La inteligencia artificial suele formar parte del problema en materia de emisiones debido a su consumo energético, pero también puede ser una herramienta poderosa para reducirlas.
Puede ayudar a las organizaciones a reducir su huella de carbono optimizando procesos, reduciendo residuos y mejorando la eficiencia de los recursos a gran escala.
La IA puede utilizarse como palanca estructural para integrar la sostenibilidad en las decisiones tecnológicas, reducir emisiones y cumplir objetivos climáticos.
El uso de la inteligencia artificial (IA) se está acelerando en todos los sectores, transformando la forma en que las organizaciones operan y compiten. Al mismo tiempo, la presión para cumplir los compromisos climáticos aumenta debido a la regulación, las expectativas de los inversores y la demanda social.
Estas fuerzas convergen y plantean un desafío central de liderazgo: ¿cómo pueden las organizaciones escalar la IA y asegurar que respalde, en lugar de socavar, sus objetivos ambientales?
A menudo se considera que la tecnología forma parte del problema en materia de emisiones. Los centros de datos, la infraestructura en la nube y la creciente demanda de capacidad informática están aumentando la huella ambiental de los sistemas digitales.
Sin embargo, la tecnología es también una de las herramientas más poderosas para reducir las emisiones. La paradoja es clara. Las mismas tecnologías que aumentan el consumo energético también pueden permitir operaciones más eficientes y sostenibles.
La IA optimiza procesos, pero también contribuye al aumento de la demanda energética
La IA está en el centro de esta paradoja. Aunque contribuye al aumento de la demanda energética, también permite a las organizaciones optimizar procesos, reducir residuos y mejorar la eficiencia de los recursos a gran escala.
Investigación destaca la magnitud de esta oportunidad. Muchas organizaciones esperan que las iniciativas impulsadas por IA logren reducciones medibles de emisiones en los próximos años. Mientras tanto, dos tercios de los líderes tecnológicos creen que las iniciativas de IA y digitales podrían reducir las emisiones empresariales entre el 6% y el 30%.
Esto demuestra que, aunque es posible un impacto transformador, para la mayoría de las organizaciones el valor de la IA reside en mejoras acumuladas en varios procesos.
Al mismo tiempo, las organizaciones ya están aprovechando este potencial al priorizar casos de uso específicos en los que la IA puede contribuir directamente a los resultados de sostenibilidad. El mayor enfoque se centra en mejorar la eficiencia operativa y la optimización de recursos, seguido de cerca por los datos de ESG (medioambientales, sociales y de gobernanza) y la inteligencia para la toma de decisiones, y la optimización de la infraestructura de TI.
Más de la mitad de las organizaciones prevén desplegar IA en estos ámbitos para 2028, mientras que la descarbonización de la cadena de suministro y la optimización del ciclo de vida de los productos están ganando impulso.
Sin embargo, aunque las prioridades están claras, la ejecución suele seguir fragmentada, lo que refuerza la necesidad de un enfoque más estructurado a nivel de cartera.
Cómo una empresa utiliza la IA para el impacto ambiental
Un ejemplo concreto muestra cómo se traduce esto cuando la IA se despliega a gran escala y se integra en las operaciones principales.
La fábrica de Belleza y Bienestar de Unilever en Tinsukia (India) ha implementado más de 50 iniciativas impulsadas por IA en toda su cadena de suministro de extremo a extremo. La planificación basada en aprendizaje automático ha reducido los periodos de planificación congelados de 14 días a tan solo un día, mejorando significativamente la capacidad de respuesta a la demanda.
Al mismo tiempo, los sistemas de visión habilitados por IA han logrado que los tiempos de cambio de formato sean un 85% más rápidos, lo que permite series de producción más cortas. La planta también utiliza un gemelo digital habilitado por IA para simular y probar opciones de envasado más sostenibles antes de implementarlas en producción.
Este enfoque ha acelerado las pruebas y facilitado la incorporación de más contenido reciclado, lo que ha dado como resultado una reducción del 21% del plástico virgen utilizado en el envasado en la planta.
