La inteligencia artificial (IA) a veces se presenta como la solución milagrosa que permitirá abordar los desafíos del desarrollo sostenible. Los profesionales del sector no están tan seguros. Nuestra encuesta reciente realizada a más de 400 responsables informáticos en Europa revela un panorama variado.
El barómetro “IA y Empresas” del Instituto “AI for Sustainability” de ESSCA, que surge de esta encuesta, muestra que las empresas son, en general, optimistas. El 54% de los encuestados considera que la IA tiene un impacto positivo en materia de desarrollo sostenible. Los campos de aplicación más citados son la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero, la gestión de residuos y la optimización de la cadena de suministro.
Desde su punto de vista, ¿cómo evaluaría el impacto de la IA en el desarrollo sostenible en su empresa?
Sin embargo, las percepciones varían mucho según los ámbitos. Entre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas, la salud, la educación, la energía y la industria son percibidos como los sectores donde la IA podría tener el impacto más significativo. En salud, se ve como una herramienta prometedora para mejorar los diagnósticos y personalizar los tratamientos. En educación, podría permitir un aprendizaje más adaptado a las necesidades individuales. Para la energía, la tecnología se considera un medio para optimizar la producción y distribución de energías renovables. En la industria, se percibe como un impulso para desarrollar procesos más sostenibles.
Sin embargo, el barómetro “IA y Empresas” también destaca puntos ciegos. Algunos ODS, como la preservación de la vida acuática y terrestre, rara vez se citan como campos de aplicación. ¿Sería posible un enfoque más global?
Empresas insuficientemente informadas
En realidad, solo el 36% de las empresas monitorea el consumo de energía de sus sistemas de IA. Aún más preocupante, apenas el 29% mide sus emisiones netas de gases de efecto invernadero relacionadas con la IA. Esta brecha entre las ambiciones declaradas y la realidad de las prácticas suscita numerosas preocupaciones. A menudo se traduce en desempeños ambientales decepcionantes. El caso de Microsoft es emblemático. Mientras que la empresa se había comprometido en 2020 a reducir a la mitad sus emisiones de CO₂ para 2030, su informe de sostenibilidad de 2024 revela que sus emisiones indirectas de gases de efecto invernadero han aumentado un 30,9% en comparación con 2020. Este aumento se debe principalmente a la expansión de los centros de datos necesarios para apoyar las tecnologías de IA.
Además, las empresas se enfrentan a importantes desafíos éticos. Solo el 28% dispone de herramientas para detectar o resolver problemas éticos relacionados con la IA. El 18 % ya ha tenido que detener o ajustar un proyecto de IA por razones éticas.
Las principales preocupaciones están relacionadas con la confidencialidad de los datos, la transparencia de las decisiones de los modelos y el impacto social. Estos desafíos son particularmente importantes cuando se trata de utilizar algoritmos para objetivos de desarrollo sostenible, que a menudo implican datos sensibles y decisiones con un impacto significativo en las poblaciones. Es el caso, por ejemplo, del uso de la IA para optimizar el consumo de energía en las ciudades inteligentes.
El estudio también subraya una notable falta de formación, tanto en aspectos técnicos como en las implicaciones éticas, sociales y ambientales de la IA. Actualmente, solo el 30% de las empresas ofrece formación sobre su uso ético. Esta carencia puede tener consecuencias importantes. Sin una buena comprensión de las implicaciones éticas y ambientales de la IA, las empresas corren el riesgo de desarrollar soluciones que, aunque innovadoras, podrían tener efectos negativos inesperados en la sociedad o el medio ambiente.
De la concienciación a la acción
Para que la IA cumpla sus promesas en materia de desarrollo sostenible, se deben abordar varios desafíos identificados en el barómetro IA de ESSCA. En primer lugar, sería necesario medir con precisión su impacto ambiental y desarrollar métodos estandarizados para evaluar el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de inteligencia artificial. El ejemplo de Microsoft muestra la importancia de esta medición precisa para alcanzar los objetivos climáticos.
En segundo lugar, se deben realizar esfuerzos para integrar sistemáticamente consideraciones éticas. Esto implica establecer marcos formales y desarrollar herramientas que permitan detectar y corregir los sesgos de los modelos de IA. También se menciona que formar masivamente a los empleados parece prioritario, una formación que debe ser interdisciplinaria, combinando competencias técnicas en IA con una comprensión avanzada de los desafíos del desarrollo sostenible.
Finalmente, sería necesario desarrollar una colaboración estrecha con los responsables políticos para establecer marcos que fomenten una IA responsable. Esto podría, por ejemplo, incluir incentivos para las empresas que desarrollan soluciones de IA sostenibles.
El estudio muestra que estamos en un momento crucial. Las empresas reconocen el potencial de la IA para el desarrollo sostenible, pero ahora deben pasar de la concienciación a la acción concreta. El desarrollo de una IA sostenible también podría pasar por la investigación. Un estudio ha demostrado recientemente la superioridad de los modelos de IA sobre los modelos tradicionales en la predicción de las emisiones de gases de efecto invernadero de los Estados.
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