Las 20 principales aplicaciones y ejemplos de IA para la sostenibilidad
Según PwC, la IA genómica podría mejorar la eficiencia operativa, lo que podría reducir indirectamente la huella de carbono en los procesos empresariales. 1
Al aplicar la 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 todas sus operaciones, más allá de los propios sistemas de IA.
Descubre aplicaciones de IA para la sostenibilidad con ejemplos reales que aprovechan la inteligencia artificial para construir un futuro más inteligente, más eficiente y más sostenible.
¿Cómo se está evaluando 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 evaluar la sostenibilidad de la propia IA.
Investigaciones recientes y debates sobre políticas públicas sugieren que las mejoras en la eficiencia o la reducción de emisiones por sí solas son insuficientes para evaluar el impacto a largo plazo. Se requiere una evaluación más amplia para comprender las consecuencias ambientales, sociales y estructurales del desarrollo y la implementación de sistemas de IA.
Aquí presentamos algunas perspectivas de la Conferencia sobre IA Sostenible que se celebrará en septiembre de 2025. 2 Se utiliza para evaluar si las aplicaciones de IA apoyan de manera significativa los objetivos de sostenibilidad más allá de las ganancias operativas a corto plazo.
Las principales conclusiones 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 centrados únicamente en la eficiencia corren el riesgo de reforzar la desigualdad, el extractivismo y el daño estructural a pesar de los avances técnicos.
La sostenibilidad va más allá de la eficiencia energética.
Según la conferencia, la sostenibilidad es un concepto amplio, más que una métrica técnica específica. Numerosas ponencias argumentan que centrarse únicamente en la eficiencia energética o la reducción de emisiones de carbono deja de lado impactos clave de los sistemas de IA.
La sostenibilidad debe abordarse desde múltiples perspectivas:
- Costos ambientales como el uso de energía, el consumo de agua, los minerales y los residuos electrónicos.
- Efectos sociales, incluyendo las condiciones laborales, la desigualdad y los impactos de género.
- Cuestiones políticas y económicas, 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 postura general es que la IA no puede considerarse sostenible si tiene un buen desempeño ambiental pero causa daños sociales o estructurales.
Ampliar la IA entra en conflicto con los objetivos de sostenibilidad.
Un tema recurrente es la tensión entre el desarrollo de la IA a gran escala y la sostenibilidad. Las tendencias actuales en IA priorizan modelos más grandes, mayor cantidad de datos y mayores exigencias computacionales, mientras que la sostenibilidad requiere límites y selectividad. Consulte las leyes de escalado de LLM para obtener más información.
Varios investigadores destacan direcciones alternativas:
- Modelos más pequeños y específicos para cada tarea, en lugar de sistemas de propósito general.
- Implementación local o limitada a un dominio, en lugar de escalado global.
- Justificación cuidadosa del uso de la computación de alto rendimiento
- Clara distinción entre aplicaciones de IA esenciales y no esenciales
El argumento no es que la ampliación a gran escala sea siempre errónea, sino que la ampliación ilimitada es incompatible con las limitaciones ambientales y sociales a largo plazo.
El poder y el extractivismo son preocupaciones centrales.
Numerosos estudios plantean la sostenibilidad de la IA como una cuestión de poder, más que de tecnología en sí misma. Los sistemas de IA dependen de cadenas de suministro globales que a menudo se basan en prácticas extractivas.
Entre los temas clave que se trataron se incluyen:
- Extracción de datos de comunidades marginadas e indígenas.
- La explotación de recursos se justifica mediante narrativas de transición verde.
- Concentración de la computación, los servicios en la nube y los centros de datos en unas pocas regiones.
- Control corporativo sobre la infraestructura energética vinculado al despliegue de IA
Desde esta perspectiva, las afirmaciones sobre 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 considera un requisito fundamental para una IA sostenible. Se aplican repetidamente diversos criterios éticos para evaluar los sistemas de IA.
Los marcos de referencia comunes incluyen:
- Justicia energética, centrada en quién paga los costes energéticos y quién se beneficia.
- Ética feminista, que enfatiza el cuidado, el reconocimiento y los impactos relacionales.
- Enfoques decoloniales e indígenas, haciendo hincapié en la soberanía de los datos y el consentimiento.
- Responsabilidad estructural, que va más allá de los desarrolladores individuales y abarca los sistemas y las instituciones.
