El potencial de la inteligencia artificial generativa para evolucionar los informes de sostenibilidad e impulsar los objetivos medioambientales de todo el sector está suscitando una gran atención, ya que el 67% de los profesionales de la sostenibilidad prevén que tendrá un impacto sustancial en los esfuerzos de elaboración de informes, según una encuesta de Reuters realizada en 2024. Sin embargo, la propia huella de carbono de la tecnología representa una paradoja que subraya la compleja relación entre los avances de la IA y la sostenibilidad medioambiental.
La IA Generativa ofrece aplicaciones prometedoras para mejorar las Evaluaciones de Ciclo de Vida (ECV), sobre todo a la hora de abordar las posibles lagunas de datos y las complejidades de asignación. Aprovechando modelos de lenguaje avanzados para estimar los puntos de datos que faltan, la GenAI puede ayudar a subsanar deficiencias de información críticas que a menudo dificultan la realización de ECV detallados.
Además, la capacidad de GenAI para analizar sistemas complejos e identificar procedimientos de asignación óptimos encierra un inmenso potencial para agilizar el proceso de ECV y mejorar la precisión de las evaluaciones de impacto ambiental.
Sin embargo, la integración de GenAI en los ECV también introduce nuevos retos, como la necesidad de prácticas sólidas de gobernanza de datos para garantizar la privacidad y el cumplimiento, así como el desarrollo de métodos de evaluación multicriterio que tengan en cuenta los impactos del ciclo de vida de la propia infraestructura de IA.
Equilibrando la eficiencia de la inteligencia artificial con el impacto medioambiental
El impacto ambiental de la inteligencia artificial presenta una compleja disyuntiva entre eficiencia tecnológica y sostenibilidad ecológica. Aunque los sistemas de IA ofrecen un potencial significativo para optimizar la gestión de recursos y mitigar la degradación medioambiental, su funcionamiento conlleva un consumo sustancial de energía y contribuye a la acumulación de residuos electrónicos.
La naturaleza energéticamente intensiva de la IA, especialmente en el entrenamiento de modelos de «deep learning», conlleva una considerable huella de carbono. Por ejemplo, la potencia de cálculo necesaria para entrenar modelos de IA de vanguardia se ha duplicado cada 3,4 meses desde 2012. Este crecimiento exponencial de la demanda de energía plantea un reto importante, ya que se prevé que el sector de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) represente el 14 % de las emisiones mundiales de aquí a 2040.
Para hacer frente a esta situación, los investigadores están explorando algoritmos y soluciones de hardware eficientes desde el punto de vista energético, al tiempo que abogan por una mayor transparencia en los procesos de desarrollo de la IA. La implantación de fuentes de energía renovables en los centros de datos y la adopción de prácticas responsables de gestión de los residuos electrónicos son pasos cruciales para mitigar el impacto medioambiental de la IA.
Equilibrar las ventajas de eficiencia de la IA con sus costes ecológicos requiere un planteamiento polifacético, que implique la colaboración entre la industria, el mundo académico y los responsables políticos para desarrollar prácticas de IA sostenibles que se ajusten a los objetivos medioambientales globales.
Cómo crear una estrategia de sostenibilidad con Inteligencia Artificial generativa
Un primer paso importante consiste en obtener una imagen clara de las emisiones de gases de efecto invernadero y el gasto energético actuales de la organización. Es necesario un monitoreo continuo para facilitar una optimización energética más eficiente. Pero incluso antes de que esto ocurra, las empresas deben determinar si la IA generativa es la mejor opción para sus necesidades empresariales concretas.
Cómo utilizar la IA para obtener información sobre el estado de la sostenibilidad de las empresas en tiempo real
Los sistemas de análisis asistidos por IA pueden transformar los datos de sostenibilidad en información práctica que permita a las organizaciones tomar decisiones con conocimiento de causa e incentivar la mejora continua. Mediante el aprovechamiento de algoritmos de «machine learning», los sistemas de IA pueden identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos de sostenibilidad en tiempo real, proporcionando a las organizaciones una visión completa de su rendimiento medioambiental.
Por ejemplo, la IA puede analizar datos de consumo energético procedentes de sensores IoT para optimizar la eficiencia energética, predecir las necesidades de mantenimiento e identificar oportunidades de integración de energías renovables.
Además, la IA puede procesar datos no estructurados de diversas fuentes, como imágenes por satélite, redes sociales y artículos de noticias, para controlar los riesgos medioambientales, realizar seguimientos de la sostenibilidad de la cadena de suministro y evaluar el impacto del cambio climático en las operaciones empresariales.
Esta información en tiempo real permite a las organizaciones responder de forma proactiva a los retos de la sostenibilidad, mitigar los riesgos y aprovechar las oportunidades de innovación. Sin embargo, para aprovechar plenamente el poder de la IA para obtener información sobre sostenibilidad, las organizaciones deben invertir en marcos sólidos de gobernanza de datos, garantizar la calidad y la interoperabilidad de los datos, y desarrollar las habilidades y capacidades necesarias para interpretar y actuar a partir de la información generada por la IA.
