¿Cómo ayuda la IA a la adaptación y mitigación del cambio climático?

Según recogen distintas estadísticas de Our World In Data, la plataforma de análisis de datos de la Universidad de Oxford, el cambio climático ha ido empeorando a lo largo de los años. En diciembre de 2025 –el último dato registrado hasta la fecha– la temperatura global fue de 0,49ºC mayor que en el mismo mes dentro del periodo 1991-2020. Y ha habido una tendencia clara: desde diciembre de 2013, la temperatura en los meses de diciembre ha sido mayor en comparación a los anteriores.

Dentro de este contexto en el que la actividad industrial genera un notable impacto medioambiental surgen estrategias de mitigación y adaptación que buscan ayudar a mejorar la situación. La IA puede irrumpir en este momento para ofrecer soluciones innovadoras, más efectivas o, simplemente, más eficientes.

Mitigación y adaptación del cambio climático: qué son y cuál es la diferencia

A pesar de que los conceptos de mitigación y adaptación del cambio climático puedan parecer sinónimos, se refieren a aspectos distintos en la lucha contra esta realidad.

• Mitigación del cambio climático. El Ministerio para la Transición Ecológica y Reto Demográfico de España explica que “las estrategias de mitigación persiguen reducir las emisiones netas a la atmósfera de gases de efecto invernadero (GEI) que son, en última instancia, el alimento del cambio climático antropogénico”.
• Adaptación al cambio climático. Las estrategias de adaptación “persiguen limitar los riesgos derivados del cambio del clima, reduciendo las vulnerabilidades”.

A pesar de que ambos conceptos se refieran a realidades distintas, el ministerio español señala que es importante reconocer que son complementarios. “Sin mitigación, nuestra capacidad adaptativa se verá más rápidamente desbordada. Por otra parte, una adaptación que no sea baja en emisiones de gases de efecto invernadero carece de sentido, ya que intensifica el cambio cuyos efectos se desean evitar”.

Según Sonia Quiroga, catedrática de Economía y especializada en investigaciones relacionadas con el cambio climático y el medioambiente, hay una diferencia clara entre mitigación y adaptación. “Mitigación es qué podemos hacer para que el problema se reduzca o no exista. Y adaptación es qué podemos hacer cuando ya tenemos el problema para que no tenga unos impactos grandes, o sea, para reducir o eliminar sus impactos”, explica. En este sentido, esta experta afirma que la mitigación es como eliminar el problema y la adaptación es solucionarlo cuando ya existe y está presente en el día a día.

La experta señala, además, que la mitigación está más presente en, por ejemplo, los acuerdos a los que llegan los países para reducir sus emisiones. Mientras, la adaptación vela más por crear situaciones que ayuden a los seres humanos a reducir el riesgo del cambio climático.

Cómo puede ayudar la IA a mitigar el cambio climático

En esta línea, el Foro Económico Mundial recoge nueve formas en las que la IA ayuda a luchar contra el cambio climático y a mitigarlo:

• La inteligencia artificial mide el derretimiento de los icebergs de manera 10.000 veces más rápida que los humanos.
• La IA utiliza imágenes satelitales para mapear el impacto de la deforestación en la crisis climática.
• La IA predice patrones climáticos para ayudar a las comunidades africanas a adaptarse al cambio climático.
• La inteligencia artificial mejora la eficiencia en la gestión y reciclaje de residuos, reduciendo las emisiones de metano.
• La IA ayuda a limpiar el océano identificando y mapeando la contaminación plástica para su eliminación.
• La IA predice desastres climáticos, ayudando a gobiernos y empresas a prepararse para eventos extremos.
• Google DeepMind desarrolla herramientas de IA para combatir el cambio climático, como mejores previsiones meteorológicas y optimización de la energía eólica.
• La IA ayuda a la industria a descarbonizar sus operaciones, lo que facilita la reducción de sus emisiones de gases de efecto invernadero.
• Drones con IA se utilizan para reforestar colinas en Brasil de manera mucho más eficiente que los métodos tradicionales.

