capaces de optimizar el consumo energético a gran escala. La inteligencia artificial cumple estos tres requisitos. Por eso, los gobiernos y las empresas consideran ahora la IA como una herramienta esencial para la transición ecológica. Ya no es un simple gadget de lujo.
Este artículo examina las aplicaciones de la IA en materia de desarrollo sostenible que tienen mayor impacto en la actualidad. Aborda los ámbitos en los que tienen mayor repercusión, así como las concesiones reales que conlleva el despliegue de tecnologías de alto consumo energético para alcanzar los objetivos medioambientales.
Por qué la IA y la sostenibilidad se han vuelto inseparables
El cambio climático es, en esencia, un problema de datos. El sistema energético mundial genera miles de millones de puntos de datos cada segundo —desde la producción de los paneles solares hasta las temperaturas en las fábricas—. Sin embargo, los responsables humanos no pueden procesar este volumen con la rapidez suficiente para optimizar los procesos en tiempo real. La IA sí puede.
La magnitud del desafío hace que esto sea especialmente urgente. Alcanzar los objetivos de cero emisiones netas para 2050 significa triplicar la capacidad mundial de energías renovables. También significa duplicar las ganancias en eficiencia energética, y todo ello de forma simultánea. Ninguno de estos objetivos es alcanzable únicamente mediante la planificación humana gradual. Además, el margen de maniobra es estrecho. Las decisiones que se tomen en los próximos cinco años determinarán las infraestructuras de las próximas décadas.
La IA y la sostenibilidad se entrecruzan ahora de tres formas principales. En primer lugar, la IA optimiza los sistemas existentes —redes eléctricas, fábricas, edificios— para obtener un mayor rendimiento con menos energía. En segundo lugar, la IA acelera el descubrimiento de nuevos materiales, técnicas agrícolas y procesos industriales que reducen el uso de recursos. En tercer lugar, la IA mide los resultados medioambientales con una precisión que los métodos de información tradicionales no pueden igualar.
Cada una de estas funciones se basa en datos fiables, modelos sólidos y una gobernanza que garantice que los resultados de la IA orienten la acción. En otras palabras, el despliegue de la IA al servicio de la sostenibilidad es tanto un reto organizativo como técnico. La tecnología está lista. La pregunta más difícil es si las instituciones que la rodean también lo están.
La IA en las energías renovables: redes más inteligentes y mejores previsiones
Las energías renovables se enfrentan a un reto fundamental: el sol no siempre brilla y el viento no siempre sopla. Por lo tanto, los operadores de red necesitan previsiones precisas para equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. La IA ha transformado considerablemente esta capacidad.
Los modelos de aprendizaje automático predicen la producción solar y eólica con varias horas de antelación. De hecho, son mucho más precisos que las herramientas meteorológicas tradicionales. El trabajo de DeepMind con los centros de datos de Google ha demostrado una reducción del 40 % en el consumo de energía de refrigeración gracias a una optimización basada en la IA. Este descubrimiento se ha trasladado directamente a la gestión de las instalaciones de energía renovable. Además, varias grandes empresas de servicios públicos utilizan ahora la IA para coordinar los recursos energéticos distribuidos. Estos incluyen paneles solares en tejados, unidades de almacenamiento en baterías y cargadores de vehículos eléctricos, gestionados conjuntamente como una única red inteligente.
Por el lado de la demanda, los sistemas impulsados por IA ayudan a los edificios y las fábricas a programar las tareas que consumen mucha energía durante los picos de suministro de energía renovable. Esto reduce su dependencia de la generación de respaldo a partir de combustibles fósiles. En consecuencia, la IA actúa como un multiplicador de fuerza en este sector. Una misma capacidad de energía renovable proporciona una electricidad más fiable y con menor huella de carbono cuando la IA gestiona su uso de forma inteligente.
Las inversiones en este ámbito se están acelerando. Bloomberg NEF estima que las herramientas de optimización de la red basadas en la IA han atraído más de 2000 millones de dólares de capital riesgo solo en el año 2024. Además, los operadores de redes nacionales de Alemania, el Reino Unido y Japón han implantado sistemas de despacho basados en la IA. Informan de reducciones cuantificables de los incidentes relacionados con la inestabilidad de la red en los dos últimos años.
