Las mejores 20 aplicaciones de IA para la sostenibilidad con ejemplos
Al aplicar IA generativa a la optimización logística, la previsión de la demanda y la reducción de residuos, las empresas pueden reducir sus emisiones en todas sus operaciones, más allá de los propios sistemas de IA.
Descubra aplicaciones de IA para la sostenibilidad con ejemplos reales que aprovechan la IA para construir un futuro más inteligente, eficiente y sostenible.
¿Qué dicen los investigadores sobre la sostenibilidad y la IA?
Fuente | Conceptos | Detalles |
|---|---|---|
Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis | IA para los ODS, acción climática, gestión de recursos, economía circular, neutralidad de carbono, IA verde | La IA puede impulsar la sostenibilidad, pero los riesgos deben gestionarse. |
Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis | Paradoja verde de la IA, contaminación digital, deuda verde, sesgo de datos, modelos de caja negra, brecha de IA | La IA crea riesgos ambientales y de equidad. |
Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis | IA explicable, gobernanza de datos, acceso de código abierto, asociaciones, desarrollo de capacidades | Una IA responsable necesita transparencia y gobernanza. |
Artificial Intelligence in Sustainable Development Research | Investigación en IA y ODS, previsión, optimización de sistemas, teledetección, energía limpia, agua, salud | La IA se utiliza principalmente para predicción, optimización y monitoreo. |
Artificial Intelligence in Sustainable Development Research | Silos disciplinarios, integración débil de la sostenibilidad, brechas en la sostenibilidad social | La experiencia en sostenibilidad a menudo está débilmente integrada. |
Artificial Intelligence in Sustainable Development Research | Contextualización vs. generalizabilidad, métodos avanzados de IA, experiencia en sostenibilidad | El potencial de la IA para los ODS aún está subdesarrollado. |
Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency | IA energéticamente eficiente, uso de energía en entrenamiento e inferencia, sistemas empresariales, optimización de modelos | Los sistemas de IA deben reducir su propia huella energética. |
Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency | Equilibrio energía-precisión, optimización multiobjetivo, optimización de Pareto, control en tiempo real | El ahorro energético debe equilibrarse con la precisión. |
Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency | Monitoreo energético en tiempo real, escalabilidad, rendimiento, sistemas distribuidos, limitaciones de hardware | La IA verde escalable necesita un seguimiento energético detallado. |
Analizamos tres revisiones sistemáticas y artículos de investigación (Artificial intelligence in sustainable development research1 , Artificial Intelligence for Sustainability: A Systematic Review and Critical Analysis of IA Applications, Challenges, and Future Directions2 , y Green IA: Enhancing Sustainability and Energy Efficiency in IA-Integrated Enterprise Systems3 ) sobre el papel de la inteligencia artificial en la sostenibilidad, centrándonos en sus aplicaciones, impactos ambientales, desafíos de eficiencia energética y direcciones futuras para un 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 en áreas 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, investigaciones anteriores han reconocido cada vez más que la propia IA crea desafíos de sostenibilidad, como el alto consumo energético 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 un monitoreo energético 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 experiencia más profunda en sostenibilidad en la investigación técnica de IA.
- Las investigaciones futuras también deberían abordar dimensiones sociales poco exploradas, como la desigualdad, la inclusión y el acceso global, para que la IA contribuya a la eficiencia ambiental y sea un desarrollo sostenible justo y responsable.
Lea Consumo energético de la IA para conocer las tendencias de consumo y eficiencia energética relacionadas con la IA.
Cómo se está evaluando la sostenibilidad de la IA
A medida que se expande el uso de la IA en las iniciativas de sostenibilidad, cada vez se plantean más preguntas sobre cómo debería evaluarse la sostenibilidad de la propia IA.
Las investigaciones recientes y los debates políticos sugieren que las mejoras en la eficiencia o la reducción de emisiones por sí solas no bastan para evaluar el impacto a largo plazo. Se necesita una evaluación más amplia para comprender las consecuencias ambientales, sociales y estructurales del desarrollo y la implementación de sistemas de IA.
A continuación se presentan algunas perspectivas de la Conferencia sobre IA Sostenible de septiembre de 20254 que se utilizaron para evaluar si las aplicaciones de IA apoyan de manera significativa los objetivos de sostenibilidad más allá de los beneficios operativos a corto plazo.
Las principales conclusiones de la conferencia son que la IA puede considerarse sostenible si aborda conjuntamente los impactos ambientales, sociales, políticos y de justicia, porque los enfoques de escalado ilimitado y 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, no una métrica técnica estrecha. Muchas contribuciones sostienen que centrarse en la eficiencia energética o la reducción de carbono deja de lado impactos clave de los sistemas de IA.
