Las 20 mejores aplicaciones de IA para la sostenibilidad y ejemplos
Según PwC, la GenAI podría mejorar la eficiencia operativa, lo que podría reducir indirectamente la huella de carbono en los procesos empresariales.1
Al aplicar IA generativa a áreas como la optimización logística, la previsión de la demanda y la reducción de residuos, las empresas pueden reducir las emisiones en sus operaciones más allá de los propios sistemas de IA.
Descubre aplicaciones de IA para la sostenibilidad con ejemplos del mundo real que aprovechan la IA para construir un futuro más inteligente, eficiente y sostenible.
¿Cómo se evalúa la sostenibilidad de la IA?
A medida que el uso de la IA se expande en las iniciativas de sostenibilidad, surgen cada vez más preguntas sobre cómo debería evaluarse la sostenibilidad de la propia IA.
Investigaciones recientes y debates políticos sugieren que las mejoras en la eficiencia o las reducciones de emisiones por sí solas son insuficientes para evaluar el impacto a largo plazo. Se necesita una evaluación más amplia para comprender las consecuencias ambientales, sociales y estructurales del desarrollo y despliegue de sistemas de IA.
Estas son algunas perspectivas de la Conferencia sobre IA Sostenible de septiembre de 20252 utilizadas para evaluar si las aplicaciones de IA apoyan significativamente los objetivos de sostenibilidad más allá de las ganancias operativas a corto plazo.
Las conclusiones clave de la conferencia son que la IA solo puede considerarse sostenible si aborda conjuntamente los impactos ambientales, sociales, políticos y de justicia, ya que la escalabilidad ilimitada y los enfoques basados únicamente en la eficiencia corren el riesgo de reforzar la desigualdad, el extractivismo y el daño estructural a pesar de las ganancias técnicas.
La sostenibilidad va más allá de la eficiencia energética
Según la conferencia, la sostenibilidad es un concepto amplio en lugar de una métrica técnica estrecha. Muchas contribuciones argumentan que centrarse solo en la eficiencia energética o la reducción de carbono pasa por alto impactos clave de los sistemas de IA.
La sostenibilidad debe discutirse en múltiples dimensiones:
- Costos ambientales como el uso de energía, el consumo de agua, los minerales y los residuos electrónicos
- Efectos sociales, incluidas las condiciones laborales, la desigualdad y los impactos de género
- Problemas políticos y económicos, como la concentración de poder y el control sobre la infraestructura
- Preocupaciones relacionadas con el conocimiento, como la pérdida de diversidad epistémica y el debilitamiento del pensamiento crítico
La posición general es que la IA no puede considerarse sostenible si funciona bien ambientalmente pero causa daño social o estructural.
La escalabilidad de la IA entra en conflicto con los objetivos de sostenibilidad
Un tema recurrente es la tensión entre el desarrollo de IA a gran escala y la sostenibilidad. Las trayectorias actuales de la IA enfatizan modelos más grandes, más datos y mayores demandas de computación, mientras que la sostenibilidad requiere límites y selectividad. Consulta las LLM scaling laws para más información.
Varios investigadores destacan direcciones alternativas:
- Modelos más pequeños y específicos para tareas en lugar de sistemas de propósito general
- Despliegue local o limitado al dominio en lugar de la escalabilidad global
- Justificación cuidadosa para el uso de computación de alto rendimiento
- Distinción clara entre aplicaciones de IA esenciales y no esenciales
El argumento no es que la escalabilidad sea siempre incorrecta, sino que la escalabilidad ilimitada es incompatible con las restricciones ambientales y sociales a largo plazo.
El poder y el extractivismo son preocupaciones centrales
Muchas contribuciones enmarcan la sostenibilidad de la IA como una cuestión de poder en lugar de tecnología únicamente. Los sistemas de IA dependen de cadenas de suministro globales que a menudo dependen de prácticas extractivas.
