En un mundo en el que la transformación digital avanza a pasos agigantados, la sostenibilidad se ha convertido en un imperativo global. La evaluación rigurosa del impacto y la promoción de inversiones verdes de verdad requieren una combinación de innovación tecnológica y compromiso ambiental. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta determinante, capaz tanto de optimizar recursos naturales como de minimizar su propia huella. Este artículo explora los marcos normativos españoles y europeos, datos clave y estrategias prácticas para orientar decisiones de inversión genuinamente verdes.
La sinergia entre IA y sostenibilidad se materializa en dos vertientes complementarias: por un lado, la IA para la sostenibilidad, que canaliza algoritmos hacia la eficiencia energética y optimización de procesos; por otro, la sostenibilidad de la IA, que reduce el impacto ambiental del entrenamiento y la operación de modelos avanzados.
El concepto de “verde por diseño” propone integrar criterios de sostenibilidad desde la concepción de un sistema de IA hasta su retirada. Esto implica evaluar fases críticas como:
Adoptar esta aproximación permite anticipar y gestionar impactos antes de que se conviertan en costes ambientales elevados.
España lidera la adopción de normativas y programas centrados en medir y reducir la huella de la IA. Entre los principales hitos destacan:
Estas iniciativas forman parte del Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV) y se alinean con la Estrategia Nacional de IA 2024 y los códigos de buenas prácticas de la UE.
Para apoyar argumentos con datos, estas cifras ilustran el estado actual en empresas españolas:
En términos de resultados, las implementaciones registran un 22% de reducción de huella de carbono, 20% de mejora en eficiencia energética y 20% en trazabilidad de proveedores. Además, la IA contribuye hasta en un 24% de metas ODS, especialmente en economía circular y eficiencia.
El alto consumo energético y de agua durante el entrenamiento de grandes modelos (LLMs) representa un reto significativo. Para mitigar este impacto se proponen acciones como:
Adicionalmente, la transparencia algorítmica y la auditoría ética garantizan que los modelos respeten principios de equidad e inclusión.
La convergencia de IA y finanzas sostenibles ofrece verdaderas oportunidades para inversores y gestorías de activos. Algunos casos destacados incluyen:
Optimización en energías renovables: Modelos predictivos mejoran el diseño de parques fotovoltaicos y eólicos, maximizando la generación. En biomasa, se ajustan parámetros de combustión para reducir emisiones.
Agricultura de precisión: Sistemas de visión por computador detectan plagas y optimizan el riego, ahorrando agua y fertilizantes. Estas mejoras elevan la calidad de los productos y reducen pérdidas.
Monitoreo climático y biodiversidad: Proyectos como LifeWatch Smart Ecomountains en Sierra Nevada emplean drones e IA para evaluar la salud de ecosistemas y predecir riesgos climáticos.
Plataformas ESG y trazabilidad: Herramientas basadas en IA analizan el ciclo de vida de productos, identifican puntos críticos de sostenibilidad y facilitan informes transparentes para inversores.
A pesar de los avances, persisten barreras como la falta de concienciación y la ausencia de métricas estandarizadas. La sobrecarga de infraestructuras también exige soluciones de eficiencia robustas.
Sin embargo, la IA emerge como un aliado estratégico para:
De cara al futuro, la integración de blockchain para transparencia de cadenas de suministro, la explicabilidad de los modelos y el desarrollo de métricas éticas se perfilan como líneas prioritarias. Estudios recientes, como la revisión bibliométrica de Camastra (2025), subrayan el potencial de la IA predictiva en la formulación de políticas públicas sostenibles.
En definitiva, la evaluación de sostenibilidad con IA no solo valida inversiones verdes de verdad, sino que también impulsa un cambio estructural hacia una economía más circular y resiliente. Adoptar estos enfoques, normativas y buenas prácticas no es una opción, sino una responsabilidad compartida para asegurar el bienestar de generaciones futuras.
Referencias