Desde todas estas perspectivas, surge una conclusión común: la IA que refuerza la desigualdad o la opresión no puede considerarse sostenible.
Los mecanismos de gobernanza son insuficientes
Diversos estudios jurídicos y políticos argumentan que los marcos de gobernanza existentes no se ajustan a la realidad de los sistemas de IA. Los impactos ambientales suelen estar poco regulados o se consideran cuestiones de índole voluntaria.
Las deficiencias identificadas incluyen:
- Requisitos limitados para medir y divulgar los impactos ambientales de la IA.
- Mecanismos de aplicación débiles en la normativa vigente sobre IA
- Excesiva dependencia de la autodeclaración corporativa
- Dificultad para aplicar los marcos de derechos individuales a los daños estructurales.
Se proponen vías alternativas de IA.
A pesar de las críticas, la conferencia no rechaza la IA por completo. Muchas ponencias describen formas alternativas de desarrollar y utilizar la IA que se ajustan mejor a los principios de sostenibilidad.
Las directrices propuestas incluyen:
- Modelos pequeños y eficientes diseñados para contextos específicos.
- Infraestructuras de IA de interés público y de 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 sostenibilidad
Los agentes de IA en sostenibilidad son sistemas autónomos o semiautónomos que utilizan inteligencia artificial para realizar tareas específicas relacionadas con los objetivos ambientales, sociales y de gobernanza (ASG).
Analizan datos de sostenibilidad, identifican tendencias y ejecutan acciones con mínima intervención humana. Estos agentes combinan el procesamiento de datos, la comprensión del lenguaje natural y el aprendizaje automático para respaldar la toma de decisiones y la eficiencia operativa en la gestión de la sostenibilidad.
Su principal objetivo es reducir el trabajo manual necesario para recopilar, analizar y reportar datos de sostenibilidad. Al automatizar tareas repetitivas que requieren gran cantidad de datos, los agentes de IA permiten a los profesionales de la sostenibilidad centrarse en la planificación estratégica, el cumplimiento normativo y la mejora del rendimiento.
Dependiendo de su nivel de autonomía, pueden trabajar de forma independiente o ayudar a equipos humanos a completar procesos definidos.
Generalmente existen dos tipos de agentes de IA en el ámbito de 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 ayudan a los equipos humanos ofreciendo recomendaciones, análisis y automatización para tareas específicas.
Ejemplo de la vida real: IA de CO2 La plataforma 3 automatiza la gestión del carbono y convierte los compromisos de sostenibilidad en resultados cuantificables. Reduce las tareas repetitivas y que requieren gran cantidad de datos, lo que permite a los equipos de sostenibilidad centrarse en el análisis y la reducción de emisiones.
Sus agentes de IA abordan problemas como la inconsistencia de los datos, los cálculos complejos de carbono y la relación con los proveedores, automatizando la limpieza de datos, la estandarización y la estimación de emisiones a gran escala.
El sistema también permite el cumplimiento de marcos y regulaciones, incluidos SBTi, CSRD, CBAM y SB253, al tiempo que garantiza la seguridad de los datos y el control regional de los mismos.
Agente de datos
- Estandariza datos de múltiples fuentes en cuestión de minutos.
- Estructura grandes conjuntos de datos en formatos que cumplen con las normativas y son aptos para auditoría.
- Permite una presentación de informes de emisiones precisos y transparentes.
Agente de alcance 3
- Identifica y recupera datos verificados sobre las emisiones de los proveedores.
- Reconoce y relaciona a los proveedores utilizando el contexto de la empresa y de las compras.
- Evalúa la madurez de los proveedores en función de la calidad de los informes y los compromisos de cumplimiento de objetivos.
Agente de igualación del factor de emisión (agente EFM)
- Compara productos y materiales con los factores de emisión más relevantes en extensas bases de datos.
- Realiza análisis semánticos para interpretar términos técnicos y garantizar coincidencias precisas.
- Permite estimar las emisiones a gran escala a una fracción del coste 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 procedentes de múltiples fuentes internas y externas. Pueden procesar grandes conjuntos de datos para garantizar la integridad de los mismos y el cumplimiento de las normas de presentación de informes.
- Automatización de informes ESG y de sostenibilidad según marcos como ESRS, SASB, CDP y GRI.