Utilizar la IA en la industria manufacturera para reducir los residuos y las emisiones
La industria manufacturera representa alrededor del 20 % de las emisiones mundiales de CO₂. El uso de la IA en la industria manufacturera ofrece una de las vías más directas para reducir esta proporción. Las aplicaciones abarcan desde el mantenimiento predictivo hasta la eficiencia de los materiales, pasando por la optimización completa de las cadenas de producción.
El mantenimiento predictivo es el caso de uso más consolidado. Los modelos de IA entrenados con datos de sensores identifican las averías de los equipos antes de que se produzcan. Esto reduce los tiempos de inactividad imprevistos, que suelen ser la causa de las tasas más elevadas de desperdicio y consumo de energía en cualquier fábrica. Además, esto prolonga la vida útil de las máquinas, lo que reduce el coste de carbono intrínseco asociado a los ciclos de fabricación de repuestos.
La eficiencia en el uso de materiales constituye una segunda palanca importante. Los sistemas de visión con IA inspeccionan los productos a velocidades y con resoluciones que el control de calidad humano no puede igualar. Al detectar los defectos en una fase más temprana del ciclo de producción, los fabricantes reducen considerablemente las tasas de rechazo. Siemens, por ejemplo, ha registrado una disminución del 30 % en los residuos relacionados con defectos tras implementar la inspección de calidad mediante IA en varias plantas europeas.
Los casos de uso de la IA generativa en la industria manufacturera van aún más allá. Las herramientas de diseño generativo crean geometrías de componentes optimizadas en términos de resistencia, peso y eficiencia de los materiales. A menudo producen formas en las que un ingeniero humano no habría pensado. Esto reduce la cantidad de materiales utilizados sin sacrificar el rendimiento. Además, los modelos de IA generativa pueden simular el impacto medioambiental de una elección de diseño incluso antes de la construcción de un prototipo. Esto sitúa las decisiones en materia de sostenibilidad en el inicio del ciclo de vida del producto.
Por lo tanto, el uso de la IA en la industria manufacturera no se limita a acelerar los procesos existentes. Modifica de forma fundamental las decisiones que se toman —y en qué momento—. Las repercusiones posteriores en materia de energía, residuos y emisiones son, por tanto, considerables.
La IA al servicio de la contabilidad del carbono y la gestión de los riesgos climáticos
Una de las aplicaciones menos visibles de la IA es el análisis de los riesgos climáticos para las empresas. Sin embargo, podría ser una de las más determinantes para la agenda global de sostenibilidad. Las empresas se enfrentan a una presión regulatoria cada vez mayor para medir y divulgar la totalidad de su huella de carbono, incluidas las emisiones de alcance 3 en todas sus cadenas de suministro.
Las emisiones de alcance 3 suelen representar más del 70 % del impacto de carbono total de una empresa. Sin embargo, son las más difíciles de medir con precisión. Provienen de miles de proveedores, socios logísticos y procesos de gestión de productos al final de su vida útil. Las herramientas de IA aprovechan ahora los cuestionarios de los proveedores, las imágenes por satélite y los datos de envío para establecer estimaciones de Alcance 3 mucho más precisas. Estas superan los factores de emisión medios del sector en los que aún se basan la mayoría de los equipos de información de las empresas.
Por parte de los inversores, los modelos de IA evalúan los riesgos climáticos físicos y de transición en amplias carteras de activos. Los modelos de riesgos físicos estiman cómo se verán afectadas las instalaciones por condiciones meteorológicas extremas en horizontes temporales de entre 10 y 30 años. Los modelos de riesgos de transición señalan los activos expuestos a la tarificación del carbono o a cambios normativos a medida que la economía se descarboniza. Estos dos tipos de información son cada vez más exigidos en el marco de las normas de divulgación TCFD e ISSB adoptadas por los reguladores de todo el mundo.
Para las organizaciones que desarrollan estas capacidades, nuestros artículos sobre las tendencias de la inversión ESG y la IA en las finanzas proporcionan un contexto complementario útil sobre cómo reaccionan hoy en día los mercados de capitales ante los datos sobre riesgos climáticos.
