Impacto de la IA en el medio ambiente: aspectos positivos y negativos

El impacto de la IA en el medio ambiente, al igual que en otros ámbitos de la vida moderna, es ambivalente y, por ello, difícil de calificar. En general, la tecnología de cualquier índole presenta esa misma dualidad.

La tecnología hace la vida más fácil, aunque no sea una proposición verdadera para todos. En lo que respecta al impacto de la IA en el medio ambiente, hay efectos positivos y algunos negativos. El propósito a la hora de llevar a cabo la gestión ambiental es conocer las dos caras de la moneda y entender que unos se pueden potenciar y aprovechar (los positivos), mientras que otros se pueden gestionar y minimizar (los negativos).

Aspectos positivos del impacto de la IA en el medio ambiente

Encontrar aspectos positivos del impacto de la IA en el medio ambiente es mucho más fácil de lo que se piensa. Esta nueva tecnología ha llegado para ofrecer herramientas fuertes a las organizaciones y a las personas que trabajan para minimizar el impacto de las operaciones comerciales e industriales. El uso de esas herramientas ofrece amplios beneficios.

Beneficio	Ámbito de aplicación	Cómo actúa la IA	Resultado
1. Mejora el uso de recursos	Agricultura e industrias de alto consumo	Monitorea patrones de cultivo y optimiza el uso de agua, pesticidas y fertilizantes	Reducción del consumo de recursos sin pérdida de productividad; mejores resultados financieros y de calidad
2. Incrementa el rendimiento de energías renovables	Producción, almacenamiento y transmisión de energía solar, eólica y marina	Optimiza el funcionamiento de redes complejas de generación y distribución energética	Mayor producción de energía limpia y acceso a zonas antes inaccesibles
3. Aumenta la eficacia del monitoreo ambiental	Gestión ambiental e informes ESG	Analiza grandes volúmenes de datos sobre calidad del agua, aire, biodiversidad e impacto de operaciones	Información más transparente, detallada y verificable para la toma de decisiones estratégicas
4. Protege la vida silvestre y la biodiversidad	Conservación de especies en peligro de extinción	Identifica especies por movimientos y hábitos, recopila datos y detecta patrones de comportamiento	Mayor conocimiento y capacidad de intervención para proteger ecosistemas y especies amenazadas
5. Mejora la gestión de residuos	Economía circular, reciclaje y aprovechamiento de materiales	Optimiza procesos de clasificación, recuperación y reutilización de residuos	Reducción del impacto ambiental con beneficios para empresas, comunidades y personas

1. Mejora el uso de recursos

Muchas industrias esenciales requieren un alto consumo de recursos naturales. La agricultura, por ejemplo, utiliza grandes cantidades de agua y también hace uso de pesticidas, fertilizantes y otros insumos entregados por la industria agroquímica.

El impacto de la IA en el medio ambiente es positivo en este aspecto. Desarrollos de software con base en la nueva tecnología permiten optimizar el uso de los recursos disponibles y mejorar la eficiencia. Así, en agricultura monitorean patrones de cultivos para dar información que permita reducir el uso de esos recursos sin afectar a la productividad. Por el contrario, los agricultores obtienen mejores resultados financieros y de calidad de sus productos.

2. Incrementa el rendimiento de sistemas de producción de energías renovables

La producción de energías renovables es, tal vez, la estrategia más efectiva para frenar o revertir el calentamiento global. Existen sistemas complejos para producir energía aprovechando el viento, el movimiento de los mares o la luz solar. Sin embargo, se trata de redes complejas desde la generación, hasta el almacenamiento, pasando por la transmisión.

La Inteligencia Artificial puede optimizar el funcionamiento de estos complejos sistemas, maximizando la producción y llevando estas energías a zonas que antes eran inaccesibles.

3. Aumenta la eficacia del monitoreo y vigilancia ambiental

El impacto de la IA en el medio ambiente ha sido evidente en las actividades de monitoreo y vigilancia del desempeño de la gestión ambiental. Muchas organizaciones, especialmente las que presentan informes ESG, analizan grandes cantidades de datos para obtener información acerca del impacto de sus operaciones sobre fuentes de agua, calidad del aire, especies animales o vegetales, etc.

