La inteligencia artificial (IA) suele presentarse como un factor disruptivo inminente, generando temores sobre el consumo de energía, la ética y la vigilancia. Sin embargo, un nuevo estudio revisado por pares y publicado en npj Climate Action sugiere que la IA podría ser una de las herramientas más poderosas disponibles para ayudar a prevenir el colapso climático.
Según el informe " Verde e inteligente: el papel de la IA en la transición climática" , elaborado por investigadores del Instituto de Investigación Grantham de la London School of Economics y Systemiq, la aplicación específica de la IA en solo tres sectores (energía, transporte y alimentación) podría reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero entre 3.2 y 5.4 millones de toneladas de CO₂ equivalente al año para 2035.
Eso representa aproximadamente entre el 7 y el 10 por ciento de las emisiones globales actuales. Y, lo que es crucial, los autores afirman que estos ahorros compensarían el coste de carbono del consumo energético de la IA, incluyendo el de los centros de datos que alimentan los modelos generativos.
“¿Y si pudiéramos usar la IA para acelerar los puntos de inflexión de las tecnologías clave bajas en carbono?”, dijo el Dr. Mattia Romani, uno de los autores, en una entrevista exclusiva con Climate Solutions News . “La IA optimiza sistemas complejos, ayuda a descubrir nuevos materiales, influye en los comportamientos y mejora la modelización; todos estos son elementos fundamentales para la transición hacia una economía baja en carbono”.
Cinco maneras clave en que la IA puede impulsar el impacto climático
La investigación identifica cinco “áreas de impacto” clave donde la IA puede apoyar la mitigación, la adaptación y la resiliencia:
- Transformar sistemas complejos como redes eléctricas o redes de movilidad compartida
- Acelerar el descubrimiento de tecnología y la eficiencia de los recursos
- Impulsar el comportamiento del consumidor hacia opciones con menores emisiones de carbono
- Mejorar la modelización de los sistemas climáticos y las intervenciones políticas
- Gestión de la adaptación y la resiliencia, incluida la previsión de desastres
Estas no son categorías abstractas. Describen cómo la IA ya está empezando a cambiar las reglas, ya sea ayudando a FloodHub de Google a predecir desastres o a AlphaFold de DeepMind a acelerar el diseño de proteínas alternativas.
“Simplemente pensamos: hagamos los cálculos y calculemos cuán grande podría ser esa contribución”, dijo Romani.
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Análisis profundo del sector: Energía, carne y lácteos, y vehículos ligeros
En lugar de utilizar modelos económicos descendentes, los investigadores adoptaron un enfoque ascendente. Analizaron cómo la IA podría influir en la adopción y la eficiencia de soluciones bajas en carbono en tres sectores, cada uno seleccionado por su huella de emisiones y la calidad de los datos disponibles.
Energía: redes más inteligentes, mejores previsiones
La IA podría reducir las emisiones del sector eléctrico hasta en 1.8 millones de toneladas al año, principalmente optimizando la integración de las energías renovables en las redes. Esto incluye una previsión más precisa de la demanda y una mejora del factor de carga de la energía solar y eólica hasta en un 20 %.
“La IA es excelente para la predicción”, dijo Romani. “Realiza el tipo de pronóstico que necesitan los sistemas eléctricos mucho mejor que los modelos tradicionales”.
Alimentación: proteínas alternativas a gran escala
En el sector alimentario, la IA puede acelerar la adopción de proteínas alternativas, ayudándolas a tener mejor sabor y ser más asequibles.
Romani explicó que muchos productos cárnicos, como los que se usan en comidas rápidas o alimentos para mascotas, podrían sustituirse fácilmente por alternativas proteicas mejoradas mediante texturas y sabores diseñados por IA.
"No hablamos de reemplazar el asado del domingo", dijo. "Es la carne de las pizzas, los platos preparados y la comida para mascotas, donde la sustitución es más fácil".
El informe modela tres escenarios. En el más ambicioso, la IA podría aumentar el consumo de proteínas alternativas hasta en un 50 % para 2035, reduciendo las emisiones hasta en 3 millones de toneladas al año.
Movilidad: compartida y eléctrica
En el sector del transporte, la IA puede reducir las emisiones hasta en 0.6 millones de toneladas anuales mediante la optimización de los sistemas de movilidad compartida y el aumento de la adopción de vehículos eléctricos (VE). Por ejemplo, la IA puede ayudar a descubrir mejores materiales para baterías u optimizar la ubicación de la infraestructura de recarga de vehículos eléctricos.
En total, el ahorro anual acumulado para 2035 podría alcanzar los 5.4 millones de toneladas , provenientes únicamente de tres sectores. Y, como señala Romani, esto no incluye los posibles efectos indirectos en otros ámbitos como la industria o la construcción.
“Nos centramos deliberadamente solo en los efectos directos en tres sectores”, dijo. “Pero la realidad es que las mejoras en un sector suelen repercutir en los demás”.
El uso de energía por parte de la IA: ¿una compensación justificable?
Por supuesto, la IA no es gratuita en términos de emisiones. Los centros de datos consumen cantidades significativas de electricidad y la carga de trabajo de IA está creciendo. Sin embargo, el informe estima que las emisiones totales de todas las actividades relacionadas con la IA, no solo las destinadas a la descarbonización, rondarían una gigatonelada anual para 1.
Incluso bajo supuestos conservadores, los ahorros de carbono eclipsan los costos.
“Adoptamos una estrategia cautelosa”, explicó Romani. “Asumimos que no habría mejoras en la eficiencia del centro de datos y que toda la electricidad provendría de la red eléctrica promedio. Pero aun así, el ahorro de emisiones supera con creces el aumento”.
La propia estimación de la Agencia Internacional de Energía, publicada una vez finalizado el modelado del informe, coincide con esta cifra, lo que sugiere que las suposiciones del estudio se mantienen.
¿Qué debe suceder ahora?
A pesar de su potencial, el informe es claro al afirmar que la IA no generará avances climáticos sin una dirección.
“Por el momento, simplemente no hemos llegado a ese punto”, dijo Romani. “Las empresas tecnológicas, los gobiernos y los proveedores de energía deben unirse para impulsar aplicaciones más intencionales de la IA para el clima”.
Si bien el sector privado tiene un papel que desempeñar, el liderazgo público es esencial.
“Los gobiernos deben crear condiciones propicias”, afirmó Romani. “Deben incentivar la investigación, dirigir la inversión y garantizar que las aplicaciones de IA contribuyan al bien común”.
Esto incluye abordar las desigualdades digitales entre el Norte y el Sur Global. «La inversión pública en infraestructura y educación en IA en los países en desarrollo será esencial», afirma el informe.
Romani se hizo eco de este punto, advirtiendo que las divisiones se profundizarán si el acceso a la IA sigue siendo desigual.
“La intervención pública es particularmente importante para abordar los riesgos potenciales… como la exacerbación de las desigualdades entre el Norte y el Sur Globales”.
No es una bala de plata, sino una palanca poderosa
Los investigadores son cautelosos a la hora de exagerar las afirmaciones. El análisis no modela los efectos rebote, como el aumento del consumo derivado de sistemas más eficientes, ni capta los cambios económicos dinámicos.
Pero incluso con suposiciones conservadoras, el informe muestra que la IA podría ser una fuerza netamente positiva para el clima, siempre que se use con cuidado e intención.
“Esto no es una solución milagrosa”, dijo Romani. “Pero es una herramienta poderosa. Y aún no la estamos aprovechando al máximo”.
