Las 20 mejores aplicaciones de IA para la sostenibilidad y 7 herramientas
Al aplicar IA generativa a 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.
Descubra 7 herramientas de IA para la sostenibilidad y 20 aplicaciones con ejemplos del mundo real que aprovechan la IA para construir un futuro más inteligente, más eficiente y más sostenible.
Las 7 mejores herramientas de IA para la sostenibilidad
Herramienta | Categoría | Casos de uso |
|---|---|---|
Google IA for Sustainability | Investigación aplicada de IA/clima | Reducir las emisiones del mundo real mediante productos de IA (optimización del tráfico, enrutamiento eficiente en combustible, mapeo solar, previsión de inundaciones e incendios forestales) |
Nasdaq Metrio | Informes ESG y GEI SaaS | Recopilación integral de datos ESG, contabilidad de carbono y divulgación normativa (CSRD, TCFD, ISSB, leyes climáticas de California) |
Manifest Climate | Motor de evaluación de IA | Realizar evaluaciones listas para auditoría de las divulgaciones de sostenibilidad en muchas empresas (benchmarking, cumplimiento, diligencia debida) |
Pulsora | Plataforma de gestión de la sostenibilidad | Centralizar los datos ESG y automatizar la recopilación, la medición y la presentación de informes para los equipos de sostenibilidad de las empresas |
Persefoni | Plataforma de contabilidad de carbono | Medir las huellas de Alcance 1, 2 y 3 (incluidas las emisiones financiadas) y producir informes regulatorios con nivel de aseguramiento |
Greenly | Plataforma de gestión del carbono | Evaluación de la huella de carbono, ACV y planificación de la descarbonización, con un asistente de IA (EcoPilot), dirigido desde pymes hasta grandes empresas |
Microsoft Sustainability Manager | Solución de sostenibilidad en la nube | Registrar, informar y reducir el impacto del carbono, el agua y los residuos utilizando los datos de Microsoft Cloud y Copilot |
Google IA for Sustainability
La iniciativa Google IA for Sustainability incluye un conjunto de proyectos de IA aplicada que reducen directamente las emisiones.
Los proyectos incluyen Green Light, que utiliza IA y las tendencias de conducción de Google Maps para modelar el tráfico y recomendar cambios en los tiempos de los semáforos a los ingenieros municipales; enrutamiento eficiente en combustible en Maps; una API solar que mapea el potencial solar de los tejados; y la previsión de inundaciones e incendios forestales.
Figura 1: Ejemplo de recomendación de Green Light para ciudades asociadas.1
Nasdaq Metrio
Nasdaq Metrio es una plataforma de informes de sostenibilidad. Recopila, valida e informa sobre datos ESG y GEI y los convierte en divulgaciones listas para auditoría para marcos como CSRD, TCFD, ISSB y las leyes climáticas de California. Aprovecha la IA para redactar una primera divulgación y compararse con miles de empresas.
Manifest Climate
Manifest Climate analiza las divulgaciones de sostenibilidad, ejecuta evaluaciones de IA en muchas empresas a la vez y devuelve hallazgos listos para auditoría de fuentes. Los usuarios habituales incluyen asesores, auditores, gestores de activos y ONG.
Pulsora
Pulsora es una plataforma de gestión de carbono y ESG para empresas. Automatiza la recopilación, la medición y la presentación de informes para los equipos de sostenibilidad y consolida datos ESG estructurados y no estructurados en una única plataforma. Su flujo de trabajo cubre la recopilación de datos, la medición del carbono en los Alcances 1–3, la elaboración de informes y el análisis.
Persefoni
Persefoni es una plataforma de contabilidad de carbono que mide las huellas de Alcance 1, 2 y 3 para empresas de todos los tamaños. Produce informes de GEI con nivel de aseguramiento para las principales normativas de divulgación climática.
Sus componentes de IA incluyen un copiloto de chat de contabilidad de carbono y detección de anomalías en grandes datasets, como los datos de consumo eléctrico. También mide las emisiones financiadas para las empresas de servicios financieros.