Las cuestiones clave discutidas incluyen:
- Extracción de datos de comunidades marginadas e indígenas
- Explotación de recursos justificada por narrativas de transición verde
- Concentración de computación, servicios en la nube y centros de datos en pocas regiones
- Control corporativo sobre la infraestructura energética vinculada al despliegue de IA
Desde esta perspectiva, las afirmaciones de sostenibilidad son débiles si ignoran cómo se distribuyen los beneficios y las cargas entre las regiones y las poblaciones.
Los marcos basados en la justicia dominan el debate
La justicia se trata como un requisito fundamental para la IA sostenible. Se aplican repetidamente varias lentes éticas para evaluar los sistemas de IA.
Los marcos comunes incluyen:
- Justicia energética, centrándose en quién paga los costos energéticos y quién se beneficia
- Ética feminista, enfatizando el cuidado, el reconocimiento y los impactos relacionales
- Enfoques decoloniales e indígenas, destacando la soberanía de los datos y el consentimiento
- Responsabilidad estructural, que mira más allá de los desarrolladores individuales hacia los sistemas e instituciones
En estas perspectivas, surge una conclusión compartida: la IA que refuerza la desigualdad u opresión no puede considerarse sostenible.
Los mecanismos de gobernanza son insuficientes
Los documentos centrados en leyes y políticas argumentan que los marcos de gobernanza existentes se quedan atrás de las realidades materiales de los sistemas de IA. Los impactos ambientales a menudo están débilmente regulados o se tratan como preocupaciones voluntarias.
Las brechas identificadas incluyen:
- Requisitos limitados para medir y divulgar los impactos ambientales de la IA
- Mecanismos de aplicación débiles en la regulación existente de IA
- Excesiva dependencia de los informes propios de las empresas
- Dificultad para aplicar marcos de derechos individuales a daños estructurales
Se proponen vías alternativas de IA
A pesar de las críticas, la conferencia no rechaza la IA en su totalidad. Muchas contribuciones describen formas alternativas de desarrollar y usar la IA que se alinean más estrechamente con la sostenibilidad.
Las direcciones propuestas incluyen:
- Modelos pequeños y eficientes diseñados para contextos específicos
- Infraestructuras de IA de interés público y código abierto
- Procesos de diseño de IA participativos y liderados por la comunidad
- Enfoques orientados al decrecimiento que priorizan la suficiencia sobre la expansión
Agentes de IA en la sostenibilidad
Los agentes de IA en la sostenibilidad son sistemas autónomos o semiautónomos que utilizan inteligencia artificial para realizar tareas específicas relacionadas con los objetivos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG).
Analizan datos de sostenibilidad, identifican tendencias y ejecutan acciones con una intervención humana mínima. Estos agentes combinan el procesamiento de datos, la comprensión del lenguaje natural y el aprendizaje automático para apoyar la toma de decisiones y la eficiencia operativa en la gestión de la sostenibilidad.
Su propósito principal es reducir el trabajo manual requerido para recopilar, analizar e informar datos de sostenibilidad. Al automatizar tareas repetitivas e intensivas en datos, los agentes de IA permiten a los profesionales de la sostenibilidad centrarse en la planificación estratégica, el cumplimiento y la mejora del rendimiento.
Dependiendo de su nivel de autonomía, pueden trabajar de forma independiente o asistir a equipos humanos en la finalización de procesos definidos.
Generalmente hay dos tipos de agentes de IA en la sostenibilidad:
- Agentes autónomos: Estos funcionan de forma independiente, tomando decisiones basadas en datos y ejecutando acciones sin supervisión humana directa.
- Agentes de asistencia: Estos apoyan a los equipos humanos ofreciendo recomendaciones, análisis y automatización para tareas específicas.
Ejemplo de la vida real: CO2 AI3 automatiza la gestión del carbono y convierte los compromisos de sostenibilidad en resultados medibles. La plataforma reduce tareas repetitivas e intensivas en datos, permitiendo a los equipos de sostenibilidad centrarse en el análisis y la reducción de emisiones.
Sus agentes de IA abordan problemas como datos inconsistentes, cálculos complejos de carbono y participación de proveedores automatizando la limpieza de datos, la estandarización y la estimación de emisiones a gran escala.
