¿Puede la IA impulsar la sustentabilidad?
- CARLOS SAMUEL TRONCOSO SALAS
- 29 abr 2024
- 3 Min. de lectura
ExpokNews - 18 abril 2024
La IA generativa se presenta como una herramienta innovadora con un gran potencial para impulsar la sustentabilidad y acelerar la transformación hacia procesos productivos más amigables con el medio ambiente. Su aplicación en diversos ámbitos del cuidado ambiental promete generar beneficios tangibles, desde la optimización de recursos y la reducción de la huella de carbono hasta el desarrollo de estrategias sostenibles y la toma de decisiones informadas para la protección del planeta.
Beneficios del uso de IA en la sustentabilidad
La IA se le puede llamar como un aliado fundamental para las empresas que buscan alcanzar un futuro más sostenible, donde su implementación estratégica puede generar un impacto positivo en el medio ambiente, mejorar la eficiencia operativa y contribuir al cumplimiento de las regulaciones ambientales, esto de forma más efectiva y eficaz como empresa. Es importante que las empresas comiencen a explorar las oportunidades que ofrece la IA para la sostenibilidad, donde se pueden encontrar diversos recursos disponibles para ayudar a las empresas a dar sus primeros pasos, como:
Guías y estudios de caso
Proveedores de servicios de IA
Herramientas y plataformas de IA
IA para impulsar la sustentabilidad en las empresas
La IA representa una oportunidad transformadora para que las empresas integren la sostenibilidad en sus planes, donde no sólo como una obligación, sino como una ventaja competitiva para poder crecer más como empresa. Es importante que las empresas superen la etapa de planificación y comiencen a implementar activamente soluciones de IA para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad y contribuir a un futuro más sostenible. La adopción de la IA para la sostenibilidad no solo beneficiará al medio ambiente, sino que también puede generar importantes beneficios económicos para las empresas, como la reducción de costos, la mejora de la eficiencia y la creación de nuevas oportunidades de negocio.
El costo ambiental del uso de IA
La inteligencia artificial presenta un gran potencial para impulsar y acelerar las estrategias de Responsabilidad Social Empresarial (RSE) y el desarrollo sostenible. Sin embargo, es importante reconocer que su implementación también conlleva impactos ambientales que deben ser cuidadosamente evaluados y mitigados para evitar que se convierta en un método contraproducente. Tomando en cuenta procesos y estudios biológicos para obtener cambios en nuestro planeta, estos llegarán a ser de forma corta o largo plazo.
Las cosas positivas de la IA en la parte ambiental son:
Desarrollar y utilizar IA de manera responsable, considerando su impacto ambiental en todo el ciclo de vida.
Fomentar el uso de energías renovables y la eficiencia energética en la infraestructura de IA.
Implementar prácticas de gestión de residuos electrónicos responsables.
Garantizar la seguridad de los datos y la sostenibilidad de los centros de datos.
Mitigar los sesgos algorítmicos y promover la transparencia en los modelos de IA.
Considerar el impacto social de la automatización y desarrollar estrategias para mitigar la pérdida de empleos.
Como estábamos hablando anteriormente de las cosas positivas, también tiene cosas contraproducentes para el medio ambiente como:
Alto consumo de energía y generación de emisiones de carbono.
Huella de carbono significativa de la infraestructura de IA.
Gestión adecuada de residuos electrónicos para evitar la contaminación.
Seguridad de datos y consumo energético de los centros de datos.
Pérdida de empleos por automatización de tareas.
Falta de transparencia en algunos modelos de IA, dificultando la evaluación de su impacto ambiental.
Ya por último la IA nos acaba de demostrar muchas cosas, ayudándonos cada vez más en la vida cotidiana del ser humano, una de estas ayudas que nos puede brindar es en el medio ambiente. Países como Colombia deberían adoptar esta ayuda en el sector ambiental, ya que se ahorraría tiempo donde el proceso de estas IA puede ser más eficaces que los estudios hechos, donde se demoraron al obtenerlos ya que no tenían una ayuda crucial como es la IA.
Palabras Claves: Desarrollo, Garantía, Automatización, Impacto, Futuro.
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