Greenly
Greenly es una plataforma de gestión del carbono que cubre la evaluación del carbono, la implicación de los proveedores, la estrategia de descarbonización, el análisis del ciclo de vida y la gestión ESG, con cumplimiento de normas como CSRD, SBTi, IFRS/ISSB y las leyes de California. Su asistente de IA, EcoPilot, se encarga de tareas con gran volumen de datos, como responder preguntas sobre el clima y procesar los datos recopilados.
Microsoft Sustainability Manager
Microsoft Sustainability Manager es la solución en la nube de Microsoft para datos medioambientales. Ayuda a las organizaciones a registrar, informar y reducir su impacto medioambiental utilizando datos e IA, cubriendo el carbono (Alcances 1–3), el agua y los residuos con métodos de cálculo predefinidos.
Microsoft Copilot añade consultas en lenguaje natural, información de IA y generación de informes para marcos como CSRD, GRI, IFRS y SASB. Se ejecuta en Microsoft Cloud for Sustainability y se integra con la pila más amplia de Microsoft.
¿Qué dicen los investigadores sobre la sostenibilidad y la IA?
Analizamos tres revisiones sistemáticas y artículos de investigación (Inteligencia artificial en la investigación del desarrollo sostenible2 , Inteligencia artificial para la sostenibilidad: una revisión sistemática y análisis crítico de las aplicaciones, los retos y las direcciones futuras de la IA3 , e IA verde: mejora de la sostenibilidad y la eficiencia energética en sistemas empresariales integrados con IA sobre el papel de la inteligencia artificial en la sostenibilidad, centrándonos en sus aplicaciones, impactos ambientales, retos de eficiencia energética y direcciones futuras para el desarrollo responsable de la IA. Recopilamos:
- Los trabajos anteriores se centraron principalmente en mostrar cómo la IA puede apoyar la sostenibilidad mediante la previsión, la optimización, la teledetección, la gestión de recursos, los sistemas de energía limpia y la automatización empresarial.
- Los artículos muestran que la IA se ha aplicado a ámbitos como la acción climática, la gestión del agua y la energía, la agricultura, las ciudades inteligentes, la salud, la educación y la eficiencia industrial.
- Al mismo tiempo, la investigación anterior ha reconocido cada vez más que la propia IA crea retos de sostenibilidad, como el alto consumo de energía durante el entrenamiento y la inferencia, las emisiones de carbono, los residuos electrónicos, el sesgo de datos, la falta de transparencia y el acceso desigual a las tecnologías de IA.
- Los esfuerzos futuros deberían pasar de aplicar la IA a los problemas de sostenibilidad a construir sistemas de IA sostenibles en sí mismos. Esto significa reducir la huella energética de los modelos de IA, utilizar la monitorización energética en tiempo real, equilibrar la precisión con la eficiencia energética, mejorar la explicabilidad y la gobernanza, ampliar el acceso a las herramientas de IA e integrar una mayor experiencia en sostenibilidad en la investigación técnica de IA.
- La investigación futura también debería abordar dimensiones sociales poco exploradas, como la desigualdad, la inclusión y el acceso global, para que la IA contribuya a la eficiencia medioambiental y sea un desarrollo sostenible justo y responsable.
Lea el consumo energético de la IA para conocer las tendencias de consumo y eficiencia energética relacionadas con la IA.
¿Cómo se evalúa la sostenibilidad de la IA?
A medida que el uso de la IA se expande en las iniciativas de sostenibilidad, cada vez se plantean más preguntas sobre cómo debería evaluarse la sostenibilidad de la propia IA.
Las investigaciones y los debates políticos recientes sugieren que las mejoras en 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 de IA Sostenible de septiembre de 20254 utilizadas 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 puede considerarse sostenible si aborda los impactos ambientales, sociales, políticos y de justicia de manera conjunta, porque los enfoques de escalado y eficiencia ilimitados 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 y no una métrica técnica estrecha. Muchas contribuciones sostienen que centrarse en la eficiencia energética o la reducción de carbono pasa por alto impactos clave de los sistemas de IA.
La sostenibilidad debería debatirse en múltiples dimensiones:
- Costes 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
- Cuestiones políticas y económicas, como la concentración de poder y el control de las infraestructuras
- 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 funciona bien desde el punto de vista ambiental pero causa daños sociales o estructurales.