La sostenibilidad debería debatirse 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
- 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 rendimiento 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 IA a gran escala y la sostenibilidad. Las trayectorias actuales de la IA enfatizan modelos más grandes, más datos y mayores demandas computacionales, mientras que la sostenibilidad requiere límites y selectividad. Consulte leyes de escalado de LLM para obtener más información.
Varios investigadores destacan direcciones alternativas:
- Modelos más pequeños y específicos para tareas en lugar de sistemas de propósito general
- Implementación local o limitada 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 más que de tecnología exclusivamente. Los sistemas de IA dependen de cadenas de suministro globales que a menudo se basan en prácticas extractivas.
Los problemas clave discutidos incluyen:
- Extracción de datos de comunidades marginadas e indígenas
- Minería de recursos justificada por narrativas de transición verde
- Concentración de capacidad de cómputo, servicios en la nube y centros de datos en unas 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 regiones y poblaciones.
Los marcos basados en la justicia dominan la discusión
La justicia se considera un requisito fundamental para una IA sostenible. Se aplican repetidamente varios enfoques éticos 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, que enfatiza 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 hacia los sistemas e instituciones
A través de 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 documentos centrados en el ámbito legal y político argumentan que los marcos de gobernanza existentes van a la zaga 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 de IA existente
- Dependencia excesiva de los informes voluntarios de las empresas
- 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 por completo la IA. 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 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 mínima intervención humana. 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 principal objetivo es reducir el trabajo manual necesario para recopilar, analizar y reportar datos de sostenibilidad. Al automatizar tareas repetitivas y de uso intensivo 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.
Dependiendo de su nivel de autonomía, pueden funcionar de forma independiente o ayudar a los equipos humanos a completar procesos definidos.
Existen dos tipos de agentes de IA en la sostenibilidad:
- Agentes autónomos: Funcionan de forma independiente, tomando decisiones basadas en datos y ejecutando acciones sin supervisión humana directa.
- Agentes asistenciales: 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 de uso intensivo 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 datos inconsistentes, cálculos complejos de carbono y la participación de los proveedores mediante la automatización de la limpieza, estandarización y estimación de emisiones a escala.
El sistema también respalda 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 auditables y conformes.
- Permite informes de emisiones precisos y transparentes.
Agente de Alcance 3
- Identifica y recupera datos verificados de emisiones de proveedores.
- Reconoce y empareja 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 adquiridos.
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 costo de una evaluación 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 conjuntos de datos para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento de los estándares de presentación 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 pistas de auditoría.
- Agregación de datos de emisiones, métricas de uso de recursos y otros indicadores clave para un análisis consistente.
2. Participación y comunicación con las partes interesadas
Los agentes de IA ayudan en la gestión de la comunicación con las partes interesadas internas y externas que requieren datos o actualizaciones de sostenibilidad.
- Responder a las consultas de inversores o reguladores utilizando datos verificados.
- Automatizar cuestionarios a proveedores y 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.
- Monitoreo de equipos y predicción de necesidades de mantenimiento para evitar desperdicios y tiempos de inactividad.
- Evaluación del desempeño de los proveedores para apoyar decisiones de compras 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 alertas llegan demasiado tarde o carecen de precisión geográfica. Los sistemas de monitoreo y previsión basados en IA abordan esto 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 conjuntos de datos geoespaciales de IA que se utilizan 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 que incluyen planificación urbana, salud pública y monitoreo ambiental.6
AlphaEarth Foundations procesa petabytes de datos de observación de la Tierra para generar representaciones de alta resolución de áreas terrestres y costeras. Sus resultados, publicados como incrustaciones a través de Google Earth Engine, ya son utilizados por más de 50 organizaciones, incluidas Naciones Unidas e instituciones académicas, para tareas como la clasificación de ecosistemas, la evaluación agrícola y el 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.7
Ejemplo real: Prevenir la deforestación requiere identificar dónde se ha producido la pérdida de bosque y 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 mediante el análisis de imágenes satelitales.
El modelo se centra en identificar los factores subyacentes de la pérdida de bosque, como la agricultura, la tala, la minería y los incendios, utilizando imágenes satelitales en lugar de depender de datos de infraestructura local, como redes de carreteras. Construido sobre arquitecturas de transformador de visión, genera predicciones de riesgo de deforestación con resoluciones de hasta 30 metros, en grandes regiones, cubriendo el período de 2000 a 2024.
Este enfoque permite a los responsables políticos y a las organizaciones de conservación priorizar las intervenciones en áreas de alto riesgo antes de que ocurra la pérdida de bosque.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, ayudando 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 lingüístico de tipo 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 de "variedad") que simula la extensión y profundidad de la inundación para generar alertas con hasta siete días de anticipación.10
El sistema cubre actualmente más de 100 países a través de "medidores virtuales" y cuencas fluviales verificadas, llegando a aproximadamente 700 millones de personas con alertas de previsión de inundaciones entregadas a través de Google Search, Maps, Android, Flood Hub y socios gubernamentales.11
Los logros clave incluyen:
- Previsión de inundaciones mediante modelos de etapas LSTM e inundación.