Ejemplos como estos demuestran que la IA puede generar un impacto ambiental medible cuando se aplica a los procesos empresariales centrales. En la fabricación y la logística, la IA mejora la previsión de la demanda y la planificación de la producción, reduciendo la sobreproducción, los niveles de inventario y el transporte innecesario.
En las operaciones de TI, la IA optimiza la infraestructura mediante la gestión dinámica de cargas de trabajo y la detección de anomalías, reduciendo el consumo energético en los centros de datos y los entornos de nube. Paralelamente, las plataformas habilitadas por IA integran en tiempo real datos ESG fragmentados, lo que favorece una mejor elaboración de informes, detección de riesgos y toma de decisiones.
Las iniciativas de sostenibilidad impulsadas por IA deben abarcar toda la empresa
Sin embargo, pese a este potencial, persiste una brecha crítica. La mayoría de las organizaciones aún abordan la sostenibilidad impulsada por IA mediante iniciativas aisladas en lugar de una estrategia coherente en toda la empresa. Los pilotos demuestran su valor, pero no escalan automáticamente. Sin esta estructura, las organizaciones corren el riesgo de no aprovechar todo el potencial de la sostenibilidad impulsada por IA.
Para desbloquear todo el potencial de la IA, las organizaciones deben evaluar sistemáticamente el impacto ambiental de las iniciativas de IA comparando las emisiones que generan con las emisiones que ayudan a evitar. En otras palabras, deben asegurarse de que sus carteras de proyectos de IA ofrezcan un resultado ambiental medible y con balance neto positivo.
Este cambio requiere una mejor gobernanza y una mayor alineación entre las estrategias tecnológicas y de sostenibilidad. En muchas organizaciones, estos ámbitos aún funcionan por separado. Los equipos tecnológicos se centran en el rendimiento y la innovación, mientras que los equipos de sostenibilidad se centran en la elaboración de informes y el cumplimiento. Cerrar esta brecha es esencial. Las iniciativas de IA deben evaluarse no solo en función del coste y el valor empresarial, sino también de su contribución a los objetivos climáticos.
Los datos son otro facilitador crítico. Muchas organizaciones carecen de datos fiables y detallados sobre el impacto ambiental de sus actividades digitales, especialmente en cadenas de suministro complejas. Sin esta visibilidad, es difícil medir el progreso, priorizar iniciativas o tomar decisiones informadas. Mejorar la transparencia a lo largo de la cadena de valor será clave para reforzar la rendición de cuentas.
Como consecuencia, el papel del CIO y del CTO está evolucionando. Los líderes tecnológicos ya no son responsables únicamente del rendimiento y la fiabilidad de los sistemas. Cada vez se espera más que actúen como orquestadores de la sostenibilidad, conectando datos, sistemas y procesos empresariales en toda la organización. Esto les permite impulsar un enfoque más integrado en el que la sostenibilidad se incorpore a las decisiones tecnológicas desde el inicio.
Está surgiendo como principio clave el enfoque de «green by design» (ecológico desde el diseño). Esto implica tener en cuenta el impacto ambiental al diseñar sistemas, seleccionar proveedores y priorizar inversiones. También supone incorporar métricas de sostenibilidad en los procesos de gobernanza y garantizar la rendición de cuentas en todas las funciones.
La oportunidad es significativa. Cuando se gobierna de forma eficaz y se utiliza de manera respetuosa con el medio ambiente, la IA puede convertirse en una palanca estructural para alcanzar los objetivos climáticos de toda la empresa, permitiendo a las organizaciones avanzar más allá de las mejoras incrementales hacia un cambio operativo más profundo.
La IA ya está generando focos de impacto medible; el reto ahora es hacer que ese impacto sea sistemático. Esto significa pasar de casos de uso aislados a carteras gobernadas, medidas y responsables de su contribución ambiental neta. Las organizaciones que lo logran reducen las emisiones y hacen que la sostenibilidad forme parte de cómo se toman y ejecutan las decisiones tecnológicas en toda la empresa.