El escalado de 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 trayectorias actuales de la IA hacen hincapié en modelos más grandes, más datos y mayores demandas de cómputo, mientras que la sostenibilidad exige 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
- Despliegue local o limitado a un dominio en lugar de escalado global
- Justificación cuidadosa del uso de computación de alto rendimiento
- Distinción clara entre aplicaciones de IA esenciales y no esenciales
El argumento no es que el escalado sea siempre incorrecto, sino que el escalado ilimitado es incompatible con las limitaciones ambientales y sociales a largo plazo.
El poder y el extractivismo son preocupaciones centrales
Muchas contribuciones plantean la sostenibilidad de la IA como una cuestión de poder y no solo de tecnología. Los sistemas de IA dependen de cadenas de suministro globales que a menudo se basan en prácticas extractivas.
Los temas clave debatidos incluyen:
- Extracción de datos de comunidades marginadas e indígenas
- Explotación minera de recursos justificada por las narrativas de transición verde
- Concentración de la computación, los servicios en la nube y los centros de datos en unas pocas regiones
- Control corporativo de las infraestructuras energéticas vinculadas al despliegue de la IA
Desde esta perspectiva, las afirmaciones de sostenibilidad son débiles si ignoran cómo se distribuyen los beneficios y las cargas entre regiones y poblaciones.
Los marcos basados en la justicia dominan el debate
La justicia se considera un requisito fundamental para una IA sostenible. Varias perspectivas éticas se aplican repetidamente para evaluar los sistemas de IA.
Los marcos comunes incluyen:
- Justicia energética, centrada en quién paga los costes de la energía y quién se beneficia
- Ética feminista, que pone énfasis en el cuidado, el reconocimiento y los impactos relacionales
- Enfoques decoloniales e indígenas, que destacan la soberanía de los datos y el consentimiento
- Responsabilidad estructural, que va más allá de los desarrolladores individuales para abarcar sistemas e instituciones
En todas estas perspectivas surge una conclusión compartida: la IA que refuerza la desigualdad o la opresión no puede considerarse sostenible.
Los mecanismos de gobernanza son insuficientes
Los artículos centrados en el ámbito jurídico y político sostienen que los marcos de gobernanza existentes van a la zaga de las realidades materiales de los sistemas de IA. Los impactos ambientales suelen estar regulados de forma débil o tratarse como preocupaciones voluntarias.
Las lagunas identificadas incluyen:
- Requisitos limitados para medir y divulgar los impactos ambientales de la IA
- Mecanismos de aplicación débiles en la regulación existente de la IA
- Dependencia excesiva de la autodeclaración corporativa
- Dificultad para aplicar los marcos de derechos individuales a los daños estructurales
Se proponen vías alternativas para la IA
A pesar de las críticas, la conferencia no rechaza la IA por completo. Muchas contribuciones esbozan formas alternativas de desarrollar y utilizar 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 de código abierto
- Procesos participativos y dirigidos por la comunidad para el diseño de IA
- 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 la 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 machine learning para apoyar la toma de decisiones y la eficiencia operativa en la gestión de la sostenibilidad.
Su propósito principal es reducir el trabajo manual necesario para recopilar, analizar e informar los datos de sostenibilidad. Al automatizar tareas repetitivas y con gran volumen de datos, los agentes de IA permiten a los profesionales de la sostenibilidad centrarse en la planificación estratégica, el cumplimiento y la mejora del rendimiento.
Según su nivel de autonomía, pueden trabajar de forma independiente o ayudar a los equipos humanos a completar procesos definidos.
Hay dos tipos de agentes de IA en la sostenibilidad:
- Agentes autónomos: Funcionan de forma independiente, toman decisiones basadas en datos y ejecutan acciones sin supervisión humana directa.
- Agentes de asistencia: Apoyan a los equipos humanos ofreciendo recomendaciones, análisis y automatización para tareas específicas.
Ejemplo real: CO2 IA5 automatiza la gestión del carbono y convierte los compromisos de sostenibilidad en resultados medibles. La plataforma reduce las tareas repetitivas y con gran volumen 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 los datos incoherentes, los cálculos complejos de carbono y la implicación de los proveedores mediante la automatización de la limpieza de datos, la estandarización y la estimación de emisiones a escala.
El sistema también respalda el cumplimiento de marcos y normativas, como 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 cuestión de minutos.