- Preparar secciones para presentaciones regulatorias, como informes 10-K, y mantener registros de auditoría.
- Recopilación de datos de emisiones, métricas de uso de recursos y otros indicadores clave para un análisis coherente.
2. Participación y comunicación con las partes interesadas
Los agentes de IA ayudan a gestionar la comunicación con las partes interesadas internas y externas que requieren datos o actualizaciones sobre sostenibilidad.
- Responder a las 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 en general.
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.
- Supervisar los equipos y predecir las necesidades de mantenimiento para evitar desperdicios y tiempos de inactividad.
- Evaluar el desempeño de los proveedores para respaldar las decisiones de adquisición sostenibles.
- Optimizar la logística y las operaciones sobre el terreno para minimizar las emisiones y el consumo de recursos.
Preparación ante desastres naturales
Los sistemas de respuesta ante desastres suelen fallar porque las alertas llegan demasiado tarde o carecen de precisión geográfica. Los sistemas de monitoreo y pronóstico basados en IA solucionan este problema 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 un conjunto de modelos y conjuntos de datos de IA geoespaciales utilizados para aplicaciones como predicción meteorológica, pronóstico de inundaciones y detección de incendios forestales.
Un componente fundamental de esta iniciativa es AlphaEarth Foundations , que analiza imágenes satelitales a gran escala y datos demográficos para respaldar casos de uso que incluyen la planificación urbana, la salud pública y el monitoreo ambiental. 4
AlphaEarth Foundations procesa petabytes de datos de observación de la Tierra para generar representaciones de alta resolución de áreas terrestres y costeras. Sus resultados, disponibles como incrustaciones a través de Earth Engine (Google), ya son utilizados por más de 50 organizaciones, incluidas las Naciones Unidas e instituciones académicas, para tareas como la clasificación de ecosistemas, la evaluación agrícola y el monitoreo del uso del suelo. El modelo también mejora la compresión de datos y la precisión cartográfica, lo que hace que el análisis ambiental a gran escala sea más eficiente. 5
Ejemplo real: Prevenir la deforestación requiere identificar no solo dónde se ha producido la pérdida de bosques, sino también dónde es probable que ocurra próximamente. DeepMind, en colaboración con el Instituto de Recursos Mundiales, desarrolló un modelo de IA para estimar el riesgo de deforestación mediante el análisis de imágenes satelitales a lo largo del tiempo.
El modelo se centra en identificar los factores subyacentes de la pérdida forestal, como la agricultura, la tala, la minería y los incendios, utilizando únicamente datos satelitales en lugar de depender de datos de infraestructura local como las redes de carreteras. Basado en arquitecturas de transformadores de visión, genera predicciones de riesgo de deforestación con resoluciones de hasta 30 metros, en grandes regiones, abarcando el período de 2000 a 2024.
Este enfoque permite a los responsables políticos y a las organizaciones conservacionistas priorizar las intervenciones en zonas de alto riesgo antes de que se produzca la pérdida de bosques. 6
4. Alerta de inundación
Según datos recientes, 250 millones de personas se ven afectadas por inundaciones cada año. PwC sugiere que las mejoras en los sistemas de alerta de inundaciones, impulsadas por la IA, podrían salvar más de 3000 vidas y reducir los daños económicos hasta en 14 millones de dólares. Estas tecnologías proporcionan alertas oportunas, lo que permite a las comunidades actuar antes de que ocurra un desastre. 7
Ejemplo real: El sistema operativo de predicción de inundaciones de Google, basado en un gran modelo de lenguaje basado en LSTM para hidrología, se lanzó en 2018. Combina dos modelos de IA: un LSTM de predicción de la etapa hidrológica que predice los niveles de los ríos y un modelo de inundación (que utiliza algoritmos de umbral y "variedad") que simula la extensión y profundidad de la inundación para generar alertas con hasta siete días de anticipación. 8
Actualmente, el sistema cubre más de 100 países a través de "medidores virtuales" y cuencas fluviales verificadas, llegando a aproximadamente 700 millones de personas con alertas de pronóstico de inundaciones entregadas a través de Google Búsqueda, Mapas, Android, Flood Hub y socios gubernamentales. 9
Entre los logros más destacados se incluyen:
- Pronóstico de inundaciones mediante modelos de nivel y de inundación LSTM.