El sistema también apoya el cumplimiento de marcos y regulaciones, incluidas SBTi, CSRD, CBAM y SB253, al tiempo que garantiza la seguridad de los datos y el control regional de los datos.
Agente de datos
- Estandariza datos de múltiples fuentes en minutos.
- Structura grandes conjuntos de datos en formatos auditables y conformes.
- Permite informes de emisiones precisos y transparentes.
Agente de Alcance 3
- Identifica y recupera datos de emisiones de proveedores verificados.
- Reconoce y coincide con entidades de proveedores utilizando el contexto de la empresa y las compras.
- Evalúa la madurez del proveedor en función de la calidad de los informes y los compromisos de objetivos.
Agente de coincidencia de factores de emisión (Agente EFM)
- Empareja productos y materiales con los factores de emisión más relevantes en extensas bases de datos.
- Realiza análisis semántico para interpretar términos técnicos y garantizar coincidencias precisas.
- Permite la estimación de emisiones a gran escala a una fracción del costo de la evaluación del ciclo de vida tradicional.
1. Agentes de automatización de datos e informes
Los agentes de IA se utilizan con frecuencia para recopilar, verificar y estructurar datos de sostenibilidad de múltiples fuentes internas y externas. Pueden procesar grandes conjuntos de datos para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento de los estándares de informes.
- Automatización de informes ESG y de sostenibilidad según marcos como ESRS, SASB, CDP y GRI.
- Preparación de secciones para presentaciones regulatorias, como informes 10-K, y mantenimiento de registros de auditoría.
- Agregación de datos de emisiones, métricas de uso de recursos y otros indicadores clave para un análisis consistente.
2. Participación y comunicación de las partes interesadas
Los agentes de IA ayudan a gestionar la comunicación con las partes interesadas internas y externas que requieren datos o actualizaciones de sostenibilidad.
- Respuesta a consultas de inversores o reguladores utilizando datos verificados.
- Automatización de cuestionarios para proveedores y encuestas de sostenibilidad.
- Generación de resúmenes de sostenibilidad personalizados para ejecutivos, clientes o el público.
3. Eficiencia operativa y gestión de recursos
Los agentes de IA utilizan modelos predictivos y de optimización para mejorar las operaciones relacionadas con la sostenibilidad.
- Monitoreo de equipos y predicción de necesidades de mantenimiento para prevenir residuos y tiempos de inactividad.
- Evaluación del rendimiento de los proveedores para apoyar decisiones de compra sostenibles.
- Optimización de la logística y las operaciones de campo para minimizar las emisiones y el uso de recursos.
Preparación para desastres naturales
Los sistemas de respuesta a desastres a menudo fallan porque las advertencias llegan demasiado tarde o carecen de precisión geográfica. Los sistemas de monitoreo y pronóstico impulsados por IA abordan esto procesando datos de sensores y satélites en tiempo real a escalas y velocidades que los sistemas manuales no pueden igualar.
Ejemplo de la vida real: Google Earth AI es una suite de modelos y conjuntos de datos de IA geoespacial utilizados para aplicaciones como predicción del clima, pronóstico de inundaciones y detección de incendios forestales.
Un componente central de esta iniciativa es AlphaEarth Foundations, que analiza imágenes satelitales a gran escala y datos de población para apoyar casos de uso que incluyen planificación urbana, salud pública y monitoreo ambiental.4
AlphaEarth Foundations procesa petabytes de datos de observación de la Tierra para generar representaciones de alta resolución de tierras y áreas costeras. Sus resultados, publicados como embeddings a través de Google Earth Engine, ya son utilizados por más de 50 organizaciones, incluidas las Naciones Unidas e instituciones académicas, para tareas como clasificación de ecosistemas, evaluación agrícola y monitoreo del uso de la tierra. El modelo también mejora la compresión de datos y la precisión del mapeo, haciendo que el análisis ambiental a gran escala sea más eficiente.5
Ejemplo de la vida real: Prevenir la deforestación requiere identificar no solo dónde ha ocurrido la pérdida de bosques, sino dónde es probable que ocurra a continuación. Google DeepMind, en colaboración con el Instituto de Recursos Mundiales, desarrolló un modelo de IA para estimar el riesgo de deforestación analizando imágenes satelitales a lo largo del tiempo.
