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¿Cuál es el impacto ambiental de la inteligencia artificial?

La irrupción de la inteligencia artificial y la lucha contra el cambio climático son dos de los grandes retos que tienen las empresas para los próximos años. Estos dos desafíos tienen en común su transversalidad: van a tener impacto en cualquier empresa de cualquier sector. Y, además, su desarrollo coordinado es necesario para el futuro porque la inteligencia artificial también tiene un impacto ambiental. Pero, al mismo tiempo, también puede ser una gran aliada para impulsar empresas más sostenibles. 

El desarrollo de la inteligencia artificial generativa repercute de manera negativa en el medioambiente. Por ejemplo, una investigación elaborada por las universidades de Riverside y Arlington alerta de la huella de carbono que generan los modelos de inteligencia artificial, especialmente los Large Language Models. Por ejemplo, este informe apunta que la demanda global de la inteligencia artificial podría conllevar para 2027 el gasto de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua. 

Asimismo, según los datos del Instituto de la Ingeniería de España, el entrenamiento de GPT-3 consumió unos 78.437 kWh de electricidad, lo que equivale al gasto de una vivienda media española durante 23 años. 

¿Cómo reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial? 

Esta repercusión en el medioambiente de la inteligencia artificial y del sector TI en general, no obstante, se puede limitar. Por ejemplo, la consultora McKinsey detalla tres pasos que se pueden dar a corto plazo para mitigarlo: 

  • Ajustar las estrategias de abastecimiento. Esta medida hace referencia a la cantidad de dispositivos que se utilizan dentro de una empresa. Desde McKinsey aconsejan revisar estas políticas para optimizar la cantidad de dispositivos utilizados dentro de una empresa para reducir las emisiones de carbono. 
  • Establecer una métrica de ROI verde para el coste tecnológico. En este sentido, es necesario trabajar con métricas más sofisticadas que calculen las emisiones que produce un producto durante todo su ciclo de vida, desde la producción hasta el transporte o la eliminación del residuo. 
  • Implementar sistemas de medición ecológicos. Analizar el ROI desde una perspectiva verde es solo el primer paso. Aparte de esto, las empresas y, en concreto, los Chief Information Officers (CIO) deben desarrollar una estrategia de medición que permita hacer un seguimiento del impacto ambiental en tiempo real para ajustar rápidamente las medidas que no estén funcionando como se espera. 

La inteligencia artificial también es una aliada en la lucha contra el cambio climático 

Pero, más allá del efecto negativo que pueda tener la inteligencia artificial, su uso también puede ser de gran ayuda para atajar la crisis climática. Por ejemplo, desde el Foro Económico Mundial destacan diferentes formas en las que la inteligencia artificial ayuda a combatir el cambio climático

  • Detección de los cambios en los icebergs. La IA tiene capacidad para medir cambios en los icebergs 10.000 veces más rápido de lo que podría hacerlo un ser humano. Gracias a esto, los científicos podrán comprender cuánta agua de deshielo liberan los icebergs en el océano. 
  • Mapear la deforestación. La combinación de la inteligencia artificial, las imágenes por satélite y el conocimiento científico se están utilizando para evaluar el impacto de la deforestación en el cambio climático. 
  • Ayuda a comunidades vulnerables a los riesgos climáticos en África. La ONU ya trabaja en proyectos con inteligencia artificial para ayudar a comunidades vulnerables al cambio climático. Gracias a esta tecnología pueden predecir patrones meteorológicos, mejorar el acceso a energías limpias o fomentar la reforestación. 
  • Mejora del reciclaje. Utilizando la IA se puede hacer una gestión más eficiente de los residuos. Esta aplicación es especialmente relevante, sobre todo, teniendo en cuenta que, tal y como detallan desde el Foro Económico Mundial, los residuos son responsables del 16 % de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. 
  • Limpieza del océano. Los sistemas de inteligencia artificial están ayudando a detectar y organizar la basura oceánica. Gracias a esto, estos residuos pueden recogerse y retirarse de una forma más eficaz que los anteriores métodos que utilizaban redes de arrastre o aviones. 
  • Predicción de catástrofes climáticas. Ya hay empresas que trabajan con IA para predecir los desastres climáticos y su ubicación. 
  • Ayuda a la descarbonización de la industria. Asimismo, con este tipo de tecnología, se puede realizar un seguimiento de las emisiones para ayudar a las empresas a localizarlas y reducirlas. 
  • Reforestación. Junto con el uso de drones, la inteligencia artificial  puede ayudar a acelerar el proceso de reforestación. 

La transición ecológica y la digital tienen que avanzar al mismo ritmo

La transición digital y la transición ecológica son una prioridad ahora mismo. Y, para que puedan seguir avanzando, es imprescindible que se aborden de manera coordinada. Por ello, diferentes organismos han empezado a acuñar el término de transición híbrida o transición gemela, que propone hacerles frente de manera conjunta. 

Fuente: PA Consulting y Royal Schiphol Group

The Twin Transition Playbook 2.0 Summary es un documento elaborado por PA Consulting y Royal Schiphol Group que pone el foco en esta idea y detalla una metodología para que las empresas puedan llevarla a cabo. Un procedimiento que se compone de tres fases articuladas en siete pasos:

Fuente: PA Consulting y Royal Schiphol Group

En primer lugar, hay que definir aquello que se quiere conseguir, establecer unos objetivos claros, unas prioridades o aquellas áreas en las que se quiere tener un impacto. 

Seguidamente, hay que desarrollar la hoja de ruta para garantizar que la transición híbrida se va a realizar correctamente y que se pueden alcanzar los objetivos. En esta parte del proceso, también es crucial identificar a los stakeholders internos y externos y definir cuál va a ser su papel para acelerar el proceso. Y, por último, es el momento de validar el plan y empezar su ejecución para avanzar por el camino de la transición gemela. 

 

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