- Estructura grandes datasets en formatos conformes y aptos para auditoría.
- Permite elaborar informes de emisiones precisos y transparentes.
Agente de Alcance 3
- Identifica y recupera datos verificados de emisiones de proveedores.
- Reconoce y vincula entidades de proveedores utilizando el contexto de la empresa y las compras.
- Evalúa la madurez de los proveedores según la calidad de los informes y los compromisos con los objetivos.
Agente de emparejamiento de factores de emisión (agente EFM)
- Empareja productos y materiales con los factores de emisión más relevantes en amplias 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 coste del análisis de 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 datasets para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento de las normas de presentación de informes.
- Automatizar los informes ESG y de sostenibilidad según marcos como ESRS, SASB, CDP y GRI.
- Preparar secciones para presentaciones regulatorias, como los informes 10-K, y mantener pistas de auditoría.
- Agregar datos de emisiones, métricas de uso de recursos y otros indicadores clave para un análisis coherente.
2. Implicación y comunicación con los grupos de interés
Los agentes de IA ayudan a gestionar la comunicación con los grupos de interés internos y externos que requieren datos o actualizaciones de sostenibilidad.
- Responder a las consultas de inversores o reguladores utilizando datos verificados.
- Automatizar los cuestionarios de proveedores y las encuestas de sostenibilidad.
- Generar 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.
- Supervisar los equipos y predecir las necesidades de mantenimiento para evitar residuos y tiempos de inactividad.
- Evaluar el rendimiento de los proveedores para respaldar decisiones de compra sostenibles.
- Optimizar la logística y las operaciones de campo para minimizar las emisiones y el uso de recursos.
Preparación ante desastres naturales
Los sistemas de respuesta ante desastres a menudo fallan porque las alertas llegan demasiado tarde o carecen de precisión geográfica. Los sistemas de monitorización y previsión impulsados por IA abordan este problema procesando datos de sensores y satélites en tiempo real a escalas y velocidades que los sistemas manuales no pueden igualar.
Ejemplo real: Google Earth IA es un conjunto de modelos y datasets de IA geoespacial utilizados para aplicaciones como la predicción meteorológica, la previsión de inundaciones y la 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 respaldar casos de uso como la planificación urbana, la salud pública y la monitorización ambiental.6
AlphaEarth Foundations procesa petabytes de datos de observación de la Tierra para generar representaciones de alta resolución de zonas terrestres y costeras. Sus resultados, publicados como embeddings a través de Google Earth Engine, 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 la monitorización del uso del suelo. El modelo también mejora la compresión de datos y la precisión cartográfica, lo que hace que el análisis medioambiental a gran escala sea más eficiente.7
Ejemplo real: Prevenir la deforestación exige identificar dónde se ha producido la pérdida de bosques y dónde es probable que ocurra a continuación. Google DeepMind, en colaboración con el World Resources Institute, desarrolló un modelo de IA para estimar el riesgo de deforestación analizando imágenes satelitales.
El modelo se centra en identificar los factores subyacentes de la pérdida de bosques, como la agricultura, la tala, la minería y el fuego, utilizando datos satelitales en lugar de depender de datos de infraestructuras locales 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, cubriendo el periodo de 2000 a 2024.
Este enfoque permite a los responsables políticos y a las organizaciones de conservación priorizar las intervenciones en zonas de alto riesgo antes de que se produzca la pérdida de bosques.8
4. Alerta de inundaciones
Según datos recientes, 250 millones de personas se ven afectadas por inundaciones cada año. PwC sugiere que las mejoras impulsadas por la IA en los sistemas de alerta de inundaciones podrían salvar más de 3.000 vidas y reducir los daños económicos hasta en 14 millones de dólares. Estas tecnologías proporcionan alertas oportunas y ayudan a las comunidades a actuar antes de que ocurra el desastre.9
Ejemplo real: El sistema operativo de previsión 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 previsión de etapas hidrológicas que predice los niveles de los ríos, y un modelo de inundación (que utiliza algoritmos de umbral y “manifold”) que simula la extensión y la profundidad de la inundación para generar alertas con hasta siete días de antelación.10
El sistema cubre actualmente más de 100 países mediante “medidores virtuales” y cuencas fluviales verificadas, y llega a aproximadamente 700 millones de personas con alertas de previsión de inundaciones distribuidas a través de Google Search, Maps, Android, Flood Hub y socios gubernamentales.11
Los logros clave incluyen:
- Previsión de inundaciones mediante modelos LSTM de etapas e inundación.