El modelo se centra en identificar los impulsores subyacentes de la pérdida de bosques, como la agricultura, la tala, la minería y el fuego, utilizando solo entradas satelitales en lugar de depender de datos de infraestructura local como redes viales. Construido sobre arquitecturas de transformadores de visión, genera predicciones de riesgo de deforestación con resoluciones tan finas como 30 metros, en grandes regiones, cubriendo el período de 2000 a 2024.
Este enfoque permite a los responsables políticos y organizaciones de conservación priorizar intervenciones en áreas de alto riesgo antes de que ocurra la pérdida de bosques.6
4. Advertencia de inundaciones
Según datos recientes, 250 millones de personas se ven afectadas por inundaciones anualmente. PwC sugiere que las mejoras impulsadas por IA en los sistemas de alerta de inundaciones podrían salvar más de 3.000 vidas y reducir los daños económicos en hasta 14 millones de dólares. Estas tecnologías proporcionan alertas oportunas, ayudando a las comunidades a tomar medidas antes de que ocurra un desastre.7
Ejemplo de la vida real: El sistema operativo de pronóstico de inundaciones de Google, basado en un gran modelo de lenguaje LSTM para hidrología, se lanzó en 2018. Combina dos modelos de IA: un LSTM de pronóstico de etapas hidrológicas que predice los niveles de los ríos, y un modelo de inundación (utilizando algoritmos de umbral y "variedad") que simula la extensión y profundidad de la inundación para generar alertas con hasta siete días de antelación.8
El sistema cubre actualmente más de 100 países a través de "medidores virtuales" y cuencas fluviales verificadas, alcanzando aproximadamente a 700 millones de personas con alertas de pronóstico de inundaciones entregadas a través de Google Search, Maps, Android, el Flood Hub y socios gubernamentales.9
Los logros clave incluyen:
- Pronóstico de inundaciones mediante modelos de etapa e inundación LSTM.
- Despliegue maduro desde 2018 en más de 100 países.
- Hasta 7 días de anticipación con alertas en tiempo real a 700 millones de personas.
- Fuerte evidencia a través de publicaciones de Nature/HESS.
Figura 1: La imagen ilustra el alcance global de Flood Hub, mostrando cómo apoya el pronóstico de inundaciones para más de 700 millones de personas.
5. Incendios forestales
La IA también es una herramienta poderosa en la lucha contra los incendios forestales, ayudando a prevenir pérdidas devastadoras. Drones, satélites y sensores en torres altas monitorean continuamente los bosques, detectando signos de un posible incendio, como puntos calientes inusuales o humo ascendente.
Con el entrenamiento adecuado, los sistemas de IA pueden distinguir entre el humo y otras señales ambientales, permitiendo una detección de incendios forestales más temprana y confiable
Ejemplo de la vida real: Dryad Networks ha instalado alrededor de 400 "narices electrónicas" en el bosque de Eberswalde en Brandeburgo, una región fuertemente afectada por incendios forestales. Estos dispositivos pueden detectar gases en las primeras etapas de un incendio mientras también monitorean la temperatura, la humedad y la presión del aire.
Al proporcionar datos en tiempo real sobre las condiciones ambientales, estos sensores ayudan a identificar posibles riesgos de incendio con anticipación, mejorando la capacidad de responder rápidamente y minimizar los daños..10
Lucha contra la contaminación del aire
La contaminación del aire está empeorando y puede escalar a una emergencia de salud pública y ambiental global que causa más de siete millones de muertes prematuras cada año y 8,1 billones de dólares en daños a la salud únicamente.11
La IA puede ayudar a reducir la contaminación del aire con advertencias en tiempo real y modelos predictivos:
6. Advertencias en tiempo real
Con los datos proporcionados por los monitores de calidad del aire, la IA puede ofrecer información sobre el impacto de la calidad del aire en las personas y ayudar a decidir políticas de protección de la salud.12
Además, al procesar datos de diferentes monitores en tiempo real, puede enviar alertas cuando los niveles de contaminación aumentan. De esta manera, las personas pueden actuar de inmediato: ya sea quedarse en casa o usar una mascarilla.
