La Inteligencia Artificial (IA) puede ser una herramienta poderosa para impulsar la sostenibilidad, mejorar la eficiencia y promover la gobernanza ética. Sin embargo, su implementación no está exenta de riesgos: El uso de la IA, puede conllevar impacto ambiental, problemas de gobernanza y equidad social. Por lo que debe adoptarse un enfoque responsable que considere tanto los riesgos como las oportunidades, promoviendo un desarrollo equitativo y ambientalmente consciente.
En este contexto, la adopción de una IA Responsable (RAI) se convierte en un imperativo para las empresas que buscan alinearse con los criterios ESG. En este sentido la Unión Europea ha comenzado a abordar los riesgos que conlleva la utilización de la IA a través del “AI Act”, una regulación que clasifica el uso de IA en distintos niveles de riesgo, desde inaceptable hasta mínimo. Este marco prohíbe actividades que infrinjan derechos humanos y destaca la necesidad de supervisión en aplicaciones de IA que puedan manipular el comportamiento humano o perjudicar a poblaciones vulnerables.
IA como Aliada de la Sostenibilidad
El enfoque ESG se basa en tres pilares: ambiental, social y de gobernanza. La IA, correctamente aplicada, puede ser un poderoso aliado en cada uno de estos aspectos.
Aspecto Ambiental
La IA puede contribuir a mejorar la eficiencia en el uso de recursos y predecir fenómenos climáticos extremos. Con algoritmos avanzados, las empresas pueden monitorear el consumo de energía y agua, optimizar la logística y reducir las emisiones de carbono. Sin embargo, existe una paradoja en la propia IA: A medida que los modelos se vuelven más precisos, el costo energético y la demanda de recursos aumentan de manera exponencial. Este fenómeno, conocido como “Red IA”, destaca cómo una mejora lineal en el rendimiento de la IA puede requerir incrementos exponenciales en el consumo de energía y agua, lo que podría comprometer las metas de sostenibilidad que estas mismas empresas desean alcanzar.
Aspecto Social
La IA tiene el potencial de mejorar la vida de las personas mediante avances en educación, salud y bienestar. En el ámbito de la salud, por ejemplo, puede facilitar diagnósticos más rápidos y mejorar el monitoreo de enfermedades, o bien, en el entorno laboral, puede identificar situaciones que comprometan la salud de los trabajadores. No obstante, el impacto de la IA en el empleo plantea serios desafíos: Se estima que un alto porcentaje de las tareas actuales podrían ser automatizadas en el futuro cercano, lo que generaría desplazamiento laboral en numerosos sectores.
Aspecto de Gobernanza
Con modelos de IA, las empresas pueden rastrear y monitorear sus cadenas de suministro, asegurando que se cumplan estándares éticos y ambientales a lo largo de todo el proceso productivo. Esto es particularmente relevante para empresas que buscan cumplir con los criterios ESG. Sin embargo, la IA también puede representar un riesgo en términos de gobernanza, si se emplea para manipular o engañar a los consumidores. Por ello, un enfoque de IA responsable debe integrar principios éticos en su diseño y supervisión.
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Efectividad versus recursos
El crecimiento de la IA ha aumentado de manera alarmante la demanda de recursos. Desde energía para centros de datos hasta minerales críticos para los dispositivos, la IA es intensiva en recursos. Este balance entre efectividad y recursos presenta desafíos tanto ambientales como éticos. La necesidad de grandes volúmenes de litio, cobalto y otros materiales para la IA ha generado presión sobre los recursos naturales, mientras que los procesos de extracción, en muchos casos, impactan negativamente a las comunidades locales. En última instancia, las empresas deben evaluar si la implementación de IA está en línea con sus objetivos ESG y si están dispuestas a abordar los impactos indirectos asociados.
La transición hacia una IA sostenible y ética no está exenta de obstáculos. Uno de los principales desafíos es mitigar los impactos sociales y ambientales negativos derivados de su uso. Esto implica no solo gestionar el consumo de recursos, sino también abordar cuestiones éticas como la privacidad, los derechos humanos y el impacto en el empleo. A medida que las empresas implementen IA, deben garantizar que se adopten medidas para abordar y evitar estos riesgos.
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