En Madrid, el 10 de abril, un nuevo informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) ha revelado el notable potencial de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en la reducción de emisiones de dióxido de carbono (CO2) en diversos sectores. La adopción completa de estas tecnologías en ámbitos como el transporte, la industria, y el sector residencial y comercial podría evitar hasta 1.400 millones de toneladas de CO2 para el año 2035.

Es importante señalar que estas cifras no incluyen los posibles avances y descubrimientos que la IA podría deparar en la próxima década. La AIE sugiere que, si se logran estas reducciones, podrían ser hasta tres veces mayores que las emisiones globales generadas por los centros de datos, que son fundamentales para el funcionamiento de la IA, y cuatro veces mayores en comparación con un escenario base.

Aunque los centros de datos solo representan el 0,5% de las emisiones de combustibles fósiles actuales, la AIE advierte que será uno de los pocos sectores que verá un aumento en sus emisiones tanto directas como indirectas para el 2030, junto con el transporte por carretera y la aviación.

El informe destaca que, en un escenario optimista, estos centros de datos experimentarían el crecimiento más significativo en sus emisiones. Las emisiones indirectas podrían incrementarse en casi un 80% durante esta década, alcanzando el 1,4% de las emisiones de combustión en un contexto de despegue, en comparación con el 1% en un escenario base.

No obstante, la AIE enfatiza que la inteligencia artificial ya está siendo utilizada en el sector energético para optimizar distintos procesos, lo que puede llevar a una reducción de emisiones. Ejemplos de esto incluyen la detección de fugas de metano en operaciones petroleras y gasistas, así como la mejora de la eficiencia en plantas de combustibles fósiles, lo que resulta en una menor emisión de gases contaminantes.

Además, se menciona la capacidad de la IA para mejorar la eficiencia de fabricación en la industria, optimizar las operaciones de los vehículos en el transporte y reducir el consumo energético en edificios inteligentes que cuentan con sistemas de gestión adecuados.

Sin embargo, el impacto total de la IA en la reducción de emisiones y, por ende, su relación con el cambio climático, dependerá de múltiples factores. Esto incluye la manera en que se implementen estas tecnologías, los incentivos económicos que surjan y cómo los marcos reguladores se adapten a esta evolución rápida y continua de la IA.

Un punto crucial que resalta el informe es la falta de un impulso decisivo que garantice la adopción masiva de estas aplicaciones de IA. Sin la creación de un entorno positivo que favorezca su implementación, el efecto acumulativo de la IA en las emisiones podría ser mínimo incluso para 2035.

Finalmente, el estudio señala varias barreras que podrían limitar este avance, como la falta de acceso a datos, deficiencias en infraestructura y habilidades digitales, así como regulaciones y problemas culturales. Estos desafíos podrían ser contrarrestados, pero no sin un enfoque consciente y reflexivo que evite, por ejemplo, que el cambio hacia vehículos autónomos en el transporte público genere un efecto rebote negativo.