{"id":193837,"date":"2026-04-08T12:00:43","date_gmt":"2026-04-08T15:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193837"},"modified":"2026-04-07T19:08:40","modified_gmt":"2026-04-07T22:08:40","slug":"ia-sostenible-un-nuevo-motor-para-reducir-la-huella-climatica-empresarial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/ia-sostenible-un-nuevo-motor-para-reducir-la-huella-climatica-empresarial\/","title":{"rendered":"\u00bfIA sostenible? Un nuevo motor para reducir la huella clim\u00e1tica empresarial"},"content":{"rendered":"

Por: Alejandra Sandoval, <\/i><\/b>Sustainability Solutions Leader de Baufest<\/i><\/b><\/p>\n

La conversaci\u00f3n sobre inteligencia artificial en el entorno corporativo suele girar en torno a eficiencia, automatizaci\u00f3n y crecimiento. Sin embargo, hay otra dimensi\u00f3n que cuestiona su impacto ambiental, generando debate y posturas: \u00bfpuede la IA contribuir activamente a la sostenibilidad o por el contrario, la amenaza? En un contexto donde las organizaciones enfrentan presi\u00f3n creciente por reducir su huella clim\u00e1tica, la IA no es solo una herramienta de innovaci\u00f3n, se convierte tambi\u00e9n en un habilitador clave de impacto ambiental.<\/span><\/p>\n

El desaf\u00edo en ese sentido no es menor. \u00bfQu\u00e9 tienen que hacer hoy las empresas para que ese impacto sea positivo? \u00bfResponder a regulaciones m\u00e1s estrictas, inversionistas m\u00e1s exigentes y consumidores m\u00e1s conscientes?<\/span><\/p>\n

Desde hace ya alg\u00fan tiempo, la sostenibilidad dej\u00f3 de ser una conversaci\u00f3n aspiracional para convertirse en una exigencia operativa. Es real que existe una brecha evidente entre compromiso y ejecuci\u00f3n: hoy, solo el 16% de las grandes empresas a nivel global est\u00e1 en camino de alcanzar emisiones netas cero hacia 2050, mientras que cerca del 45% a\u00fan contin\u00faa incrementando su huella de carbono. El problema no es la falta de intenci\u00f3n, sino la dificultad para transformar datos complejos en decisiones accionables.<\/span><\/p>\n

Uno de los principales aportes de la IA est\u00e1 en la optimizaci\u00f3n del uso de recursos. A trav\u00e9s de modelos predictivos, las organizaciones pueden anticipar demandas energ\u00e9ticas, ajustar operaciones en tiempo real y reducir consumos innecesarios. Esto es particularmente relevante en industrias intensivas en energ\u00eda, donde peque\u00f1as mejoras en eficiencia pueden traducirse en reducciones significativas de emisiones: sistemas inteligentes que pueden optimizar el consumo en centros de datos, gestionar redes el\u00e9ctricas o incluso mejorar la log\u00edstica para reducir kil\u00f3metros recorridos. La traducci\u00f3n directa de estas acciones, es la reducci\u00f3n de emisiones de carbono.<\/span><\/p>\n

La cadena de suministro es otro frente cr\u00edtico. Las herramientas actuales de IA permiten identificar ineficiencias, prever disrupciones y redise\u00f1ar rutas para minimizar el impacto ambiental: todas estas decisiones basadas en datos permiten reducir desperdicios y emisiones a lo largo de toda la operaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, para la mayor\u00eda de las organizaciones y de las audiencias, hablar del trabajo de la inteligencia artificial implica reconocer una tensi\u00f3n inevitable: el propio consumo energ\u00e9tico de los modelos qie la aplican. Entrenar y operar sistemas avanzados requiere una infraestructura significativa, lo que puede aumentar la huella de carbono si no se gestiona adecuadamente. Seg\u00fan los \u00faltimos reportes ESG de Google y Microsoft, en los \u00faltimos tres a\u00f1os, las emisiones de grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas han aumentado hasta un 150%, impulsadas en gran medida por la expansi\u00f3n de infraestructura para IA y centros de datos. A esto se suma que los modelos m\u00e1s avanzados pueden consumir hasta 50 veces m\u00e1s energ\u00eda que alternativas m\u00e1s simples, lo que plantea un dilema cr\u00edtico: \u00bfc\u00f3mo aprovechar el potencial de la IA sin amplificar el problema que busca resolver?<\/span><\/p>\n

La respuesta exige un enfoque integral. Hablar de \u201ctecnolog\u00eda con prop\u00f3sito\u201d implica dise\u00f1ar, implementar y escalar soluciones bajo criterios de eficiencia energ\u00e9tica, uso responsable de recursos y alineaci\u00f3n con objetivos ambientales. No se trata \u00fanicamente de aplicar la tecnolog\u00eda, sino de construir arquitecturas que minimicen su impacto.<\/span><\/p>\n

Hoy, cerca del 43% de las organizaciones ya considera el impacto y m\u00e9tricas ambientales al implementar soluciones de inteligencia artificial, pero la mayor\u00eda a\u00fan prioriza el performance y la eficiencia operativa. Esta brecha refleja un momento de transici\u00f3n: existe conciencia, pero todav\u00eda falta consolidar pr\u00e1cticas; escenario que representa una oportunidad estrat\u00e9gica para muchos de nosotros: redefinir el concepto de eficiencia. No se trata de hacer m\u00e1s con menos, sino de hacer mejor. Y en un contexto donde la urgencia clim\u00e1tica exige respuestas concretas, hacer mejor significa m\u00e1s sostenible.<\/span><\/p>\n

El futuro de la innovaci\u00f3n empresarial no estar\u00e1 determinado \u00fanicamente por la capacidad de adoptar nuevas tecnolog\u00edas, sino por la forma en que estas se utilicen para construir organizaciones m\u00e1s responsables, resilientes y alineadas con su entorno. La inteligencia artificial, cuando se aplica con prop\u00f3sito, tiene el potencial de ser una de las herramientas m\u00e1s poderosas para lograrlo.\u00a0<\/span><\/p>\n

En el marco del D\u00eda Internacional de la Madre Tierra, que conmemoramos este 22 de abril, es momento de replantear el papel que la tecnolog\u00eda est\u00e1 desempe\u00f1ando en la lucha contra el cambio clim\u00e1tico y nuestro compromiso con ello.<\/span><\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n