La IA facilita el análisis de ingentes cantidades de datos. La información obtenida, además, es mucho más transparente, detallada, específica y verificable. Gracias a ello es posible tomar decisiones estratégicas enfocadas a la conservación el medio ambiente con una base más sólida.

4. Se protege la vida silvestre y la biodiversidad

Durante mucho tiempo, los ambientalistas y expertos en vida silvestre han utilizado cámaras ocultas o dispositivos de rastreo insertados en animales de especies en vía de extinción. Los dispositivos ahora pertenecen a una nueva generación impulsada por la Inteligencia Artificial.

La capacidad para identificar una especie por sus movimientos y sus hábitos, recopilar datos sobre sus actividades diarias, identificar patrones de comportamiento y sus variaciones, son, entre otras, funcionalidades que crean un positivo impacto de la IA en el medio ambiente.

5. Mejora los procesos de gestión de residuos

La economía circular es una estrategia de alto valor para alcanzar objetivos ambientales, para las empresas, para las comunidades y para las personas. Los desarrollos de la IA, software, aplicaciones o plataformas mejoran los procesos de gestión de residuos y de reciclaje, recuperación, clasificación y aprovechamiento. El resultado es una reducción del impacto ambiental que representa un beneficio para todos.

Aspectos negativos del impacto de la IA en el medio ambiente

Después de conocer los aspectos positivos del impacto de la IA en el medio ambiente, es preciso hablar de algunos efectos negativos que también son una realidad.

Impacto negativo	Causa principal	Consecuencia ambiental y social
1. Incremento del consumo de energía	Entrenamiento de modelos de IA y mantenimiento de infraestructuras informáticas de gran escala	Mayor huella de carbono asociada al funcionamiento de los sistemas de IA
2. Aumento de residuos electrónicos	Entrada de nuevos dispositivos IA y reducción de los ciclos de vida de equipos tradicionales	Agravamiento de un problema de gestión de residuos ya existente antes de la irrupción de la IA
3. Producción de información sesgada o errónea	Sesgos en los datos de entrenamiento de los modelos	Conclusiones e informes ambientales incorrectos; riesgo de perpetuar estigmas sociales y vulnerar derechos humanos
4. Incremento del consumo de recursos minerales	Mayor producción de dispositivos electrónicos y robóticos impulsada por la IA	Aumento de la explotación minera con impacto ambiental y riesgo de vulneración de derechos humanos, incluido el trabajo infantil, en regiones de África y América del Sur
5. Desplazamiento de fuerza laboral	Automatización de procesos facilitada por la IA	Desigualdades sociales y riesgos ambientales derivados de la migración de trabajadores a zonas con infraestructuras insuficientes

1. Incrementa el consumo de energía

El desarrollo de soluciones, aplicaciones y otros productos basados en Inteligencia Artificial, así como el entrenamiento de modelos sofisticados, utilizan una estructura informática de proporciones considerables. Esa estructura consume grandes cantidades de energía, con el consecuente impacto de la IA en el medio ambiente.

2. Aumento de residuos electrónicos

La disposición final de residuos electrónicos era ya un problema antes de la incursión de la Inteligencia Artificial. IA platea dos nuevos desafíos: la entrada en circulación de nuevos dispositivos (altavoces, robots, cámaras y GPS) y la reducción en los tiempos de rotación de esos dispositivos y otros tradicionales como ordenadores, tabletas, teléfonos, etc.

3. Producción de información sesgada o errónea

IA analiza grandes bloques de datos. Un sesgo en esa información puede hacer que conclusiones o informes contengan errores. Es un problema que preocupa a ambientalistas, pero también a defensores de derechos humanos que perciben que algunos estigmas sociales pueden perpetuarse.

4. Incremento del consumo de recursos minerales

El aumento en la producción de dispositivos electrónicos y robóticos conlleva un incremento de la explotación de minerales. Las consecuencias ambientales previsibles no serán positivas si no hay una gestión responsable.

Por otra parte, algunos de esos minerales se obtienen en África o en América del Sur, regiones geográficas en las que es difícil garantizar la protección de los derechos humanos de los trabajadores que, incluso, pueden ser niños.