Ejemplo de la vida real: La aplicación IQAir tiene una clasificación que muestra en tiempo real qué ciudades tienen más contaminación en el aire. La aplicación Plume Labs ofrece mapas completos que muestran dónde es peor la contaminación. La aplicación también indica cómo será la calidad del aire cada hora, ya que los niveles pueden cambiar significativamente durante el día.13
7. Modelos predictivos
Desarrollados con IA y aprendizaje automático, los modelos predictivos pueden pronosticar información como las concentraciones de contaminantes atmosféricos.
Ejemplo de la vida real: Ingenieros de Cornell diseñaron un modelo que puede calcular las partículas finas (PM2.5), que son el hollín, el polvo y los gases de escape de camiones y coches que entran en los pulmones de las personas. Estos modelos permiten identificar riesgos con mayor antelación, permitiendo acciones preventivas antes de que los impactos ambientales o de salud escalen.14
Biodiversidad
8. Monitoreo y conservación de la biodiversidad
Conservar la biodiversidad es uno de los mayores desafíos traídos por el cambio climático. La IA ofrece soluciones para mejorar el monitoreo y la conservación de la biodiversidad.
Tecnologías como redes neuronales, visión por computadora y visión satelital pueden ayudar a los investigadores a detectar animales en imágenes e identificar animales específicos dentro de una especie. Los investigadores pueden monitorear animales como aves, anfibios y cetáceos, e incluso peces, y analizar los datos utilizando herramientas de aprendizaje automático.15
Con estas tecnologías, los científicos pueden hacer:
- Mejor análisis de hábitat.
- Suposiciones más precisas sobre la vida silvestre y las especies.
- Analizar el impacto del cambio climático en los animales en tiempo real.
Ejemplo de la vida real: La conservación efectiva depende de saber dónde viven las especies, pero producir mapas precisos de rangos de especies sigue siendo difícil dada la escala y diversidad de la biodiversidad global. Para abordar esto, los investigadores de Google desarrollaron un sistema basado en IA para generar mapas de distribución de especies en grandes geografías.
El sistema combina registros de observación de campo de bases de datos abiertas de biodiversidad con embeddings derivados de satélites de AlphaEarth Foundations y rasgos a nivel de especie como la masa corporal. Un modelo de red neuronal de grafos (GNN) utiliza esta información para inferir distribuciones geográficas probables para muchas especies simultáneamente, que luego pueden ser refinadas por expertos locales.
En proyectos piloto, el modelo se ha utilizado para mapear especies de mamíferos australianos, incluido el Greater Glider, y un subconjunto de estos mapas se ha publicado a través de plataformas como el Laboratorio de Biodiversidad de la ONU y Google Earth Engine.
Ejemplo de la vida real: Wildbook utiliza redes neuronales y algoritmos de visión por computadora para identificar y contar animales en imágenes y distinguir animales individuales dentro de un grupo. Con este conocimiento, los tamaños de las poblaciones de vida silvestre pueden estimarse con mayor precisión.16
Análisis de datos para la sostenibilidad
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT son cruciales para impulsar un futuro más sostenible al ayudar a las organizaciones a analizar y tomar medidas basadas en grandes conjuntos de datos. Algunas aplicaciones clave de la IA en este dominio incluyen:
9. Análisis de documentos comerciales y reducción de residuos
Los sistemas de IA generativa pueden revisar y analizar documentos comerciales, ayudando a las empresas a identificar oportunidades para reducir residuos y mejorar sus esfuerzos de sostenibilidad. Por ejemplo:
- Las herramientas de IA generativa pueden analizar datos sobre transporte, uso de energía y otro consumo de recursos para proporcionar cálculos de huella de carbono precisos a un costo menor.
