El cambio climático no esperará a la IA y nosotros tampoco debemos hacerlo

Cuando era estudiante, allá por 1988, escribí mi tesis sobre Inteligencia Artificial. En los 30 años que siguieron, el tema apenas recibió atención fuera del mundo de los ingenieros de software como yo. Luego, hace poco más de un año, la IA irrumpió en la escena pública con la aparición de nuevas herramientas de IA generativa que pueden utilizarse para crear contenidos escritos, visuales y de otro tipo.

De hecho, la IA existe desde hace tiempo. Una simple búsqueda en Internet implica IA. Los chatbots utilizan IA. Pero el crecimiento exponencial que veremos a medida que se dispare la adopción de la IA y se multipliquen sus usos cambiará radicalmente nuestra forma de trabajar y vivir. También tiene enormes implicaciones para el mayor reto al que se enfrenta la humanidad hoy en día: el cambio climático y la forma en que producimos y consumimos energía.

Seamos claros: a pesar de todo el entusiasmo del año pasado, la IA no es en sí misma una bala de plata, no es una solución instantánea para limitar el calentamiento global a 1,5 °C por encima de la época preindustrial.

La aparición de la IA no debe distraernos del despliegue de las tecnologías existentes, como las energías renovables, los vehículos eléctricos y las bombas de calor, y los programas informáticos de automatización y gestión de edificios que optimizan los procesos y el uso de la energía en edificios, instalaciones industriales e infraestructuras.

Pensemos en el sector de los edificios y la construcción. Según el último informe de situación del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, representa alrededor del 37% de las emisiones mundiales de carbono relacionadas con la energía y los procesos. Pero todos los edificios que se construyan hoy podrían ser prácticamente netos cero, utilizando combinaciones ya disponibles de energías renovables locales -solar en los tejados, por ejemplo- y sensores y programas informáticos que maximicen la eficiencia de las actividades que consumen energía. No se trata de ciencia ficción que dependa de futuros avances en IA. Es una tecnología probad: Schneider Electric, por ejemplo, ya la utiliza en el edificio IntenCity de Grenoble (Francia), y ha ayudado a muchos otros a implantarla también.

Del mismo modo, tenemos que acelerar masivamente el uso de tecnologías bajas en carbono y de eficiencia energética en los edificios existentes. Adaptarlos para que sean mucho más eficientes reduce drásticamente tanto los costes como las emisiones, y más rápidamente de lo que muchos creen. No hay por qué esperar a nuevas herramientas de inteligencia artificial: puede hacerse ahora.

Dicho esto, gran parte del entusiasmo en torno a la IA y el cambio climático está justificado.

Porque combinada con esas tecnologías, y con la realidad aumentada, la realidad virtual, las tecnologías de visualización, los gemelos digitales, la Internet de las Cosas (IoT), la IA nos permite alcanzar una eficiencia cada vez mayor, más rápidamente. Y cuando se trata de energía, una mayor eficiencia significa menos emisiones de carbono.

Las microrredes, por ejemplo, son redes eléctricas autónomas y localizadas que suministran energía a hogares, empresas y otras instalaciones mediante generadores de energía in situ y almacenamiento en baterías. Un software inteligente puede conectar los distintos componentes entre sí y con la red pública. Puede analizar datos en tiempo real sobre la fiabilidad y los costes de la energía, y prever y optimizar automáticamente cómo y cuándo producir, consumir y almacenar energía. Y facilita al usuario la comprensión de su ahorro, producción y emisiones de CO2.

O tomemos otro ejemplo. Schneider Electric acaba de lanzar Resource Advisor Copilot. Utiliza tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) basada en AI Generativa para mejorar la forma en que los equipos de energía y sostenibilidad interactúan con los datos de su empresa. A través de una interfaz de chat, los usuarios pueden solicitar datos en tiempo real, análisis mejorados y visualización, o hacerle preguntas como "¿Cuánto gastamos en electricidad en 2023?" o "¿Puedes detallar un plan para descarbonizar mis operaciones para 2030?".

Debemos ser conscientes de lo que el crecimiento explosivo de la IA y de los centros de datos que la alimentan significa para el consumo de agua y energía y para las emisiones. Según las estimaciones, a medida que el planeta se digitalice, el consumo de energía de los centros de datos se duplicará aproximadamente para 2028, y la IA representará alrededor del 20% del total para entonces, frente al 8% actual.

Es fundamental que esto no provoque un colapso energético ni un aumento de las emisiones. La eficiencia cada vez mayor del procesamiento y el software ayudará a afrontar este reto. También lo harán los ajustes que puedan hacerse en el diseño y la gestión de los centros de datos: sustituir los generadores diésel por un almacenamiento flexible y limpio, y utilizar una refrigeración de altísima eficiencia, por ejemplo.

Nos guste o no, el poder transformador de la IA es aún mayor que la llegada de Internet en los años 90. Al igual que Internet, la IA dará lo mejor de sí cuando se despliegue de forma responsable y ética, cuando se alimente con un impacto mínimo sobre el medio ambiente y cuando se utilice como una herramienta y un lubricante, en lugar de como un objetivo final en sí mismo, ayudando en lugar de sustituyendo la aportación humana necesaria para garantizar la calidad final.

Tampoco debe distraernos del uso de lo que ya tenemos a nuestra disposición: con o sin IA, podemos instalar más parques eólicos y estaciones de recarga de vehículos eléctricos y utilizar las herramientas digitales existentes para mejorar enormemente la forma en que se diseñan, construyen, operan y mantienen los edificios y las infraestructuras.

Sin embargo, si se hace bien, la IA puede ser un acelerador muy necesario y potente de las tecnologías existentes y acelerar el desarrollo de otras nuevas, apoyando nuestros esfuerzos por mantener a raya el cambio climático.