5. Desplazamiento de fuerza laboral

La automatización de procesos, facilitada en buena medida por la IA, puede provocar que muchos trabajadores se vean obligados a desplazarse en busca de nuevas oportunidades. Pero la adaptación no siempre es fácil, lo que puede generar desigualdades sociales y riesgos ambientales de alto impacto, si esa fuerza laboral migra a áreas con redes de servicios públicos y sanitarios insuficientes.

Cómo tratar los aspectos negativos del impacto de la IA en el medio ambiente

Las preocupaciones son admisibles y justificadas. Sin embargo, la Inteligencia Artificial es una tecnología que ha demostrado su valor para las organizaciones y para el bienestar de muchas personas. El desafío es gestionar los aspectos negativos del impacto de la IA en el medio ambiente de forma que se pueda eliminar o mitigar su impacto. Hay formas de trabajar en este aspecto.

Acción	En qué consiste	Objetivo
1. Desarrollar sistemas de IA amigables con el medio ambiente	Uso obligatorio de fuentes de energía renovables en el desarrollo y operación de sistemas de IA	Reducir la huella de carbono asociada a la infraestructura tecnológica de la IA
2. Asegurar el cumplimiento ético en el uso de IA	Legislar sobre el uso responsable de la IA en términos sociales y ambientales, siguiendo el liderazgo regulatorio europeo	Eliminar los sesgos, garantizar derechos y minimizar el impacto social negativo derivado del uso de la IA
3. Aumentar las regulaciones y el control	Establecer normas transnacionales que cubran impacto ambiental, derechos humanos, derechos sociales y ética, con debida diligencia en la cadena de suministro	Crear un marco de control global que responsabilice a las grandes organizaciones sobre toda su cadena de valor
4. Promover la economía circular en la IA	Integrar la economía circular como obligación de cumplimiento; fomentar dispositivos duraderos, reparables y reciclables	Minimizar los residuos electrónicos y maximizar el aprovechamiento de los materiales a lo largo de su ciclo de vida
5. Invertir en tecnología sostenible	Desarrollar y adoptar soluciones tecnológicas basadas en IA orientadas a la gestión de riesgos ambientales y la eficiencia de recursos	Convertir la propia tecnología en el principal instrumento para mitigar su impacto negativo sobre el medio ambiente

1. Desarrollar sistemas de IA amigables con el medio ambiente

Una primera acción para abordar el problema sería el uso de fuentes de energía renovables obligatorias para todas las organizaciones que desarrollen o utilicen sistemas de Inteligencia Artificial.

2. Asegurar el cumplimiento ético en el uso de IA

La falta de consideraciones éticas se ve como un problema que genera un impacto de la IA en el medio ambiente y también a nivel social negativo. Por eso, es preciso legislar sobre ella. Europa es líder en la publicación de normas, regulaciones y leyes que garantizan el uso responsable, en términos sociales, de la Inteligencia Artificial.

3. Aumentar las regulaciones y el control

En el mismo sentido, es necesario legislar y establecer controles que actúen en cuatro frentes: impacto ambiental, derechos humanos, derechos sociales y ética. Es importante que estas normas operen a nivel trasnacional y que soliciten a las grandes organizaciones debida diligencia sobre sus eslabones descendentes en la cadena de suministro.

4. Promover la economía circular en la IA

La economía circular necesita integrarse en las organizaciones que desarrollan o utilizan sistemas de IA, como una obligación de cumplimiento. Además de minimizar el desperdicio y aprovechar los residuos electrónicos, es importante sumar esfuerzos para producir dispositivos y hardware duradero, reparable y reciclable.

5. Invertir en tecnología sostenible

Aunque parezca un contrasentido, es la tecnología la que tendrá la mejor oportunidad para tratar los riesgos del impacto de la IA en el medio ambiente. Los desarrollos tecnológicos basados en Inteligencia Artificial para gestionar los riesgos ambientales son instrumentos muy útiles para que organizaciones avancen en el camino de la sostenibilidad y una gestión eficiente de los recursos.

¿Cómo afecta la IA al medio ambiente en el largo plazo?