- Despliegue maduro desde 2018 en más de 100 países.
- Hasta 7 días de antelación con alertas en tiempo real para 700 millones de personas.
- Evidencia sólida a través de publicaciones en Nature/HESS.
Figura 2: La imagen ilustra el alcance global de Flood Hub y muestra cómo apoya la previsión 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, ya que ayuda a prevenir pérdidas devastadoras. Los drones, los satélites y los sensores instalados en torres altas monitorizan continuamente los bosques y detectan indicios 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, lo que permite una detección más temprana y fiable de los incendios forestales
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 durante las primeras fases de un incendio y también monitorizan 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 antelación, mejorando la capacidad de responder rápidamente y minimizar los daños..12
Lucha contra la contaminación del aire
La contaminación del aire está empeorando y puede convertirse en una emergencia mundial de salud pública y medioambiental que causa más de siete millones de muertes prematuras cada año y 8.1 billones de dólares solo en daños a la salud.13
La IA puede ayudar a reducir la contaminación del aire con 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 políticas de protección de la salud.14
Además, al procesar datos de diferentes monitores en tiempo real, puede enviar alertas cuando los niveles de contaminación se disparan. De esta manera, las personas pueden actuar de inmediato: quedarse en casa o usar una mascarilla.
Ejemplo real: La aplicación IQAir tiene un ranking que muestra en tiempo real qué localidades 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.15
7. Modelos predictivos
Desarrollados con IA y machine learning, los modelos predictivos pueden prever información como las concentraciones de contaminantes atmosféricos.
Ejemplo real: Ingenieros de Cornell diseñaron un modelo que puede calcular las partículas finas (PM2.5), es decir, 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 los riesgos con antelación, lo que posibilita actuar de forma preventiva antes de que los impactos ambientales o sanitarios se agraven.16
Biodiversidad
8. Monitorización y conservación de la biodiversidad
Conservar la biodiversidad es uno de los mayores retos que plantea el cambio climático. La IA ofrece soluciones para mejorar la monitorización y la conservación de la biodiversidad.
Tecnologías como las redes neuronales, la visión por computadora y la visión por satélite pueden ayudar a los investigadores a detectar animales en imágenes e identificar animales concretos dentro de una especie. Los investigadores pueden monitorizar animales como aves, anfibios y cetáceos, e incluso peces, y analizar los datos utilizando herramientas de machine learning.17
Con estas tecnologías, los científicos pueden hacer:
- Un 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 real: La conservación eficaz depende de saber dónde viven las especies, pero producir mapas precisos de distribución de especies sigue siendo difícil dada la escala y la diversidad de la biodiversidad mundial. Para abordar este problema, los investigadores de Google desarrollaron un sistema basado en IA para generar mapas de distribución de especies en grandes áreas geográficas.
El sistema combina registros de observaciones 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 las distribuciones geográficas probables 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 UN Biodiversity Lab y Google Earth Engine.
Ejemplo 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, el tamaño de las poblaciones de fauna silvestre se puede estimar con mayor precisión.18
Análisis de datos para la sostenibilidad
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) como los GPT son cruciales para impulsar un futuro más sostenible al ayudar a las organizaciones a analizar grandes datasets y actuar en consecuencia. Algunas aplicaciones clave de la IA en este ámbito incluyen:
9. Análisis de documentos empresariales y reducción de residuos
Los sistemas de IA generativa pueden revisar y analizar documentos empresariales, lo que ayuda a las empresas a detectar 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 otros consumos de recursos para proporcionar cálculos precisos de la huella de carbono a un coste menor.
- Los algoritmos de IA pueden optimizar los procesos de la 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 a minimizar el uso de recursos.
- Al aprovechar la IA, las empresas pueden obtener información valiosa sobre su consumo de energía, lo que les ayuda a pasarse a 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 mientras integran la sostenibilidad en sus operaciones.