- Los algoritmos de IA pueden optimizar los procesos de cadena de suministro identificando ineficiencias y sugiriendo formas de reducir el consumo de combustible. Estas tecnologías ayudan a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y minimizar el uso de recursos.
- Aprovechando la IA, las empresas pueden obtener información valiosa sobre su consumo de energía, ayudándolas a cambiar a fuentes de energía renovable y mejorar la eficiencia energética general.
Esta integración de tecnologías de IA permite a las empresas reducir su impacto ambiental mientras incorporan la sostenibilidad en sus operaciones.
10. Identificación de riesgos del alcance tres
Detectar las emisiones de gases de efecto invernadero del Alcance 3, aquellas generadas indirectamente a través de cadenas de suministro y ciclos de vida de productos, puede ser un desafío. Sin embargo, al utilizar herramientas de IA como ChatGPT, las empresas pueden identificar eficazmente estos riesgos analizando grandes volúmenes de datos públicamente disponibles, como:
- Noticias, informes de la industria y publicaciones en redes sociales que destacan desafíos ambientales relacionados con proveedores o procesos de producción.
- Riesgos emergentes de sostenibilidad ambiental que podrían impactar las estrategias de sostenibilidad.
Las empresas pueden abordar proactivamente las preocupaciones sobre el cambio climático y alinearse con los principios de justicia ambiental al identificar estos riesgos.
11. IA para la optimización de energía y recursos
Los sistemas de IA, incluidos los desplegados por proveedores de servicios en la nube, pueden ayudar a empresas y organizaciones:
- Optimizar el uso de energía en centros de datos mejorando los sistemas de refrigeración y reduciendo la efectividad del uso de energía (PUE).
- Predir y gestionar las necesidades de almacenamiento de energía, alineando la generación de energía renovable con la demanda.
- Reducir los residuos electrónicos extendiendo los ciclos de vida de los dispositivos con recomendaciones de mantenimiento impulsadas por IA.
Ejemplo de la vida real: Earth-2 de NVIDIA es una plataforma de simulación climática acelerada por GPU que permite modelado global a escala de kilómetros.
Lanzó un modelo de IA generativa llamado cBottle ("Climate in a Bottle") en junio de 2025. El modelo puede generar estados atmosféricos globales condicionados a entradas como la hora del día y las temperaturas de la superficie del mar, con una resolución de hasta 1-2 km y un tiempo de cálculo y uso de energía significativamente reducidos.17
Este sistema logra:
- Relaciones de compresión de datos de hasta 3.000× por muestra.
- Velocidades de pronóstico miles de veces más rápidas y hasta 10.000× más eficientes energéticamente que los métodos tradicionales.
- Integración de reducción de escala basada en IA (CorrDiff) para proporcionar información meteorológica de superresolución.
- Adopción activa por parte de instituciones de investigación líderes (MPI-M, AI², Alan Turing Institute) facilita la exploración interactiva del clima digital gemelo.
Las características clave incluyen:
- Simulación climática a escala de kilómetros y visualización interactiva.
- IA generativa (cBottle + CorrDiff) para pronósticos rápidos y de alta resolución.
- Probado mediante pruebas del mundo real (GTC, hackathons) y colaboración institucional.
Más allá de las plataformas de simulación y pronóstico, varias organizaciones están aplicando IA para abordar desafíos concretos de energía y resiliencia climática a escala de red, batería, mercado y edificio.
Ejemplo de la vida real: Gestionar una red eléctrica de una megaciudad requiere coordinación en tiempo real entre generación, demanda, comercio y regulación, tareas que se vuelven cada vez más difíciles a medida que escalan los recursos energéticos distribuidos. State Grid Corporation of China aplica IA para gestionar la red eléctrica de Shanghai bajo estas restricciones.
