3. septiembre 2025 por Gabriel Sedlmayer
Inteligencia Artificial y Sostenibilidad: Potencial, Límites y Responsabilidad
La Inteligencia Artificial (IA) es actualmente considerada la solución a casi todo, desde una producción más eficiente hasta la protección del clima. También está ganando relevancia en discusiones sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU. Sin embargo, no todo lo que es técnicamente impresionante es automáticamente significativo. Este artículo analiza de manera matizada cómo la IA puede contribuir realmente al logro de los ODS y bajo qué condiciones. Se trata de oportunidades, limitaciones y de por qué la innovación tecnológica por sí sola no basta para generar un impacto sostenible.
IA para la Sostenibilidad: Entre la Ambición y la Realidad
El debate sobre IA y sostenibilidad está lleno de contradicciones. Por un lado, la IA es un motor clave de innovación en campos intensivos en datos y altamente relevantes para la sostenibilidad, desde el análisis climático y energético hasta la planificación urbana predictiva. Por otro lado, entrenar y operar modelos de IA de gran tamaño es extremadamente intensivo en recursos, especialmente en electricidad, ciclos de hardware y refrigeración.
Por lo tanto, la pregunta central no es: ¿Es la IA sostenible?
Sino: ¿Bajo qué condiciones y en qué áreas de aplicación puede la IA contribuir de manera creíble a los ODS sin generar nuevos conflictos ecológicos o sociales?
¿Dónde la IA puede marcar la diferencia ?
No todas las aplicaciones de IA apoyan automáticamente un objetivo de sostenibilidad. El impacto surge cuando tecnología, disponibilidad de datos y contexto social y local se alinean de manera significativa. Ejemplos destacados de ODS donde la IA puede desempeñar un papel:
ODS 3 – Salud y Bienestar:
Apoyo a diagnósticos, terapias y planificación sanitaria. Deep learning en imágenes médicas ayuda a detectar enfermedades como cáncer o accidentes cerebrovasculares más temprano y con mayor precisión.
ODS 7 – Energía Asequible y Limpia:
Gestión de sistemas energéticos descentralizados. Análisis predictivo y reconocimiento de patrones permiten modelar en tiempo real el consumo eléctrico y la generación renovable.
ODS 4 – Educación de Calidad:
Mejora del acceso y la calidad educativa mediante plataformas de aprendizaje adaptativo, traducción y apoyo a personas con discapacidad.
ODS 13 – Acción por el Clima:
Modelado climático, análisis de emisiones y sistemas de alerta temprana. En Suiza, se aplica en planificación urbana y contabilidad digital de CO₂.
ODS 11 – Ciudades y Comunidades Sostenibles:
Gestión de tráfico, recolección de residuos y automatización de edificios para un uso más eficiente de recursos.
ODS 16 – Paz, Justicia e Instituciones Sólidas:
Eficiencia y transparencia en procesos gubernamentales mediante análisis de textos legales, detección de fraudes y revisión automatizada de subvenciones.
Requisitos Sistémicos para una IA Sostenible
La IA sostenible no es solo un desafío técnico, sino sociotécnico. Requiere:
- Estructuras de gobernanza para desarrollo y despliegue
- Decisiones tecnológicas basadas en criterios de sostenibilidad
- Manejo responsable de datos (sesgos, diversidad, equidad)
- Colaboración interdisciplinaria entre TI, sostenibilidad, derecho, ética y negocio
- Energía verde y adquisición sostenible de hardware
Conclusión
La IA puede ayudar a enfrentar desafíos sistémicos desde la salud hasta la energía y el clima. Para impulsar un desarrollo sostenible real, necesita marcos claros, responsabilidad interdisciplinaria y despliegue dirigido. Las empresas tienen la oportunidad de liderar con IA transparente, ética y de alto impacto. Lo clave no es solo lo técnicamente posible, sino lo significativo, efectivo y responsable.
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