Cuando hablamos de sostenibilidad, en realidad nos referimos a diferentes dimensiones de este concepto. Para la mayoría de las personas, la sostenibilidad está relacionada con el medioambiente: reducir desechos, minimizar emisiones de carbono y proteger los recursos naturales. Sin embargo, en el mundo empresarial, suele asociarse con la viabilidad económica a largo plazo. A esto se suma la sostenibilidad social, que abarca la equidad, las condiciones laborales y el impacto en las comunidades. Existen diversos modelos que integran estos tres puntos de vista, ecológico, económico y social, como el de los tres anillos, el taburete de tres patas o el modelo anidado, a los que algunos añaden una cuarta dimensión tecnológica.
Como en muchos otros ámbitos, también en cuanto a sostenibilidad la inteligencia artificial desempeña un papel clave. No obstante, su aplicación puede partir de dos enfoques principales:
- IA para la sostenibilidad se refiere al uso de inteligencia artificial para optimizar recursos y alcanzar objetivos sostenibles.
- IA sostenible se centra en el desarrollo y la aplicación de IA considerando para empezar su impacto ambiental y social.
IA x Sostenibilidad: marco de implementación
Zechiel et al. (2024) mencionan varias formas en que puede aprovecharse la IA para formular estrategias sostenibles, al tiempo que subrayan la importancia de diseñarla y aplicarla teniendo en cuenta precisamente ese objetivo de sostenibilidad. Estos autores proponen un marco teórico en dos fases, partiendo de un cuadrante de 2×2 que se divide entre IA para la sostenibilidad o la IA sostenible y el tipo de sostenibilidad (ecológica o social), a lo que añaden una dimensión de recursos internos y externos para su implementación. Según su propuesta, para aplicar la IA a estrategias de sostenibilidad, es necesario:
- Definir objetivos claros y alineados con la visión de la empresa, como reducir desechos o mejorar la eficiencia energética.
- Evaluar oportunidades en las que la IA puede aportar valor, como la optimización de energía o el mantenimiento predictivo.
- Considerar el impacto ambiental de la IA, dado su alto consumo de recursos.
- Garantizar ética e inclusión para evitar sesgos y ganarse la confianza tanto de consumidores como de inversores.
- Medir y monitorear resultados con indicadores clave.
- Fomentar la colaboración con los stakeholders y establecer marcos de gobernanza.
- Promover un cambio cultural integrando la sostenibilidad en la estrategia organizacional.
Aplicaciones y desafíos
Como indican Goel et al. (2024), la IA ya está transformando la sostenibilidad en diversas industrias:
- Energía: gestión de redes inteligentes, optimización de energías renovables y predicción del consumo.
- Agricultura: agricultura de precisión, monitoreo de cultivos y cadenas de suministro sostenibles.
- Manufactura: mantenimiento predictivo, reducción de residuos y modelos de economía circular.
- Transporte: optimización de rutas, vehículos autónomos y reducción de emisiones.
- Sostenibilidad social: mejora del acceso a educación, salud y servicios financieros en comunidades desatendidas.
A pesar de sus ventajas, la adopción de IA en sostenibilidad enfrenta desafíos como los altos costos de implementación, la falta de experiencia en su aplicación, la privacidad de los datos y el riesgo de perpetuar sesgos, a lo que se añade el hecho de que la falta de regulación debida al rápido progreso de los avances tecnológicos hace necesario desarrollar marcos de gobernanza adecuados para garantizar un uso responsable.
Conclusión
La IA ofrece oportunidades significativas para la sostenibilidad, tanto ambiental como económica y social. No solo puede ayudar a optimizar procesos y reducir costos, sino también fortalecer la reputación de las empresas. Sin embargo, su implementación debe realizarse con una estrategia clara, evaluando su impacto ambiental y asegurando su uso ético y responsable. La colaboración entre empresas, gobiernos y comunidades es clave para aprovechar su potencial al máximo.
Referencias
Goel, A., Raut, G., Sharma, A., & Taneja, U. (2024). Artificial Intelligence and Sustainable Business: A Review. South Asian Journal of Business and Management Cases, 13(3), 340-365. https://doi.org/10.1177/22779779241302146
Zechiel, F., Blaurock, M., Weber, E., Büttgen, M., & Coussement, K. (2024). How tech companies advance sustainability through artificial intelligence: Developing and evaluating an AI x Sustainability strategy framework. Industrial Marketing Management, 119, 75-89. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2024.03.010
