
Cuando pensamos la relación de la tecnología con el medio ambiente generalmente nos imaginamos una relación de conflicto y no de complementariedad. Y es que, al menos en el inconsciente colectivo, todo lo que rodea a la tecnología suele estar pensado en contraposición a lo natural. Incluso la misma palabra artificial suena a mala palabra en un mundo en el que el exceso e industrialización nos ha llevado a una revalorización de lo natural y lo orgánico en este sentido.
Sin embargo, la inteligencia artificial puede ser una gran aliada a la hora de pensar en la sostenibilidad del planeta. ¿Cómo? Ahí vamos.
En primer lugar, resulta fundamental entender que la inteligencia artificial es una herramienta, que, combinada con conocimiento estadístico, datos, e información, tiene la posibilidad de beneficiarnos o perjudicarnos, en función de cómo lo utilicemos.
Esto podría traducirse en modelos que permitan realizar gestiones más eficientes de gestiones y desechos, anticiparnos a fenómenos climatológicos que impacten en la producción y generación de fuentes de energía alternativa, o volver más eficiente el uso de energía o agua. La IA ya se está utilizando para todas estas cosas, así como también para reducir las emisiones de carbono propias o de otras actividades y desarrollar modelos climáticos más precisos.
Existe, dentro de la discusión sobre el futuro de la IA, una tendencia al desarrollo de algoritmos verdes. Esto se enmarca dentro del movimiento que potencia el desarrollo de inteligencia artificial ética y responsable, y para esto busca generar modelos que reduzcan al mínimo sus emisiones de carbono.
¿Qué implica desarrollar algoritmos verdes incorporando variables de sostenibilidad?
La IA verde, o “green AI” es una forma de utilizar esta herramienta de manera que sea respetuosa con el medioambiente. La inteligencia artificial aplicada a los algoritmos verdes es un conjunto de sistemas cuya meta principal es interpretar todos los datos de una empresa y traducirlos de la forma más sostenible y menos contaminante para el planeta.
Hay dos formas de aplicar los algoritmos verdes:
– “Green in AI”: algoritmos que se crean de forma sostenible, que consumen menos recursos en su gestación y que consiguen el mismo resultado, al tiempo que dejan una huella de carbono menor.
– “Green by AI”: algoritmos que generan un impacto sostenible. Son aquellos que relacionan la IA aprovechando su potencial para mejorar la sostenibilidad.
Será clave que podamos construir en los próximos años sistemas de inteligencia artificial guiada por criterios de sostenibilidad y aplicada al desarrollo de acciones contra el cambio climático.
Con el objetivo de impulsar una Inteligencia Artificial Verde por Diseño (Green by Design), o sea desde la propia concepción. De esta manera, se aprovecharán las sinergias entre la doble transición, verde y digital.
El autor es Ingeniero Profesor con especialización en Big Data Analytics, CEO y fundador de RockingData y Autor de los libros “Invisible” y “¿Cómo piensan las máquinas?”
Últimas Noticias
Incendios en centros logísticos: prevenir no es suficiente
Tres siniestros de gran escala en 2026 han arrasado depósitos y contenido durante días, y han reabierto el debate sobre si las organizaciones evalúan vulnerabilidades, ensayan respuestas y prevén su recuperación ante escenarios extremos

Las prioridades, el tiempo y la posibilidad de planificar
La capacidad de articular personal, equipamiento, inteligencia y coordinación entre actores del sistema será el primer termómetro del poder ejecutivo, porque sin avances verificables el resto de reformas quedaría sin respaldo social
¿Qué es el bien común?
La Pastoral Social 2026 abordará el concepto de bien común como eje central de su encuentro en Córdoba

Hoja de ruta para examinar las políticas económicas en América Latina
Un decálogo de variables críticas para evaluar la viabilidad y consistencia de los programas económicos en una región señera en giros políticos
Por qué la prevención del suicidio adolescente necesita a la escuela
El registro de 5.209 casos en 2025, con una suba del 22,6%, expone un problema multicausal que desborda a la medicina y obliga a coordinar educación, trabajo y redes comunitarias