Su plataforma integra pronóstico, comercio, supervisión regulatoria y liquidación en un solo sistema, permitiendo una coordinación de activos energéticos distribuidos en menos de un segundo. El sistema soporta a más de 15.000 usuarios e ilustra cómo las grandes redes urbanas pueden mejorar la resiliencia mientras aumentan la integración de energías renovables.18
Añadir como fuente preferidaAgricultura sostenible
Las tecnologías de IA en la agricultura están ayudando a los agricultores a abordar desafíos como la ineficiencia de los recursos y el impacto ambiental. Al incorporar herramientas como robótica agrícola, sistemas de monitoreo del clima y algoritmos de gestión de tierras, los agricultores pueden optimizar operaciones, reducir residuos y cumplir con los objetivos de sostenibilidad.
Además, el monitoreo de cultivos y animales impulsado por IA ayuda a asegurar rendimientos más saludables y ganado más sano al detectar problemas temprano, reducir la necesidad de productos químicos y minimizar el uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Al igual que un coche autónomo, los robots impulsados por IA pueden moverse y cosechar cultivos cuando están listos y maduros. Esto ayuda a reducir el desperdicio y puede mejorar las líneas de producción.
13. Monitoreo del clima
La IA también puede monitorear y pronosticar el clima. Esto ayuda a los agricultores a predecir el clima en una ubicación específica, brindándoles información sobre cuándo regar sus cultivos y cuándo es mejor plantar o cosechar.
14. Gestión de tierras
Otro caso de uso de la IA es la planificación de tierras agrícolas. Utilizando imágenes satelitales, algoritmos y datos de uso de la tierra, los agricultores pueden planificar dónde y cuándo plantar sus cultivos. Esto también puede ayudarles a garantizar el cumplimiento normativo.
15. Monitoreo de cultivos y animales
La IA puede ayudar a los agricultores a mantener sus cultivos y animales sanos. Con reconocimiento de imágenes y sensores para detectar condiciones de los cultivos, la IA puede ayudar a reducir los insectos que atacan los cultivos o los primeros signos de enfermedades animales.
Los agricultores pueden entonces intervenir y solucionar el problema sin usar cantidades excesivas de productos químicos o medicamentos, reduciendo posibles pérdidas.
Producción y lugar de trabajo sostenibles
16. Menos producción defectuosa
Los sistemas de visión por computadora habilitados por IA pueden abordar problemas de devolución de productos derivados de defectos o insatisfacción del cliente al minimizar errores de producción en la etapa de fabricación.
Los sistemas de control de calidad habilitados por visión por computadora instalados en la cinta transportadora o línea de producción pueden inspeccionar la calidad del producto con mayor precisión y eficiencia que la inspección manual.
Veamos cómo funciona:
Esta reducción de productos defectuosos puede finalmente reducir las devoluciones de productos de la organización y las emisiones de GEI relacionadas con la logística inversa y otros procesos de devolución.
17. Mejor detección de fugas en la producción
Los sistemas de visión por computadora pueden ayudar a detectar fugas de agua y otros productos químicos dañinos dentro de una planta de producción y alertar a las autoridades para que tomen medidas rápidas. Esto puede ayudar a las empresas a reducir su impacto ambiental.
Veamos cómo funciona:
18. Lugar de trabajo más seguro
La sostenibilidad consta de tres partes: ambiental, social y gubernamental. Para ser verdaderamente sostenible, una empresa debe centrarse en las tres.
Los sistemas de visión por computadora habilitados por IA pueden ayudar a mejorar la seguridad de los trabajadores asegurando el cumplimiento de las normas de seguridad. Esto puede ayudar a mejorar la sostenibilidad social de una empresa al hacerla más segura para sus trabajadores.
Las cámaras inteligentes pueden instalarse en puntos clave de la instalación de fabricación para monitorear si los trabajadores están siguiendo las reglas y usando equipo de seguridad. El sistema también puede identificar otros riesgos en la instalación y notificar al gerente de operaciones o seguridad relevante para tomar medidas adicionales.
