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    SustAInability: actuar más rápido y con mejor resultado

    ¿Qué tienen en común la IA y la sostenibilidad? Más de lo que imaginas, ambas dependen de la tecnología y la innovación para prosperar. ¿Y si aplicamos el potencial de la IA a los problemas urgentes que debemos abordar en materia de sostenibilidad? Llegamos al concepto de IA for good.

    La IA puede ayudar a acelerar la sostenibilidad y la transición energética, especialmente en sectores como la agricultura, la energía, el transporte o el uso del agua, donde puede jugar un papel disruptivo. Como facilitadora del análisis de grandes volúmenes de datos, la IA puede ser una herramienta clave para gestionar el riesgo e identificar potenciales oportunidades de inversión que impulsen el rendimiento financiero al tiempo que optimicen el impacto medioambiental y social.

    Sin embargo, la IA se enfrenta a importantes retos de sostenibilidad, ya que la tecnología actual hace un uso intensivo de la energía y de otros recursos escasos, como el agua. A medida que el mundo entra en la Era Inteligente (el término acuñado por el Foro Económico Mundial para nuestra era de rápidos avances tecnológicos), el cambio y la transformación pueden acelerar el progreso sostenible y social, pero ¿con qué rapidez y a qué coste?

    El potencial de la IA reside en su capacidad para utilizar grandes cantidades de datos, optimizar los procesos,fomentar la innovación y aumentar la resiliencia. Los modelos basados en IA son especialmente útiles para captar relaciones complejas y no lineales que presentan grandes dificultades en los modelos tecnológicos más básicos/ tradicionales. 

    Casos de uso de la IA para el impacto medioambiental

    A. Aumentar la eficiencia en el consumo de recursos e impacto medioambiental

    La IA puede ayudar a las empresas a identificar y aplicar mejoras de sostenibilidad dentro de las operaciones y la cadena de suministro. La modelización del funcionamiento de activos físicos, fábricas, edificios, carreteras o redes eléctricas mediante gemelos digitales puede mejorar la toma de decisiones y reducir el consumo de materiales, energía y agua.

    B. Apoyar la conservación de la naturaleza

    Los sistemas impulsados por IA pueden ser muy útiles para el análisis de ecosistemas, fauna y medios naturales de forma más eficiente que los métodos existentes, mejorando la conservación, preservación y la gestión de los recursos. Otros ejemplos innovadores incluyen la lucha contra los incendios forestales, la protección de los ecosistemas naturales y la conservación de la vida salvaje mediante la bioacústica (método que procesa grandes cantidades de datos procedentes de grabaciones de audio de diversas especies para la evaluación de las poblaciones de fauna).

    C. Mejorar la resiliencia de los modelos de negocio

    Las herramientas impulsadas por IA son valiosos instrumentos para analizar vastos conjuntos de datos con el fin de identificar riesgos climáticos (exposición de las instalaciones a fenómenos meteorológicos) y desarrollar planes de mitigación y transición para los lugares más amenazados.

    D. Canalizar las preferencias de sostenibilidad de los clientes

    La IA puede ayudar a los clientes a tomar decisiones de compra más informadas sobre la sostenibilidad de los productos y servicios. Por ejemplo, un motor de recomendación basado en IA que sugiera productos a los consumidores en función de sus preferencias de sostenibilidad.

    E. Facilitar la integración de riesgos y factores de sostenibilidad en la gestión de carteras

    Las tecnologías de IA permiten el análisis en profundidad de grandes conjuntos de datos no estructurados procedentes de diferentes fuentes, lo que puede ayudar a identificar parámetros, dinámicas, tendencias y patrones adicionales a los análisis tradicionales. Respecto a las lagunas de datos, el uso de IA puede ayudar a obtener estimaciones de datos alternativos. Además, puede permitir la optimización dinámica de la cartera para criterios y objetivos de sostenibilidad cuando se conecta a datos en tiempo real.