La paradoja medioambiental: la huella de carbono de la IA
Cualquier debate honesto sobre la IA y la sostenibilidad debe abordar la paradoja que se encuentra en el centro de la cuestión. El entrenamiento de grandes modelos de IA consume enormes cantidades de energía. Su funcionamiento a gran escala requiere centros de datos que consumen mucha electricidad, y esta electricidad no siempre se genera a partir de fuentes renovables.
La Agencia Internacional de la Energía ha estimado que los centros de datos consumirán alrededor de 200 teravatios-hora de electricidad a nivel mundial en 2023. Las cargas de trabajo relacionadas con la IA constituyen el componente de esta demanda que crece más rápidamente. Sin embargo, el contexto es importante. El coste energético de la IA debe compararse con el ahorro energético que permite conseguir, y no evaluarse de forma aislada.
Un estudio de BCG reveló que las herramientas de optimización basadas en la IA podrían reducir el consumo mundial de energía entre un 5 % y un 10 % de aquí a 2030. Esta cifra eclipsa con creces la energía que consume la propia IA, siempre que las aplicaciones de mayor impacto se ejecuten a gran escala utilizando energías limpias. En otras palabras, el impacto medioambiental neto de la IA es muy positivo en la mayoría de los escenarios. Pero esto depende de que la eficiencia energética se tenga en cuenta como un criterio de diseño explícito, y no como una reflexión a posteriori.
Existen varios enfoques para gestionar este compromiso. Los modelos más pequeños y finamente ajustados pueden competir con los grandes modelos polivalentes en tareas específicas, con un coste de cálculo mucho menor. La ejecución de la inferencia de IA en una infraestructura alimentada por energías renovables elimina la mayor parte de la huella de carbono directa. Además, las técnicas de destilación y cuantificación de modelos reducen considerablemente las necesidades de memoria y energía. Por lo tanto, el camino hacia una IA responsable y la sostenibilidad es técnicamente viable. Requiere decisiones de ingeniería deliberadas, y no solo buenas intenciones.
Política, inversión y el futuro de la IA y la sostenibilidad
El marco político para las herramientas de IA sostenibles está evolucionando rápidamente. La Ley de IA de la UE (EU AI Act) exige análisis de impacto para las aplicaciones de IA de alto riesgo. Varias estrategias climáticas nacionales incluyen ahora objetivos de inversión explícitos en materia de IA. En Estados Unidos, la Ley CHIPS y la Ley de Reducción de la Inflación orientan la financiación hacia infraestructuras de IA basadas en energías limpias.
En cuanto a las inversiones, la IA aplicada a las tecnologías climáticas es una de las categorías de más rápido crecimiento en el capital riesgo. El informe «State of Climate Tech» de PwC sitúa las herramientas energéticas basadas en la IA entre las tres principales categorías de inversión en 2024. Sin embargo, la mayor parte de este capital sigue fluyendo hacia los mercados maduros. Las economías emergentes —donde el potencial de reducción de emisiones es mayor— solo atraen una parte mucho menor. Es precisamente ahí donde los instrumentos de financiación mixta y las instituciones de financiación del desarrollo desempeñan un papel crucial. Para más detalles, consulta nuestro artículo sobre estrategias de financiación mixta.
Para las organizaciones dispuestas a actuar ya, hay tres medidas concretas que deben adoptarse. En primer lugar, identifique sus procesos que generan más emisiones y localice las herramientas de IA existentes para optimizarlos. Muchas de ellas ya están disponibles en el mercado. En segundo lugar, establezca la infraestructura de datos que requiere la IA. Sin datos de entrada limpios y coherentes, ni siquiera los mejores modelos pueden ofrecer resultados fiables. En tercer lugar, vincule sus iniciativas de sostenibilidad basadas en la IA a indicadores verificables, para poder medir los avances y mejorarlos con el tiempo.
Por otra parte, tanto la Agencia Internacional de la Energía como la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático publican hojas de ruta prácticas para la descarbonización mediante la IA. La relación entre la IA y la sostenibilidad no se reduce a una simple historia de tecnología salvadora del planeta. Sin embargo, cuenta con un verdadero impulso. Si se implementa de forma reflexiva, la IA es una de las herramientas más poderosas para cerrar la brecha entre las emisiones actuales y los objetivos climáticos mundiales.