Energía y logística
19. Reducción del consumo de energía
Figura 2: Cuota mundial de electricidad de recursos renovables.
Aunque las inversiones en energía renovable han aumentado significativamente en los últimos años, la energía renovable representa solo el 30% de la generación mundial de electricidad.19
La IA puede ayudar a aumentar el uso de energía renovable estudiando los patrones de consumo de energía y proporcionando información sobre la reducción y mejora del consumo sin comprometer la productividad de la empresa.
20. Logística optimizada y sostenible logística
La IA también puede ayudar a mejorar la sostenibilidad de las operaciones de distribución y logística de una empresa, que representan un porcentaje significativo de la huella de carbono corporativa total.
El software impulsado por IA puede optimizar las rutas de entrega de productos incorporando la sostenibilidad como un factor clave. Los sistemas de optimización de rutas se han convertido en una necesidad para las empresas de logística, ya que ofrecen importantes beneficios financieros y ambientales.
Mira cómo la IA y las tecnologías de gemelo digital están ayudando con la entrega sostenible de última milla:
Consulta los casos de uso de IA en logística para aprender más sobre cómo la IA está revolucionando el sector logístico.
¿Cuáles son los desafíos de la IA para la sostenibilidad?
La inteligencia artificial parece prometedora para ayudar a proteger el medio ambiente, pero también presenta algunos desafíos:
Energía de computación
Los modelos avanzados de IA requieren una potencia de computación significativa, lo que significa que utilizan mucha energía.20
Esto influye tanto en los precios operativos como en las emisiones de carbono. Por lo tanto, el uso de tecnologías de IA intensivas en energía al servicio de la sostenibilidad ambiental puede ser paradójico.
Abusos laborales
Los modelos de lenguaje grandes como ChatGPT pueden requerir etiquetas para mantener el modelo alejado de textos tóxicos. Para obtener estas etiquetas, OpenAI envió decenas de miles de textos de partículas a una empresa en Kenia. Los etiquetadores de datos empleados por la empresa reciben solo alrededor de 1,32 y 2 dólares por hora.21
Esto plantea preguntas sobre si los derechos de los trabajadores están siendo usurpados en el desarrollo de herramientas de IA para un futuro sostenible.
Sesgo y ética de la IA
Los modelos de IA aprenden de los datos, y si los datos están sesgados o representan solo una parte particular de la realidad, los modelos pueden producir resultados incorrectos. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con datos específicos de ubicación puede fallar al generar datos para otras áreas.
Las decisiones basadas en resultados de IA pueden afectar enormemente a la sociedad y al mundo. Por lo tanto, pueden surgir preguntas sobre la privacidad y la propiedad de los datos.
Mejores prácticas para mitigar desafíos
IA eficiente energéticamente
La prioridad debe ser utilizar algoritmos y dispositivos que consuman menos energía. Los grupos de investigación pueden trabajar en el diseño de modelos que equilibren el rendimiento de la IA y la cantidad de energía que utiliza.22
La infraestructura de computación de IA puede ser alimentada por fuentes de energía renovable, lo que puede ayudar a reducir aún más la huella de carbono.
Abordar el sesgo de la IA
Los modelos de IA deben utilizar métodos apropiados para recopilar, probar y validar datos para evitar sesgos. Incluir datos representativos y considerar cómo pueden variar las condiciones en diferentes ubicaciones también es importante.
Desarrollo de directrices éticas
Para que la IA proteja el medio ambiente, deben diseñarse y seguirse directrices éticas y políticas. Esto incluye reglas claras sobre quién posee los datos, cómo mantenerlos privados y cómo usar la IA éticamente.
Fomentar la participación de las partes interesadas
Involucrar a las partes interesadas en el proceso de toma de decisiones, específicamente a los grupos que se verán afectados por los resultados de la IA. Esto significa asegurarse de que todos sepan cómo funcionan los modelos de IA y qué datos utilizan.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
title = {{Las 20 mejores aplicaciones de IA para la sostenibilidad y ejemplos}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 9 de Junio de 2026}
}Enlaces de referencia
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