- Implementación consolidada desde 2018 en más de 100 países.
- Plazo de anticipación de hasta 7 días con alertas en tiempo real para 700 millones de personas.
- Existen pruebas contundentes a través de publicaciones en Nature/HESS.
Figura 1: La imagen ilustra el alcance global de Flood Hub, mostrando cómo ayuda a predecir inundaciones a más de 700 millones de personas.
5. Incendios forestales
La IA también es una herramienta poderosa en la lucha contra los incendios forestales , ya que ayuda a prevenir pérdidas devastadoras. Drones, satélites y sensores en torres altas monitorean continuamente los bosques, detectando señales de un posible incendio, como puntos calientes inusuales o columnas de humo ascendentes.
Con el entrenamiento adecuado, los sistemas de IA pueden distinguir entre el humo y otras señales ambientales, lo que permite una detección de incendios forestales más temprana y fiable.
Ejemplo real: Dryad Networks ha instalado alrededor de 400 "narices electrónicas" en el bosque de Eberswalde, en Brandeburgo, una región muy afectada por los incendios forestales. Estos dispositivos pueden detectar gases en las primeras etapas de un incendio, además de monitorizar la temperatura, la humedad y la presión atmosférica.
Al proporcionar datos en tiempo real sobre las condiciones ambientales, estos sensores ayudan a identificar posibles riesgos de incendio con antelación, mejorando la capacidad de respuesta rápida y minimizando los daños. 10
Lucha contra la contaminación atmosférica
La contaminación atmosférica está empeorando y puede convertirse en una emergencia mundial de salud pública y medioambiental que cause más de siete millones de muertes prematuras cada año y 8,1 billones de dólares en daños a la salud. 11
La IA puede ayudar a reducir la contaminación atmosférica mediante alertas en tiempo real y modelos predictivos:
6. Alertas 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 sobre las 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 bruscamente. De esta manera, las personas pueden actuar de inmediato: quedarse en casa o usar mascarilla.
Ejemplo práctico: la aplicación IQAir cuenta con un ranking que muestra en tiempo real qué ciudades presentan mayor contaminación atmosférica. La aplicación Plume Labs ofrece mapas completos que indican las zonas con mayor contaminación. Además, informa sobre la calidad del aire cada hora, ya que los niveles pueden variar significativamente a lo largo del día. 13
7. Modelos predictivos
Desarrollados con inteligencia artificial y aprendizaje automático, los modelos predictivos pueden pronosticar información como las concentraciones de contaminantes atmosféricos.
Ejemplo real: Ingenieros de Cornell diseñaron un modelo capaz de calcular las partículas finas (PM2.5), es decir, el hollín, el polvo y los gases de escape de camiones y automóviles que llegan a los pulmones de las personas. Estos modelos permiten identificar los riesgos con antelación, posibilitando la adopción de medidas preventivas antes de que se agraven los impactos ambientales o en la salud. 14
Biodiversidad
8. Seguimiento y conservación de la biodiversidad
La conservación de la biodiversidad es uno de los mayores desafíos que plantea el cambio climático. La IA ofrece soluciones para mejorar el monitoreo y la conservación de la biodiversidad.
Tecnologías como las redes neuronales,la visión artificial y la visión satelital pueden ayudar a los investigadores a detectar animales en imágenes e identificar individuos específicos dentro de una especie. Los investigadores pueden monitorear animales como aves, anfibios, cetáceos e incluso peces, y analizar los datos mediante herramientas de aprendizaje automático. 15
Con estas tecnologías, los científicos pueden hacer:
- Mejor análisis del hábitat.
- Estimaciones más precisas sobre la fauna y las especies.
- Analizar el impacto del cambio climático en los animales en tiempo real.
Ejemplo práctico: La conservación eficaz depende de conocer la distribución de las especies, pero elaborar mapas precisos de su área de distribución sigue siendo difícil dada la magnitud y la diversidad de la biodiversidad global. Para abordar este problema, investigadores de Google desarrollaron un sistema basado en inteligencia artificial para generar mapas de distribución de especies en grandes extensiones geográficas.
El sistema combina registros de observación de campo de bases de datos abiertas de biodiversidad con incrustaciones derivadas de satélites de AlphaEarth Foundations y características a nivel de especie, como la masa corporal. Un modelo de red neuronal gráfica (GNN) utiliza esta información para inferir las posibles distribuciones geográficas de muchas especies simultáneamente, que luego pueden ser refinadas por expertos locales.