La pregunta sobre cómo afecta la IA al medio ambiente en el largo plazo no tiene una respuesta única ni definitiva. Lo que sí es posible afirmar es que el impacto a largo plazo dependerá, en gran medida, de las decisiones que se tomen hoy: qué tipo de infraestructura energética sostiene el desarrollo de la IA, qué regulaciones se aprueban a escala global, y en qué medida las organizaciones integran criterios de sostenibilidad en el ciclo de vida de sus sistemas tecnológicos.

Desde una perspectiva de riesgo ambiental, los escenarios a largo plazo son dos y opuestos entre sí.

El escenario negativo se materializaría si la expansión de la IA continúa apoyándose en fuentes de energía de origen fósil, si la generación de residuos electrónicos no encuentra una respuesta regulatoria suficiente y si la extracción de minerales críticos para la fabricación de hardware sigue creciendo sin mecanismos de control efectivos. En ese contexto, la huella ambiental acumulada de la IA podría convertirse en uno de los factores de presión más significativos sobre el clima y los ecosistemas en las próximas décadas.

El escenario positivo, en cambio, es igualmente plausible. Si la IA se desarrolla con energías renovables como base energética, si los marcos regulatorios obligan a las grandes organizaciones tecnológicas a rendir cuentas sobre su impacto ambiental, y si la propia tecnología se convierte en el principal instrumento para optimizar el uso de recursos y acelerar la transición energética, el balance a largo plazo podría ser claramente favorable para el medio ambiente.

Lo que la evidencia disponible ya permite sostener es que la IA tiene una capacidad demostrada para acelerar procesos que, sin ella, tardarían décadas en producir resultados: desde la optimización de redes eléctricas de energía renovable hasta la predicción de desastres naturales o la gestión inteligente del agua en contextos de escasez. La clave está en que esa capacidad se oriente de forma deliberada y regulada hacia objetivos de sostenibilidad, y no solo hacia la eficiencia económica.

Para las organizaciones, esto tiene una implicación directa: integrar la gestión del impacto ambiental de sus sistemas de IA en su estrategia HSE no es solo una cuestión de reputación o cumplimiento normativo, sino una decisión estratégica con consecuencias reales a largo plazo sobre su huella ambiental y su exposición a riesgos regulatorios futuros.

¿La IA contamina o puede ser una aliada de la sostenibilidad?

Esta es, probablemente, la pregunta más frecuente que plantean quienes se acercan por primera vez al debate sobre el impacto de la IA en el medio ambiente. Y la respuesta honesta es que la IA hace las dos cosas a la vez, aunque no en la misma proporción ni con la misma inevitabilidad.

Sí, la IA contamina. El entrenamiento de un modelo de lenguaje de gran escala puede consumir tanta energía como varios hogares durante meses. Los centros de datos que sostienen la infraestructura de la IA requieren enormes cantidades de agua para su refrigeración. La fabricación de los chips y dispositivos necesarios implica la extracción de minerales con un coste ambiental y social significativo. Estos hechos no son opinables: son medibles y están documentados.

Pero la IA también puede ser una aliada poderosa de la sostenibilidad, y los ejemplos concretos son cada vez más numerosos y relevantes. Sistemas de IA que optimizan en tiempo real la distribución de energía renovable en redes eléctricas inteligentes. Algoritmos que predicen fallos en infraestructuras industriales antes de que se produzcan, reduciendo emisiones y residuos. Plataformas que analizan datos de sensores ambientales para detectar contaminación con una precisión y velocidad imposibles para los métodos tradicionales. Herramientas que ayudan a las organizaciones a medir, reportar y reducir su huella de carbono con datos fiables y verificables.

La distinción clave está en cómo se diseña, con qué energía se alimenta, bajo qué marcos regulatorios opera y para qué objetivos se utiliza. Una IA desarrollada con energía renovable, gobernada por principios éticos y orientada a resolver problemas ambientales reales es, por definición, una herramienta de sostenibilidad. Una IA que opera sin ninguno de esos criterios puede convertirse en un factor de presión adicional sobre el medio ambiente.

Por eso, el debate no debería plantearse en términos de si la IA es buena o mala para el planeta, sino en términos de qué condiciones son necesarias para que su desarrollo sea compatible con los objetivos climáticos y ambientales que la sociedad ha asumido. Esa es la conversación que las organizaciones, los reguladores y los desarrolladores de tecnología tienen la responsabilidad de liderar.

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