A pesar del conocido impacto ambiental que generan los grandes centros de datos, el elevado consumo energético y la demanda de agua que requiere la inteligencia artificial, esta tecnología también presenta herramientas para combatir la crisis climática. Según estimaciones de la consultora Boston Consulting Group y la empresa Google, la IA podría ayudar a identificar oportunidades para mitigar entre el 5% y el 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero de acá al año 2030.
Esta proyección forma parte del monográfico de sostenibilidad titulado «De los datos a la acción: así puede impulsar la IA un futuro sostenible», elaborado por BBVA. El documento analiza las aplicaciones actuales y potenciales de esta tecnología ante los desafíos ambientales, aunque marca una condición indispensable: se debe utilizar allí donde los beneficios compensen la propia huella ecológica que demanda su infraestructura.
Procesamiento de datos y modelos predictivos
La capacidad de la inteligencia artificial para procesar volúmenes masivos de datos, automatizar tareas y acelerar la toma de decisiones resulta una herramienta útil en la gestión ambiental. A diferencia de los métodos tradicionales que registran eventos ya sucedidos, los modelos de IA permiten realizar simulaciones y prever situaciones antes de que ocurran.
El informe menciona el marco del Programa de las Naciones Unidas para el Medioambiente (UNEP), que identifica una triple crisis medioambiental enfocada en el cambio climático, la pérdida de biodiversidad y la contaminación. Para hacer frente a estos problemas, el uso de datos atmosféricos y el desarrollo de modelos de aprendizaje predictivo —mencionados por el investigador Bernat Jiménez, del Instituto de Geociencias— permiten anticipar fenómenos climáticos extremos y estructurar planes de adaptación más eficientes.
Optimización en el transporte urbano
Uno de los ámbitos con impacto directo es el sector del transporte, responsable de aproximadamente el 20% de las emisiones globales de CO₂. Dado que la electrificación de los vehículos no alcanza por sí sola para lograr los objetivos de cero emisiones netas hacia 2050, el informe resalta la necesidad de aplicar mejoras técnicas en logística y distribución.
Un ejemplo de esta aplicación es Green Light, un proyecto de Google que utiliza el procesamiento de datos en tiempo real para sincronizar la red de semáforos en 20 ciudades. Esta medida busca reducir las congestiones de tránsito y, según estimaciones del estudio, permite disminuir hasta un 10% la emisión de gases contaminantes en las zonas urbanas donde se implementa.