Desde el Foro Económico Mundial también señalan que la IA puede utilizarse para “mejorar la agricultura y reducir su impacto ambiental mediante el procesamiento de datos de sensores colocados en los cultivos”. Estas tecnologías, incluido el combustible sostenible para la aviación (SAF), “pueden utilizarse para ayudar a enfrentar desafíos globales como la crisis climática, pero se necesita más innovación”, incide la organización.

Aplicaciones de la IA para la mitigación y adaptación al cambio climático

Bank of America Institute señala en un informe otras aplicaciones de la IA para mitigar y adaptar la actividad humana al cambio climático:

• Mitigación del cambio climático mediante optimización de energía: la IA puede ayudar a reducir el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero. Esto se logra a través de la optimización del uso de la energía en sectores como la energía, el consumo de bienes de consumo, la industria automotriz, entre otros. Las soluciones basadas en IA mejoran la eficiencia energética, optimizan el uso de la red eléctrica, y reducen las emisiones asociadas.
• Modelado climático y monitoreo del medioambiente: algoritmos de IA analizan imágenes satelitales y datos de radar para mejorar la precisión de los modelos climáticos, realizar un seguimiento de las emisiones y ayudar en la preparación ante desastres naturales. También se utiliza para monitorear fugas de metano, deforestación y emisiones de gases de efecto invernadero, contribuyendo a los esfuerzos de mitigación del cambio climático.
• Monitoreo de la biodiversidad y reforestación: soluciones impulsadas por IA utilizan imágenes satelitales y drones para mapear la deforestación, monitorear la actividad de la tala ilegal y ayudar en proyectos de reforestación. Los drones, combinados con IA, permiten identificar las mejores áreas para plantar y asegurar que las especies adecuadas se siembren en lugares óptimos, mejorando la tasa de éxito de los proyectos de restauración de ecosistemas.
• Reducción de emisiones de dióxido de carbono (CO2): a pesar de que la adopción de la IA puede aumentar el consumo de energía, su potencial para reducir las emisiones de CO2 es considerable. Esto se logra a través de la optimización de procesos industriales, el monitoreo de emisiones y el uso de energías renovables.
• Análisis predictivo para la eficiencia energética: la IA permite un análisis avanzado de datos y modelos predictivos para optimizar el almacenamiento y la distribución de electricidad, minimizando el desperdicio de energía y mejorando la confiabilidad de las redes eléctricas. También es capaz de anticipar interrupciones en el servicio debido a fenómenos meteorológicos extremos o amenazas cibernéticas.

Casos prácticos: así ayuda la IA en la adaptación contra el cambio climático

Sonia Quiroga pone en valor algunos casos prácticos que usan inteligencia artificial para elaborar y mejorar los modelos de riesgo que existen en ciertas comunidades por el impacto del cambio climático. “Trabajamos con redes neuronales que analizan una gran cantidad de datos. Esto hace que mejoremos nuestra capacidad predictiva”, subraya.

Esa capacidad predictiva puede ayudar a prevenir desastres naturales o riesgos climáticos, como incendios, inundaciones, etc. Su funcionamiento, como desarrolla Quiroga, pasa por generar esas redes neuronales en las que la inteligencia artificial está presente, analizar todos los datos posibles, ya sean nuevos o antiguos, cotejarlos, y con ello generar conclusiones ya que “el sistema se comporta por lógica igual en condiciones similares y eso nos ayuda a hacer un clúster de comportamiento y respuesta”.

Para llevarlo a un caso concreto, Quiroga pone el ejemplo de una persona de su equipo de investigación. Esa persona está elaborando un estudio “con fotos de espacios de cómo son los paisajes, está subiendo esa información a la red y la red analiza que esa tipología de fotos da un riesgo de incendio con las características del suelo”, explica. Concluye que la inteligencia artificial “hace análisis morfológicos”.