Un nuevo informe internacional destaca que integrar la IA para la sostenibilidad en estrategias ambientales no solo es viable, sino rentable.
Las compañías que aplican IA con una visión centrada en la sostenibilidad están logrando reducciones de emisiones de dióxido de carbono (CO₂) significativamente mayores que aquellas que aún separan ambas áreas.
La investigación fue realizada por The Brightline Initiative, un centro de análisis estratégico vinculado al Project Management Institute (PMI).
El estudio se basó en datos de más de 650 organizaciones en todo el mundo, y sus conclusiones marcan un punto de inflexión en la relación entre tecnología y medioambiente.
En este sentido, puede que en un futuro inmediato las empresas busquen talento con habilidades transferibles entre inteligencia artificial y responsabilidad medioambiental para nutrir sus nóminas y reducir su huella de carbono.
Las empresas líderes emiten menos y avanzan más rápido
Según el informe, las compañías que integran completamente la IA en sus políticas sostenibles logran una reducción promedio del 26 % en sus emisiones de CO₂.
En contraste, las empresas que abordan estas estrategias por separado apenas registran un tímido 3 % de disminución.
La diferencia no se limita al impacto ambiental. Las organizaciones con mayor madurez tecnológica también reportan beneficios en ahorro de costos, eficiencia operativa e innovación en proyectos de energía limpia.
“La IA no es una solución mágica, pero sí un motor de cambio”, señaló Pierre Le Manh, presidente del PMI, al comentar los resultados.
La madurez tecnológica marca la diferencia
El estudio subraya que el nivel de adopción de la inteligencia artificial influye directamente en el éxito ambiental.
Entre las empresas que utilizan IA de forma avanzada, el 31 % ha logrado objetivos concretos en áreas como eficiencia energética. En cambio, solo el 8 % de los que están en etapas iniciales puede decir lo mismo.
Este hallazgo muestra que no se trata solo de incorporar tecnología, sino de integrarla estratégicamente con una visión a largo plazo.
Las organizaciones que logran conectar datos, liderazgo y colaboración entre áreas obtienen mejores resultados y mayor impacto ambiental.
Un camino en tres etapas para integrar IA y sostenibilidad
El informe propone un modelo de acción simple, pero contundente para quienes aún no han dado el paso:
- Fortalecer la base de datos: recopilar información confiable para tomar decisiones precisas.
- Formar equipos interfuncionales: unir tecnología, operaciones y sostenibilidad en un mismo eje de trabajo.
- Vincular la estrategia con la alta dirección: hacer de la sostenibilidad un objetivo central en la toma de decisiones.
La brecha entre líderes y rezagados crece, y quienes no se adapten corren el riesgo de perder competitividad en un mercado que cada vez valora más la sostenibilidad real.
La otra cara de la moneda
Aunque la IA puede acelerar la sostenibilidad empresarial, su uso tal y como lo concebimos hoy en día también tiene un coste ambiental que no debe pasarse por alto.
El entrenamiento de modelos avanzados consume grandes cantidades de electricidad y genera emisiones importantes de carbono.
Un ejemplo revelador es el modelo GPT-3, cuyo proceso de entrenamiento utilizó 1287 MWh de energía y emitió 550 toneladas de CO₂, una cifra equivalente a 33 vuelos de Australia al Reino Unido, según datos de un estudio del portal especializado ScienceDirect.
Pero el impacto no termina allí. Cada interacción con herramientas como ChatGPT también requiere energía. A medida que crece el uso de estos sistemas, su huella ambiental también se multiplica.
Expertos estiman que la IA podría representar más del 30 % del consumo energético global para 2030 si no se adoptan medidas de eficiencia.
Green AI: una propuesta para reducir la huella tecnológica de la IA
En respuesta al alto consumo energético de los sistemas de inteligencia artificial, investigadores y desarrolladores han comenzado a promover una nueva corriente llamada Green AI.
Este enfoque plantea la necesidad de hacer que la IA no solo sea útil para combatir el cambio climático, sino también más eficiente y sostenible en sí misma.
El concepto se articula en torno a dos estrategias complementarias. Por un lado, la “Green-by AI” promueve el uso de sistemas inteligentes para optimizar procesos industriales, reducir emisiones y apoyar políticas ambientales.
Por otro lado, la “Green-in AI” propone mejorar los propios modelos de IA, minimizando su consumo energético y reduciendo las emisiones derivadas de su entrenamiento y funcionamiento.
Ambas estrategias buscan mitigar el impacto ambiental del creciente uso de esta tecnología sin frenar su avance.
Controlar el daño ambiental de estas tecnologías
Los especialistas han propuesto varias estrategias para hacer que la IA sea menos contaminante:
- Optimización de algoritmos: técnicas como la poda de redes neuronales o la destilación de modelos permiten mantener el rendimiento reduciendo el consumo energético.
- Uso de procesadores especializados: los TPU (Tensor Processing Units) consumen menos energía que las GPU tradicionales en muchas tareas de IA.
- Centros de datos más sostenibles: migrar a la nube y optar por energía renovable disminuye significativamente la huella de carbono.
Este enfoque ya empieza a verse reflejado en el desarrollo de modelos como DeepSeek, que adopta principios de eficiencia energética desde el diseño.
La regulación, un factor clave en el futuro de la IA sostenible
Más allá de la innovación técnica, la regulación también juega un papel determinante. En la Unión Europea, el AI Act propone criterios de sostenibilidad para modelos de alto impacto y promueve códigos de conducta en eficiencia energética.
En Estados Unidos y China, las políticas aún no imponen límites ambientales a la IA. No obstante, algunas empresas han comenzado a tomar medidas voluntarias como el uso de energías renovables y la mejora de sus procesos de entrenamiento.
Frente al avance acelerado de la tecnología, expertos coinciden en que el desarrollo de normativas globales será indispensable para equilibrar progreso y responsabilidad ambiental.
