La IA podría frenar hasta el 10% de las emisiones globales para 2030, según un estudio
Un análisis de BBVA, basado en estimaciones de Boston Consulting Group y Google, calcula que la inteligencia artificial podría ayudar a reducir entre el 5% y el 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero antes de 2030, siempre que ese beneficio termine pesando más que el consumo de energía, agua y hardware que necesitan los centros de datos que la hacen funcionar.
El informe repasa casos concretos donde la IA ya está mostrando resultados. El proyecto Green Light de Google, que usa algoritmos para reprogramar semáforos en tiempo real, logró un 30% menos de frenadas y arranques en 20 ciudades, lo que se tradujo en una baja del 10% en las emisiones del tránsito en esas zonas. En España, el proyecto CENID aplica IA para optimizar el alumbrado público y estima ahorros de entre 20% y 25% en el gasto energético de los municipios que lo adoptaron.
La argentina Kilimo evitó el uso de 8 millones de metros cúbicos de agua en siete países usando IA para calcular cuánta agua necesita realmente cada cultivo.
Con nombre propio en la región, la argentina Kilimo usa inteligencia artificial para calcular cuánta agua necesita realmente cada cultivo y evitó el uso de 8 millones de metros cúbicos de agua en siete países, entre ellos Argentina. Otro caso citado es Winnow, una startup que instala cámaras con visión artificial en cocinas industriales para detectar qué comida se tira y por qué: según sus propios números, evitó el desperdicio de unas 70 millones de porciones de comida por año, algo así como 122.000 toneladas de CO2 que no llegaron a emitirse.
El propio informe pone paños fríos a un entusiasmo fácil: aclara que todos estos ahorros solo cuentan si la huella de los centros de datos no termina comiéndose la ganancia ambiental, un debate que crece a la par de que Google, Microsoft, Amazon y Meta multiplican sus inversiones en infraestructura para IA en todo el mundo.