10. Identificación de los riesgos de Alcance 3
Detectar las emisiones de gases de efecto invernadero de Alcance 3, es decir, las generadas indirectamente a través de las cadenas de suministro y los ciclos de vida de los productos, puede resultar difícil. 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, como:
- Artículos de noticias, informes del sector y publicaciones en redes sociales que destacan retos ambientales relacionados con los proveedores o los procesos de producción.
- Riesgos emergentes de sostenibilidad ambiental que podrían afectar a las estrategias de sostenibilidad.
Las empresas pueden abordar de forma proactiva las preocupaciones del cambio climático y alinearse con los principios de justicia ambiental identificando estos riesgos.
11. IA para la optimización de la energía y los recursos
Los sistemas de IA, incluidos los desplegados por los proveedores de servicios en la nube, pueden ayudar a las empresas y organizaciones a:
- Optimizar el uso de energía en los centros de datos mejorando los sistemas de refrigeración y reduciendo la eficacia del uso de la energía (PUE).
- Predecir y gestionar las necesidades de almacenamiento de energía, alineando la generación de energía renovable con la demanda.
- Reducir los residuos electrónicos ampliando el ciclo de vida de los dispositivos con recomendaciones de mantenimiento basadas en IA.
Ejemplo real: Earth‑2 de NVIDIA es una plataforma de simulación climática acelerada por GPU que permite modelar el clima global a escala kilométrica.
En junio de 2025 lanzó un modelo de IA generativa llamado cBottle (“Climate in a Bottle”). El modelo puede generar estados atmosféricos globales condicionados por datos 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 cómputo y un consumo de energía significativamente reducidos.19
Este sistema logra:
- Proporciones de compresión de datos de hasta 3.000× por muestra.
- Velocidades de previsión 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.
- La adopción activa por parte de instituciones de investigación líderes (MPI‑M, IA², Alan Turing Institute) facilita la exploración climática interactiva con gemelos digitales.
Las características clave incluyen:
- Simulación climática a escala kilométrica y visualización interactiva.
- IA generativa (cBottle + CorrDiff) para previsiones rápidas y de alta resolución.
- Demostrado mediante pruebas en el mundo real (GTC, hackathons) y colaboración institucional.
Más allá de las plataformas de simulación y previsión, varias organizaciones están aplicando la IA para abordar retos concretos de resiliencia energética y climática a escala de red, batería, mercado y edificios.
Ejemplo real: Gestionar la red eléctrica de una megaciudad exige una coordinación en tiempo real entre generación, demanda, comercialización 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 Shanghái bajo estas limitaciones.
Su plataforma integra la previsión, la comercialización, la supervisión regulatoria y la liquidación en un único sistema, lo que permite coordinar los activos energéticos distribuidos en menos de un segundo. El sistema da soporte a más de 15.000 usuarios e ilustra cómo las grandes redes urbanas pueden mejorar su resiliencia al tiempo que aumentan la integración de energías renovables.20
Añadir como fuente preferidaAgricultura sostenible
Las tecnologías de IA en la agricultura están ayudando a los agricultores a afrontar retos como la ineficiencia de los recursos y el impacto ambiental. Al incorporar herramientas como la robótica agrícola, los sistemas de monitorización meteorológica y los algoritmos de gestión del suelo, los agricultores pueden optimizar sus operaciones, reducir residuos y cumplir los objetivos de sostenibilidad.
Además, la monitorización de cultivos y animales impulsada por IA contribuye a obtener cosechas y un ganado más sanos al detectar los problemas a tiempo, 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 desplazarse y cosechar los cultivos cuando están listos y maduros. Esto ayuda a reducir los residuos y puede mejorar las líneas de producción.
13. Monitorización meteorológica
La IA también puede monitorizar y prever el tiempo. Esto ayuda a los agricultores a predecir el tiempo en un lugar concreto, dándoles información sobre cuándo regar los cultivos y cuándo es mejor plantar o cosechar.
14. Gestión del suelo
Otro caso de uso de la IA es la planificación de tierras de cultivo. Utilizando imágenes satelitales, algoritmos y datos de uso del suelo, los agricultores pueden planificar dónde y cuándo plantar sus cultivos. Esto también puede ayudarles a garantizar el cumplimiento normativo.