    IA y sostenibilidad por sectores. ¿A quién puede beneficiar?

    Puede contribuir a la transición energética y a mejorar la adaptación / resiliencia en los siguientes sectores:

    healthcare

    Sanidad y genética

    La medicina personalizada y la genómica, que permiten el diseño de tratamientos a medida para los pacientes, podrían producir mejores resultados sanitarios a menor coste para más personas.

    Utilities y renovables

    Energéticas y renovables

    Ayuda a mejorar la predicción de las condiciones meteorológicas para gestionar oferta y demanda y optimizar el almacenamiento de energía. Puede mitigar los impactos negativos de las infraestructuras renovables. 

    Herramienta clave para mitigar el cambio climático

    Agricultura

    La agricultura de precisión puede ayudar a garantizar la seguridad alimentaria optimizando el rendimiento de los cultivos mediante una mejor gestión de las plagas, el control de la salud del suelo y el uso del agua, impulsando la producción agrícola.

    Hemos llegado a un punto de inflexión

    Transporte y ciudades inteligentes

    Junto con el transporte autónomo, incluidos los camiones, una predicción más precisa del tráfico y una planificación urbana más inteligente pueden conducir a entornos de vida más sostenibles, reduciendo la huella de carbono y mejorando la calidad de vida.

    El impacto esperado en números 

    El uso de la IA para aplicaciones medioambientales podría:

    • Reducir las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero (GEI) entre un 5% y un 10% de las emisiones de GEI para 2030, según BCG.
    • Crear empleo en términos netos. El Foro económico mundial (WEF) estima que la IA podría generar un crecimiento neto del 7% en el empleo mundial en 5 años.
    • Aumentar el PIB mundial entre un 3,1 % y un 4,4 % (hasta 5,2 billones de dólares) 
    • Impulsar la economía social, donde la IA podría añadir entre 182.000 y 308.000 millones de dólares anuales de valor a este sector.

    Retos

    1. Consumo de recursos. A medida que evolucione la tecnología, esperamos un aumento de la eficiencia de los procesos y componentes reduciendo su intensidad enegética.
    2. Disponibilidad de los datos. El principal obstáculo para entrenar modelos de IA en sostenibilidad son los datos, ya que es necesario que sean públicos, de calidad y abiertos a validación a través del Sandbox. 
    3. Asegurar una "IA justa para todos”. En analogía con la transición justa en sostenibilidad, la IA debería garantizar una adopción justa, sin dejar a nadie atrás.
    4. Regulación y colaboración. La IA debe estar respaldada por supervisión regulatoria para evitar lagunas significativas en la transparencia, la seguridad, y las normas éticas.

    Impactos de la IA en los ODS

    Source: Nature

    ¿En qué áreas sociales?

    Tecnología educativa - Santander Private Banking
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    Salud mental y bienestar - Santander Private Banking
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    Inclusión de la discapacidad - Santander Private Banking
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    Acceso a agua potable y atención sanitaria - Santander Private Banking
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    Apoyo a refugiados y migrantes - Santander Private Banking
    Apoyo a refugiados e inmigrantes

    La IA tiene la capacidad de convertirse en un creador neto de empleo y un impulsor económico. También puede contribuir a afrontar los retos relacionados con el cambio climático y los riesgos derivados de la naturaleza. 

    Puede ser de gran ayuda para gobiernos y empresas y facilitar beneficiosas aplicaciones para la sostenibilidad y los proyectos sociales, donde su uso puede generar resultados disruptivos. Sectores como infraestructuras, la gestión del agua o la agrotecnología podrían ser de los menos expuestos a los cambios políticos en relación a la sostenibilidad.

    En la actualidad, la IA enfrenta importantes retos, como el consumo de recursos, los requisitos de datos, los sesgos y la necesidad de regulación, pero es pronto para evaluarlos dado que la tecnología  está evolucionando hacia una mayor eficiencia.

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