En proyectos piloto, el modelo se ha utilizado para cartografiar especies de mamíferos australianos, incluido el planeador mayor, y un subconjunto de estos mapas se ha publicado a través de plataformas como el Laboratorio de Biodiversidad de la ONU y Earth Engine.
Ejemplo práctico: Wildbook utiliza redes neuronales y algoritmos de visión artificial para identificar y contar animales en imágenes, así como para distinguir individuos dentro de un grupo. Gracias a este conocimiento, se puede estimar con mayor precisión el tamaño de las poblaciones de fauna silvestre. 16
Análisis de datos para la sostenibilidad
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), como las GPT, son cruciales para impulsar un futuro más sostenible, ya que ayudan a las organizaciones a analizar grandes conjuntos de datos y a tomar medidas basadas en ellos. Algunas aplicaciones clave de la IA en este ámbito 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 detectar oportunidades para reducir el desperdicio y mejorar sus esfuerzos de sostenibilidad. Por ejemplo:
- Las herramientas de IA generativa pueden analizar datos sobre transporte, consumo de energía y otros recursos para proporcionarcálculos precisos de la huella de carbono a un menor coste.
- Los algoritmos de IA pueden optimizar los procesos de la cadena de suministro al identificar ineficiencias y sugerir formas de reducir el consumo de combustible. Estas tecnologías ayudan a disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero y a minimizar el uso de recursos.
- Al aprovechar la inteligencia artificial, las empresas pueden obtener información valiosa sobre su consumo de energía, lo que les ayuda a transitar hacia fuentes de energía renovables y a mejorar la eficiencia energética general.
Esta integración de tecnologías de IA permite a las empresas reducir su impacto ambiental al tiempo que incorporan la sostenibilidad en sus operaciones.
10. Identificación de riesgos de alcance tres
Detectar las emisiones de gases de efecto invernadero de Alcance 3, aquellas generadas indirectamente a través de las cadenas de suministro y los ciclos de vida de los productos, puede resultar complicado. Sin embargo, mediante el uso de herramientas de IA como ChatGPT , las empresas pueden identificar eficazmente estos riesgos analizando grandes volúmenes de datos disponibles públicamente, tales como:
- Artículos de noticias, informes del sector y publicaciones en redes sociales que destacan los desafíos ambientales relacionados con los proveedores o los procesos de producción.
- Riesgos emergentes para la sostenibilidad ambiental que podrían afectar las estrategias de sostenibilidad.
Las empresas pueden abordar de forma proactiva las preocupaciones sobre el cambio climático y alinearse con los principios de justicia ambiental mediante la identificación de estos riesgos.
11. IA para la optimización de energía y recursos.
Los sistemas de IA, incluidos los implementados por los proveedores de servicios en la nube, pueden ayudar a las empresas y organizaciones:
- Optimizar el uso de la energía en los centros de datos mejorando los sistemas de refrigeración y reduciendo la eficiencia del uso de la energía (PUE).
- Predecir y gestionar las necesidades de almacenamiento de energía, alineando la generación de energía renovable con la demanda.
- Reduzca los residuos electrónicos prolongando la vida útil de los dispositivos con recomendaciones de mantenimiento basadas en inteligencia artificial.
Ejemplo de la vida real: Earth-2 de NVIDIA es una plataforma de simulación climática acelerada por GPU que permite la modelización global a escala kilométrica.
En junio de 2025, lanzó un modelo de IA generativa llamado cBottle ("Clima en una botella"). Este modelo puede generar estados atmosféricos globales condicionados por datos de entrada como la hora del día y la temperatura de la superficie del mar, con una resolución de hasta 1-2 km y un tiempo de cálculo y un consumo de energía significativamente reducidos. 17
Este sistema logra:
- Índices de compresión de datos de hasta 3000× por muestra.
- Pronostica la velocidad miles de veces más rápido y es hasta 10.000 veces más eficiente energéticamente que los métodos tradicionales.
- Integración de la reducción de escala basada en IA (CorrDiff) para proporcionar información meteorológica de superresolución.
- La adopción activa por parte de las principales instituciones de investigación (MPI-M, AI², Instituto Alan Turing) facilita la exploración interactiva del clima mediante gemelos digitales.