15. Monitorización de cultivos y animales
La IA puede ayudar a los agricultores a mantener sanos sus cultivos y animales. Con el reconocimiento de imágenes y sensores para detectar el estado 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 utilizar cantidades excesivas de productos químicos o medicamentos, reduciendo así las posibles pérdidas.
Producción y lugar de trabajo sostenibles
16. Reducción de defectos en la producción
Los sistemas de visión por computadora habilitados con IA pueden abordar 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 con visión por computadora instalados en la cinta transportadora o en la línea de producción pueden inspeccionar la calidad del producto de forma más precisa y eficiente que la inspección manual.
Vea cómo funciona:
Esta reducción de productos defectuosos puede reducir en última instancia 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 otras sustancias químicas nocivas dentro de una planta de producción y avisar a las autoridades para que actúen con rapidez. Esto puede ayudar a las empresas a reducir su impacto ambiental.
Vea cómo funciona:
18. Lugar de trabajo más seguro
La sostenibilidad consta de tres partes: ambiental, social y de gobernanza. Para ser verdaderamente sostenible, una empresa debe centrarse en las tres.
Los sistemas de visión por computadora habilitados con IA pueden ayudar a mejorar la seguridad de los trabajadores garantizando el cumplimiento de las normas de seguridad. Esto puede contribuir a mejorar la sostenibilidad social de una empresa haciendo que el negocio sea más seguro para sus trabajadores.
Se pueden instalar cámaras inteligentes en puntos clave de la planta de fabricación para controlar si los trabajadores siguen las normas y llevan el equipo de seguridad. El sistema también puede identificar otros riesgos en la instalación y avisar al responsable de operaciones o de seguridad correspondiente para que tome medidas.
Energía y logística
19. Reducción del consumo de energía
Figura 3: Proporción mundial de electricidad procedente de recursos renovables.
Aunque las inversiones en energías renovables han aumentado significativamente en los últimos años, las energías renovables representan el 30 % de la generación eléctrica mundial.21
La IA puede ayudar a aumentar el uso de energías renovables estudiando los patrones de consumo energético y ofreciendo información para 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 importante de la huella de carbono corporativa total.
El software basado en IA puede optimizar las rutas de reparto 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 económicos y ambientales.
Descubra cómo la IA y las tecnologías de gemelo digital están ayudando a lograr una entrega sostenible de última milla:
Consulte 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 para la sostenibilidad?
La inteligencia artificial parece prometedora para ayudar a proteger el medio ambiente, pero también presenta algunos retos:
Energía de cómputo
Los modelos avanzados de IA necesitan una gran potencia de cómputo, lo que significa que consumen mucha energía.22
Esto influye tanto en los costes operativos como en las emisiones de carbono. Por lo tanto, utilizar tecnologías de IA con un alto consumo energético al servicio de la sostenibilidad ambiental puede resultar paradójico.
Abusos laborales
Los grandes modelos de lenguaje 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 de Kenia. Los etiquetadores de datos empleados por la empresa cobran alrededor de $1.32 y $2 por hora.23
Esto plantea interrogantes sobre si se están vulnerando los derechos de los trabajadores 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 una parte concreta de la realidad, los modelos pueden producir resultados incorrectos. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con datos específicos de una ubicación puede no generar datos para otras zonas.
Las decisiones basadas en los resultados de la IA pueden afectar enormemente a la sociedad y al mundo. Por lo tanto, pueden surgir dudas sobre la privacidad y la propiedad de los datos.
Mejores prácticas para mitigar los retos
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 el rendimiento de la IA y el uso de energía.24
La infraestructura de cómputo de la IA puede funcionar con fuentes de energía renovables, 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 adecuados para recopilar, probar y validar los datos a fin de evitar sesgos. También es importante incluir datos representativos y tener en cuenta cómo pueden variar las condiciones en distintos lugares.
Elaborar directrices éticas
Para que la IA proteja el medio ambiente, las directrices éticas y las políticas deben diseñarse y seguirse. Esto incluye reglas claras sobre quién es el propietario de los datos, cómo mantener su privacidad y cómo utilizar la IA de forma ética.
Fomentar la implicación de los grupos de interés
Implique a los grupos de interés en el proceso de toma de decisiones, en concreto 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.
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 7 herramientas}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/sustainability-ai}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 12 de Agosto de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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