Las organizaciones actuales enfrentan un doble reto: avanzar en la transformación digital y responder a la presión por reducir su impacto ambiental. En medio de estas demandas, la inteligencia artificial (IA) emerge como una de las tecnologías más prometedoras, pero también como una de las más controvertidas en términos de sostenibilidad.
De acuerdo con Sustainable Brands, la contradicción está en que, aunque la IA generativa es capaz de crear contenido y acelerar procesos, también es una realidad que su uso masivo requiere un elevado consumo de energía, agua y recursos minerales. Esto abre un debate urgente: ¿puede la IA ser una aliada de la sostenibilidad o representa un nuevo riesgo ambiental que debemos aprender a gestionar?
IA en la sostenibilidad: oportunidad y dilema
El optimismo en torno a la IA ha impulsado su adopción a gran escala, con la expectativa de mejorar la eficiencia empresarial. Sin embargo, organizaciones como Capgemini advierten que su desarrollo y uso intensivo podría agravar la crisis climática si no se gestionan adecuadamente sus impactos. La IA en la sostenibilidad requiere una planeación intencional para equilibrar beneficios y riesgos.
Datos recientes muestran que entrenar modelos avanzados, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), consume miles de megavatios-hora, mientras que la demanda de infraestructura digital crece de manera acelerada. Este consumo desmedido puede contradecir los compromisos de cero emisiones netas asumidos por gobiernos y empresas.
Frente a este panorama, algunas organizaciones han comenzado a medir la huella ambiental de sus modelos de IA. Sin embargo, la encuesta del Instituto de Investigación Capgemini revela que solo el 12% de los ejecutivos lo hace de manera sistemática. Este bajo nivel de control pone en evidencia la falta de gobernanza robusta en el tema.
El dilema central está en cómo avanzar en innovación sin sacrificar los objetivos climáticos. Aquí es donde la IA en la sostenibilidad se convierte en una paradoja: puede ser tanto una herramienta de transformación como un factor de riesgo ambiental.
Estrategias responsables para reducir la huella de la IA
Para enfrentar los impactos de la inteligencia artificial, se han desarrollado metodologías que permiten calcular y reducir su huella. Universidades y empresas tecnológicas han creado marcos de referencia que desglosan el impacto ambiental de los modelos de IA a nivel organizacional. Estas herramientas facilitan el diseño de estrategias más sostenibles.
Capgemini, por ejemplo, propone integrar principios de sostenibilidad en cada fase del desarrollo de la IA. Esto incluye diagnósticos ambientales, diseño responsable, capacitación de equipos y gobernanza ética. La meta es asegurar que cada caso de uso de IA esté alineado con los compromisos de reducción de emisiones.
Un aspecto clave es la transparencia. Sin información sobre consumo energético y emisiones asociadas, es imposible tomar decisiones fundamentadas. Por eso, investigadores y activistas insisten en la necesidad de que los proveedores de modelos compartan datos claros y verificables.
Implementar estas estrategias no es un lujo, sino un requisito. La presión social, las regulaciones y los inversionistas exigen que las compañías sean consistentes en su agenda climática. No hacerlo puede traducirse en riesgos reputacionales y financieros a largo plazo.
Casos de éxito: IA aplicada a la sostenibilidad
A pesar de los retos, hay numerosos ejemplos de cómo la inteligencia artificial puede ser una aliada del medio ambiente. Empresas de distintos sectores han reportado avances significativos al integrar la IA en la sostenibilidad de sus operaciones.
En la industria minera, el uso de drones y sistemas geoespaciales impulsados por IA ha permitido monitorear tierras con mayor precisión, reduciendo costos y daños ambientales. En salud, asistentes virtuales han mejorado la atención al paciente y reducido tiempos de espera, optimizando recursos hospitalarios.
El sector de manufactura también ha encontrado valor en la IA. Una compañía aeroespacial utilizó algoritmos de predicción para ajustar su producción y logística, lo que resultó en ahorros energéticos considerables y una mayor competitividad.
Estos casos demuestran que la IA puede generar beneficios económicos y ambientales cuando se implementa con criterios responsables. Sin embargo, también muestran que el éxito depende de una supervisión humana sólida y de una visión estratégica de largo plazo.
Lo que falta por resolver: impacto y gobernanza
Aun con estos avances, persisten grandes desafíos. La mayoría de las empresas aún no mide de manera precisa la huella de sus modelos de IA. Esto limita la capacidad de diseñar políticas efectivas y de cumplir con los compromisos internacionales de sostenibilidad.
El informe del Instituto Capgemini revela que cerca de la mitad de los ejecutivos percibe un aumento en las emisiones de gases de efecto invernadero a raíz del uso de IA. Este dato confirma que, si bien hay beneficios en eficiencia, la balanza ambiental no siempre es positiva.
La falta de coordinación entre proveedores de hardware, desarrolladores de software y usuarios finales agrava el problema. Para que la IA contribuya de manera efectiva a la agenda climática, todos los actores de la cadena deben asumir responsabilidades claras.
En este sentido, la IA en la sostenibilidad exige un cambio cultural y estructural. No basta con adoptar nuevas tecnologías; es indispensable construir un marco ético, regulatorio y colaborativo que garantice un impacto positivo en el planeta.
¿El futuro verde de la IA?
La inteligencia artificial tiene el potencial de ser una palanca transformadora para los objetivos climáticos, pero su desarrollo no está exento de contradicciones. Si las organizaciones priorizan la transparencia, la gobernanza y la innovación responsable, la IA puede convertirse en un motor de sostenibilidad y competitividad global.
La verdadera pregunta no es si adoptaremos la IA, sino cómo lo haremos. Lograr que la IA sea parte de la solución y no del problema dependerá de la voluntad de gobiernos, empresas y sociedad civil para alinear el progreso tecnológico con los compromisos ambientales que el planeta exige con urgencia.
