Inteligencia artificial y sostenibilidad: casos de éxito y soluciones reales

Los avances en inteligencia artificial (IA) en materia de sostenibilidad son cada vez mayores. “Hay grandes esperanzas de que la IA pueda ayudar a abordar algunas de las mayores emergencias ambientales del mundo”, destacan desde el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA). La institución, sin embargo, defiende la necesidad de asegurarse que el efecto de la IA en el planeta sea positivo. Todo ello, “antes de implementar la tecnología a gran escala”. En este contexto, han surgido distintos proyectos que ya están equilibrando la eficiencia tecnológica con la sostenibilidad ambiental y que son, en muchos casos, la guía para futuras acciones.

Una de las mayores ventajas de la IA es su capacidad para monitorizar patrones de datos. Esto permite utilizar este conocimiento para predecir futuros resultados de manera detallada. Gracias a esta capacidad analítica y predictiva, esta tecnología consigue optimizar recursos como el agua y la energía. Esto supone un potencial destacado en sectores tradicionales como la producción agrícola, donde la agricultura digital y la agricultura de precisión están en alza.

La inteligencia artificial aplicada a la agricultura

Un claro ejemplo del impacto positivo de la IA en sostenibilidad agrícola es el caso de Cartama, el primer productor y exportador de aguacate Hass de Colombia. Ricardo Uribe, CEO de la empresa, apunta que la IA está “acelerando la modernización” de este sector históricamente tradicional. A su juicio, no reemplaza la experiencia humana. De hecho, para él “multiplica la capacidad para tomar decisiones más precisas, reducir desperdicios y documentar el impacto ambiental”, afirma.

En Cartama, donde el eje central de su modelo de negocio es la sostenibilidad, la integración de la IA en sus operaciones ha sido gradual. La empresa comenzó a utilizar esta tecnología en el campo para el análisis de cosechas y como herramienta para prever su consumo. Posteriormente, también se ha incorporado en su planta de empaque donde consiguen optimizar el proceso de clasificación y envasado.

“El principal beneficio se da con la reducción de desperdicio con fruta que no cumple los estándares internacionales”, afirma Uribe, al tiempo que cree que minimiza su huella logística al anticipar potenciales descartes en el mercado de recepción. Asimismo, el directivo destaca un claro beneficio en sus cultivos: la reducción del consumo y de los costes de producción.

Además del caso de éxito de Cartama, son numerosas las startups que están consiguiendo aprovechar el potencial de la IA en sus actividades agrícolas. Desde la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) han destacado varias startups que operan en la región, la mayoría de los ejemplos se enfocan en la agricultura digital.

• HEMAV, con su plataforma SaaS LAYERS, promete “simplificar la agricultura moderna con IA de vanguardia”, integrando “imágenes satelitales, clima, sensores para dispositivos de Internet of Things, drones y análisis geoespaciales para convertir datos en decisiones”.
• DeepAgro, cuyo posicionamiento se basa en el desarrollo continuo de soluciones de IA para el agricultor, presenta aplicaciones como la generación de mapas de malezas, el monitoreo de la salud de los cultivos y el control inteligente de las plagas. Han desarrollado un sistema inteligente llamado SPRAI que permite “ahorrar hasta un 90% en agroquímicos en función de la cantidad de malezas presentes en el lote”.
• Instacrops, con el objetivo de que los agricultores puedan “producir más con menos”, facilita la automatización de decisiones interconectando sensores, data y agentes de IA. Según sus datos, esto puede suponer hasta un 30% de ahorro en el uso de agua y un 10–20% de aumento en el rendimiento de cultivos.

El papel de la IA en la gestión eficiente del agua

El agua es uno de los recursos más valiosos y escasos para la agricultura y para la sociedad, por lo que la optimización de su uso es fundamental. Aquí, la IA juega un papel determinante al permitir un consumo más eficiente, con sistemas de riego automatizados y un mayor nivel de análisis.

Uribe (CEO de Cartama) destaca la implementación de sistemas de predicción del clima como gran avance en la gestión hídrica. Gracias a esta innovación, en la que se interrelacionan los datos de sus estaciones meteorológicas con información satelital, están logrando planificar sus labores de campo para hacerlas más eficientes. Así consiguen optimizar recursos y procesos como el riego y la fertilización en función de las lluvias, lo que reduce la pérdida de recursos.

Desafíos éticos y ambientales de la inteligencia artificial

Aunque los beneficios de la IA en campos como la agricultura son evidentes, su implementación todavía presenta grandes desafíos éticos y ambientales. Como resalta un informe publicado por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Gobierno de España, es necesario mitigar los efectos negativos de la IA con modelos que sean:

• Eficientes.
• Responsables.
• Asequibles.

Desde el plano ambiental, la inteligencia artificial presenta un impacto directo, tal y como el consumo de energía, agua y recursos minerales o la generación de emisiones y residuos electrónicos, además de indirectos, como los producidos por un mayor uso de los vehículos autónomos.

Desde la ética tecnológica, sin embargo, la IA también representa importantes retos, ya que puede perpetuar grandes desigualdades. Esto se debe al sesgo de datos utilizados para entrenar a la inteligencia artificial, que pueden favorecer a grupos mayoritarios o infra representar a minorías y a población con bajos ingresos.

En este sentido, Rebeca Grynspan, secretaria general de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), señala que el uso de la inteligencia artificial tiene el “potencial de acelerar el progreso” hacia la consecución de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) pero, si se distribuye de forma desigual y no se guía por la supervisión ética y la transparencia, su difusión “puede exacerbar las desigualdades existentes”.

Ante esta realidad, la Organización de las Naciones Unidas (ONU) propone soluciones para promover una IA más sostenible y ética que incluyen:

• El fomento de energías renovables en los centros de datos.
• La concienciación de la sociedad.
• La eliminación de sesgos algorítmicos.
• El desarrollo de sistemas más inclusivos.