La inteligencia artificial y la sostenibilidad tienen una relación ambivalente, muy conectada también con el uso que los individuos, colectividades, y entidades públicas y privadas hagamos de la tecnología. Es importante, asimismo considerar el contexto en el que se aplique, con una situación en América Latina y el Caribe de profunda desigualdad en el acceso a la tecnología y dificultades para formarse.

Previamente al momento actual de excitación y controversia en torno a la IA, ya se venía analizando qué implicaciones podía tener en aspectos sociales y ambientales. Ya en 2020 en Nature, varios autores publicaban un detallado análisis, que arrojaba una contribución positiva a 134 de las 169 metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible planteados por las Naciones Unidas en la Agenda 2030 e inhibiendo, sin embargo, la consecución de 59. 

Entre las contribuciones positivas, cabe destacar:

• Eficiencia en el consumo de energía y agua, gracias al monitoreo y toma de decisiones/configuración de los sistemas. Por ejemplo, para la planificación de las flotas de transporte, en aspectos de carga y recorrido, facilitando un uso más optimo de las unidades y la menor generación de Gases de Efecto Invernadero (GEI). Esto permite además que la energía y el agua puedan estar disponible para un mayor conjunto de población. Contrasta sin embargo con el crecimiento de la demanda de energía en los grandes sistemas de los que se sirven las herramientas de IA.
• Fortalecimiento de la previsión de los riesgos climáticos y de las posibilidades para la preparación y resiliencia de empresas y población.
• De igual manera para los riesgos relacionados con la naturaleza, incluye el análisis de los impactos que se generan, como la deforestación, desertización, avance de la frontera agrícola, desarrollo de sistemas agrosilvicultura, etc.
• Mayor capacidad de acceso a servicios médicos, con opciones en telemedicina, distribución de medicamentos, etc. De igual manera para un mayor análisis de la data de los pacientes y fortalecer las soluciones médico-farmacológicas.
• Inclusión financiera y previsión, a través de soluciones que hacen uso de la data y sus proyecciones, incluyendo en la provisión de crédito, aseguramiento, etc.
• La evolución en el empleo, con la oportunidad de transformar posiciones, facilitar la eficiencia de los colaboradores en el ejercicio de sus responsabilidades, y generar nuevas posiciones asociadas a su uso. Un reciente estudio de la OIT y el Banco Mundial para la región, señala que se pueden transformar significativamente los empleos e impulsar la productividad de entre el 8 y 14% de ellos.

En las actividades empresariales, eso se traduce en ejemplos, como el refuerzo del monitoreo de los cultivos, facilitando un uso más eficiente del agua, de los fertilizantes y otros insumos, de igual manera previendo la incidencia de plagas. Para la industria en general, capturar y analizar la data, de manera autónoma, permite procesos más eficientes y fortalece la calidad, pudiendo predecir y/o identificar errores en los productos.

Sin embargo, la IA no se libra de la controversia, especialmente por sus consecuencias sobre los más vulnerables. 

• En materia ambiental, destaca el consumo de energía requerido por los data centers, como ya sucede con la minería de criptomonedas. En el mismo artículo de Nature se estiman crecimientos de la demanda de energía de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TICs), de suponer actualmente el 1% de la demanda global de energía (estudio de 2020), a un 20% en 2030.
• Desde el punto de vista social, la IA puede disparar las desigualdades en el acceso al empleo por las capacidades requeridas y la disponibilidad del mismo; de igual manera por los sesgos que pueden producirse en el reclutamiento y con el análisis para el desarrollo de carrera. Puede además generar pérdida de posiciones; se señala desde la OCDE que un 27% de los empleos están en riesgo por la automatización.
• Para el conjunto de la sociedad, puede perjudicar la cohesión social por la desinformación. Incluso afectar a los derechos humanos en violaciones como el abuso en el control de los ciudadanos a través de la data. 

Como declaró la Dra. Sandra Wachter, investigadora de IA en la Universidad de Oxford a Business Insider, “si alimentas a una IA con basura, te escupirá basura". Actualmente esa es una de las razones principales de los riesgos, junto con la falta de preparación de los usuarios y una data preponderantemente generada en países desarrollados, que no consideran los contextos y casuísticas locales de países con menor trayectoria TIC.

En la región, países como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Perú y Uruguay están desarrollando estrategias nacionales de IA y/o adoptando marcos internacionales de referencia, como los Principios de IA de la OCDE. Además, como referencia ya está aprobada y en implementación la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (Reglamento (UE) 2024/1689), desde julio, que prohíbe las aplicaciones y sistemas que supongan un riesgo inaceptable, como los sistemas de puntuación social que utiliza el Gobierno chino, y limita las aplicaciones de alto riesgo, como las que se utilizan en los procesos de selección para la contratación de trabajadores. 

Como señala el propio Tim Cook, “lo que todos tenemos que hacer es asegurarnos de que estamos usando la IA de una manera que sea en beneficio de la humanidad, no en detrimento de la humanidad” (2011). De igual manera estar atento a los riesgos, para darles respuesta. Ya Stephen Hawking señaló que “el éxito en la creación de IA sería el evento más grande en la historia de la humanidad. Desafortunadamente, también podría ser el último, a menos que aprendamos a evitar los riesgos”.