Las características principales incluyen:
- Simulación climática a escala kilométrica y visualización interactiva.
- Inteligencia artificial generativa (cBottle + CorrDiff) para pronósticos rápidos y de alta resolución.
- Probado mediante pruebas en entornos reales (GTC, hackatones) y colaboración institucional.
Más allá de las plataformas de simulación y previsión, varias organizaciones están aplicando la IA para abordar desafíos concretos de resiliencia energética y climática a nivel de red eléctrica, baterías, mercado y edificios.
Ejemplo real: Gestionar la red eléctrica de una megaciudad requiere una coordinación en tiempo real entre la generación, la demanda, la comercialización y la regulación, tareas que se vuelven cada vez más difíciles a medida que aumentan los recursos energéticos distribuidos. State Grid Corporation of China aplica inteligencia artificial para gestionar la red eléctrica de Shanghái bajo estas limitaciones.
Su plataforma integra la previsión, la comercialización, la supervisión regulatoria y la liquidación en un único sistema, lo que permite la coordinación en fracciones de segundo de los activos energéticos distribuidos. El sistema da soporte a más de 15 000 usuarios y demuestra cómo las grandes redes urbanas pueden mejorar su resiliencia al tiempo que aumentan la integración de energías renovables. 18
agricultura sostenible
Las tecnologías de IA en la agricultura están ayudando a los agricultores a afrontar desafíos como la ineficiencia de los recursos y el impacto ambiental. Al incorporar herramientas como la robótica agrícola, los sistemas de monitoreo meteorológico y los algoritmos de gestión de tierras, los agricultores pueden optimizar las operaciones, reducir el desperdicio y alcanzar los objetivos de sostenibilidad.
Además, la monitorización de cultivos y animales mediante inteligencia artificial ayuda a garantizar cosechas más saludables y un ganado más sano al detectar problemas de forma temprana, reduciendo la necesidad de productos químicos y minimizando el uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Al igual que un coche autónomo, los robots con inteligencia artificial pueden desplazarse y cosechar los cultivos cuando están listos y maduros. Esto ayuda a reducir el desperdicio y puede mejorar las líneas de producción.
13. Monitoreo meteorológico
La IA también puede monitorear y pronosticar el clima . Esto ayuda a los agricultores a predecir el clima en un lugar específico, brindándoles información sobre cuándo regar sus cultivos y cuándo es mejor sembrar o cosechar.
14. Gestión de tierras
Otro caso de uso de la IA es la planificación agrícola . Mediante imágenes satelitales, algoritmos y datos de uso del suelo, los agricultores pueden planificar dónde y cuándo sembrar sus cultivos. Esto también les ayuda a garantizar el cumplimiento de la normativa.
15. Monitoreo de cultivos y animales
La IA puede ayudar a los agricultores a mantener sanos sus cultivos y animales . Gracias al reconocimiento de imágenes y a los sensores que detectan el estado de los cultivos, la IA puede ayudar a reducir las plagas que los atacan o a detectar los primeros signos de enfermedades en los animales.
De esta forma, los agricultores pueden intervenir y solucionar el problema sin utilizar cantidades excesivas de productos químicos o medicamentos, reduciendo así las posibles pérdidas.
Producción y lugar de trabajo sostenibles
16. Menor producción defectuosa
Los sistemas de visión artificial basados en inteligencia artificial pueden solucionar los problemas de devolución de productos derivados de defectos o de la insatisfacción del cliente, minimizando los errores de producción en la fase de fabricación.
Los sistemas de control de calidad basados en visión artificial, instalados en la cinta transportadora o la línea de producción, pueden inspeccionar la calidad del producto con mayor precisión y eficiencia que la inspección manual.
Vea cómo funciona:
Esta reducción de productos defectuosos puede, en última instancia, disminuir las devoluciones de productos de la organización y las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con la logística inversa y otros procesos de devolución.
17. Mejor detección de fugas en la producción
Los sistemas de visión artificial pueden ayudar a detectar fugas de agua y otros productos químicos nocivos en una planta de producción, alertando a las autoridades para que actúen con rapidez. Esto puede ayudar a las empresas a reducir su impacto ambiental.