- Despliegue maduro desde 2018 en más de 100 países.
- Hasta 7 días de anticipación con alertas en tiempo real para 700 millones de personas.
- Sólida evidencia a través de publicaciones en Nature/HESS.
Figura 1: La imagen ilustra el alcance global de Flood Hub, mostrando 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, ayudando 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 humo ascendente.
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 incendios forestales. Estos dispositivos pueden detectar gases durante las primeras etapas de un incendio, al mismo tiempo que 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 de forma temprana, mejorando la capacidad de respuesta rápida y minimizando 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 ambiental 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: ya sea quedarse en casa o usar una mascarilla.
Ejemplo real: La aplicación IQAir tiene un ranking que muestra en tiempo real qué ciudades tienen más contaminación en el aire. La aplicación Plume Labs ofrece mapas completos que muestran dónde la contaminación es peor. 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 aprendizaje automático, los modelos predictivos pueden pronosticar información como las concentraciones de contaminantes en el aire.
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 automóviles que ingresan a los pulmones de las personas. Estos modelos permiten identificar los riesgos antes, lo que permite tomar medidas preventivas antes de que los impactos ambientales o de salud se agraven.16
Biodiversidad
8. Monitoreo y conservación de la biodiversidad
Conservar 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 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.17
Con estas tecnologías, los científicos pueden realizar:
- Mejores análisis de hábitats.
- Estimaciones más precisas sobre la fauna y las especies.
- Análisis en tiempo real del impacto del cambio climático en los animales.
Ejemplo real: Una conservación eficaz depende de saber dónde viven las especies, pero producir mapas precisos de distribución de especies sigue siendo difícil dada la escala y diversidad de la biodiversidad mundial. Para abordar esto, 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 observación de campo de bases de datos abiertas de biodiversidad con incrustaciones derivadas de satélites de AlphaEarth Foundations y rasgos a nivel de especie, como la masa corporal. Un modelo de red neuronal gráfica (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 planeador mayor, 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 real: Wildbook utiliza redes neuronales y algoritmos de visión artificial para identificar y contar animales en imágenes y distinguir animales individuales dentro de un grupo. Con este conocimiento, se puede estimar el tamaño de las poblaciones de fauna silvestre con mayor precisión.18
Análisis de datos para la sostenibilidad
Los modelos de lenguaje extensos (LLM) como los GPT son cruciales para impulsar un futuro más sostenible al ayudar a las organizaciones a analizar y actuar sobre grandes conjuntos de datos. Algunas aplicaciones clave de la IA en este dominio incluyen:
9. Análisis de documentos empresariales y reducción de residuos
Los sistemas de IA generativa pueden revisar y analizar documentos empresariales, ayudando 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 menor costo.
- 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 minimizar el uso de recursos.
- Al aprovechar la IA, las empresas pueden obtener información valiosa sobre su consumo energético, lo que les ayuda a cambiar a fuentes de energía renovables y mejorar la eficiencia energética general.
Esta integración de tecnologías de IA permite a las empresas reducir su impacto ambiental al mismo tiempo que integran la sostenibilidad en sus operaciones.
10. Identificación de riesgos de Alcance 3
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 ser un desafío. 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 de la industria y publicaciones en redes sociales que destacan los desafíos ambientales relacionados con los proveedores o los procesos de producción.
- Riesgos emergentes de sostenibilidad ambiental que podrían afectar las estrategias de sostenibilidad.
Al identificar estos riesgos, las empresas pueden abordar de manera proactiva las preocupaciones sobre el cambio climático y alinearse con los principios de justicia ambiental.
11. IA para la optimización de energía y recursos
Los sistemas de IA, incluidos los implementados por proveedores de servicios en la nube, pueden ayudar a las empresas y organizaciones a:
- Optimizar el uso de energía en centros de datos mejorando los sistemas de refrigeración y reduciendo la efectividad del uso de energía (PUE).
- Predecir y gestionar las necesidades de almacenamiento de energía, alineando la generación de energía renovable con la demanda.
- Reducir los residuos electrónicos al extender los ciclos de vida de los dispositivos con recomendaciones de mantenimiento impulsadas por IA.
Ejemplo real: Earth‑2 de NVIDIA es una plataforma de simulación climática acelerada por GPU que permite el modelado 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 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 consumo de energía significativamente reducidos.19
Este sistema logra:
- Relaciones 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 súper resolución.
- Adopción activa por parte de instituciones de investigación líderes (MPI‑M, IA², Instituto Alan Turing) que facilita la exploración interactiva del clima mediante gemelos digitales.
Las características clave incluyen:
- Simulación climática a escala kilométrica y visualización interactiva.
- IA generativa (cBottle + CorrDiff) para pronósticos rápidos y de alta resolución.
- Probado en pruebas del mundo real (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 escala de red, baterías, mercado y edificios.
Ejemplo real: La gestión de la red eléctrica de una megaciudad requiere coordinación en tiempo real de la generación, la demanda, el comercio y la regulación, tareas que se vuelven cada vez más difíciles a medida que se amplían 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, el comercio, la supervisión regulatoria y la liquidación en un único sistema, lo que permite la coordinación en menos de un segundo de los activos energéticos distribuidos. El sistema admite más de 15.000 usuarios e ilustra cómo las grandes redes urbanas pueden mejorar la resiliencia al tiempo que aumentan la integración de energías renovables.20
Agricultura sostenible
Las tecnologías de IA en la agricultura están ayudando a los agricultores a abordar desafíos como la ineficiencia de recursos y el impacto ambiental. Mediante la incorporación de 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 cumplir los objetivos de sostenibilidad.
Además, el monitoreo de cultivos y animales impulsado por IA ayuda a garantizar cosechas más saludables y ganado más sano al detectar problemas a tiempo, reduciendo la necesidad de productos químicos y minimizando el uso de recursos.
12. Robótica agrícola
Al igual que un automóvil 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 meteorológico
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 de cultivo. 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 el reconocimiento de imágenes y sensores para detectar el estado de los cultivos, la IA puede ayudar a reducir las plagas que atacan los cultivos o los signos tempranos de enfermedades animales.
Los agricultores pueden entonces intervenir y solucionar el problema sin usar cantidades excesivas de productos químicos o medicamentos, reduciendo las posibles pérdidas.
Añadir como fuente preferidaProducción y lugar de trabajo sostenibles
16. Menos producción defectuosa
Los sistemas de visión artificial habilitados con IA pueden abordar los problemas de devolución de productos derivados de defectos o insatisfacción del cliente al minimizar los errores de producción en la etapa de fabricación.
Los sistemas de control de calidad habilitados con visión artificial instalados en la cinta transportadora o la línea de producción pueden inspeccionar la calidad del producto de manera más precisa y eficiente que la inspección manual.
Vea cómo funciona:
Esta reducción de productos defectuosos puede, en última instancia, 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 artificial pueden ayudar a detectar fugas de agua y otros productos químicos nocivos 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.
Vea cómo funciona:
18. Lugar de trabajo más seguro
La sostenibilidad consta de tres partes: ambiental, social y gubernamental. Para ser realmente sostenible, una empresa debe centrarse en las tres.
Los sistemas de visión artificial habilitados con IA pueden ayudar a mejorar la seguridad de los trabajadores al garantizar 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.
Se pueden instalar cámaras inteligentes en puntos clave de la instalación de fabricación para monitorear si los trabajadores siguen las reglas y usan equipo de seguridad. El sistema también puede identificar otros riesgos en la instalación y notificar al gerente de operaciones o seguridad correspondiente para que tome medidas adicionales.
Energía y logística
19. Reducción del consumo energético
Figura 2: Participación global de la electricidad procedente de recursos renovables.
Aunque las inversiones en energía renovable han aumentado significativamente en los últimos años, la energía renovable representa el 30% de la generación eléctrica mundial.21
La IA puede ayudar a aumentar el uso de energía renovable 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 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.
Vea cómo la IA y las tecnologías de gemelo digital están ayudando con la 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 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 necesitan una potencia de cálculo significativa, lo que significa que consumen mucha energía.22
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 ser paradójico.
Abusos laborales
Los modelos de lenguaje extensos como ChatGPT pueden requerir etiquetas para mantener el modelo alejado de textos tóxicos. Para obtener estas etiquetas, OpenAI envió decenas de miles de textos a una empresa en Kenia. Los etiquetadores de datos empleados por la empresa cobran entre 1,32 y 2 dólares por hora.23
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 de la IA
Los modelos de IA aprenden de los datos, y si los datos son sesgados o representan una parte particular de la realidad, los modelos pueden producir resultados incorrectos. Por ejemplo, un modelo de IA entrenado con datos específicos de una 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 los desafíos
IA energéticamente eficiente
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 el uso de energía.24
La infraestructura de computación de IA puede alimentarse 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 apropiados para recopilar, probar y validar datos para evitar sesgos. También es importante incluir datos representativos y considerar cómo las condiciones pueden variar en diferentes ubicaciones.
Desarrollo de directrices éticas
Para que la IA proteja el medio ambiente, se deben diseñar y seguir directrices éticas y políticas. Esto incluye reglas claras sobre quién posee los datos, cómo mantener la privacidad y cómo usar la IA de manera ética.
Fomento de 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 mejores 20 aplicaciones de IA para la sostenibilidad con 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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