Vea cómo funciona:
18. Un lugar de trabajo más seguro
La sostenibilidad se compone de tres partes: ambiental, social y gubernamental. Para ser verdaderamente sostenible, una empresa debe centrarse en las tres .
Los sistemas de visión artificial con inteligencia artificial pueden mejorar la seguridad de los trabajadores al garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad. Esto puede contribuir a la sostenibilidad social de una empresa al brindar mayor seguridad a sus empleados.
Se pueden instalar cámaras inteligentes en puntos clave de la planta de fabricación para supervisar si los trabajadores cumplen las normas y utilizan el equipo de seguridad. El sistema también puede identificar otros riesgos en las instalaciones y notificar al responsable de operaciones o seguridad correspondiente para que tome las medidas oportunas.
Energía y logística
19. Menor consumo de energía
Figura 2: Porcentaje mundial de electricidad procedente de fuentes renovables.
Aunque las inversiones en energías renovables han aumentado significativamente en los últimos años, estas representan solo el 30% de la generación mundial de electricidad. 19
La IA puede ayudar a aumentar el uso de energías renovables estudiando los patrones de consumo energético y proporcionando información sobre cómo reducir y mejorar el consumo sin comprometer la productividad de la empresa.
20. Logística optimizada y sostenible
La IA también puede ayudar a mejorar la sostenibilidad de las operaciones de distribución y logística de una empresa , que representan una parte significativa de la huella de carbono total de la compañía.
El software con inteligencia artificial puede optimizar las rutas de entrega de productos incorporando la sostenibilidad como 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 medioambientales.
Descubre cómo la IA y las tecnologías de gemelos digitales están contribuyendo a una entrega sostenible de última milla:
Consulta los casos de uso de IA en logística para obtener más información sobre cómo la IA está revolucionando el sector logístico.
¿Cuáles son los retos de la IA aplicada a la sostenibilidad?
La inteligencia artificial parece prometedora para ayudar a proteger el medio ambiente, pero también presenta algunos desafíos:
Energía informática
Los modelos avanzados de IA necesitan una gran capacidad de procesamiento, lo que significa que consumen mucha energía. 20
Esto influye tanto en los costos operativos como en las emisiones de carbono. Por lo tanto, utilizar tecnologías de IA que consumen mucha energía al servicio de la sostenibilidad ambiental puede resultar paradójico.
abusos laborales
Los modelos de lenguaje complejos, como ChatGPT, pueden requerir etiquetas para evitar que el modelo procese textos inapropiados. Para obtener estas etiquetas, OpenAI envió decenas de miles de textos con partículas a una empresa en Kenia. Los etiquetadores de datos empleados por la empresa cobran entre 1,32 y 2 dólares por hora. 21
Esto plantea interrogantes sobre si se están usurpando los derechos de los trabajadores en el desarrollo de herramientas de IA para un futuro sostenible.
Sesgo y ética en la IA
Los modelos de IA aprenden de los datos, y si estos están sesgados o representan solo una parte de la realidad, los modelos pueden generar resultados incorrectos. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con datos específicos de una ubicación puede no generar datos para otras áreas.
Las decisiones basadas en resultados de IA pueden tener un gran impacto en la sociedad y en el mundo. Por lo tanto, pueden surgir interrogantes sobre la privacidad y la propiedad de los datos.
Mejores prácticas para mitigar los desafíos
IA energéticamente eficiente
La prioridad debería ser utilizar algoritmos y dispositivos que consuman menos energía. Los grupos de investigación pueden trabajar en el diseño de modelos que equilibren la eficacia de la IA con su consumo energético. 22
La infraestructura informática de IA puede alimentarse con fuentes de energía renovables, lo que puede ayudar a reducir aún más la huella de carbono.
Abordar el sesgo en la IA
Los modelos de IA deben utilizar métodos apropiados para recopilar, probar y validar datos, a fin de evitar sesgos. También es importante incluir datos representativos y considerar cómo pueden variar las condiciones en diferentes lugares.
Elaboración de directrices éticas
Para que la IA proteja el medio ambiente, es necesario diseñar y seguir directrices y políticas éticas . Esto incluye normas claras sobre la propiedad de los datos, cómo mantener su privacidad y cómo utilizar la IA de forma ética.
Fomentar la participación de las partes interesadas.
Involucre 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 garantizar que todos sepan cómo funcionan los modelos de IA y qué datos utilizan.
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