2 ¿Cuándo tiene sentido aplicar la IA?

La IA debe desplegarse cuando contribuya de manera concreta al bienestar social o a la preservación del entorno. Su aplicación es especialmente válida si está alineada con retos globales reconocidos (como los Objetivos de Desarrollo Sostenible) y si existen casos de uso reales que ya estaban en marcha o en piloto, demostrando su capacidad de transformar sectores críticos como respuesta ante crisis, inclusión o desarrollo educativo.

A la vez, resulta clave considerar no solo el impacto positivo que la IA puede generar en otros sectores (green by AI), sino también la sostenibilidad de la propia tecnología (green in AI). Esto implica que los modelos, infraestructuras y procesos asociados al desarrollo y despliegue de IA se diseñen con eficiencia energética, minimización de huella ambiental y uso responsable de recursos, garantizando así que la innovación no compromete los objetivos de sostenibilidad que persigue.

La IA cobra sentido cuando puede apoyar la acción climática de forma escalable. Cuando identifica y optimiza intervenciones que pueden reducir de manera medible las emisiones de gases de efecto invernadero —sinergizando con planes de mitigación y resiliencia—, su uso deja de ser solo una inversión tecnológica para convertirse en un motor para alcanzar metas sostenibles a nivel global.

No se trata de multiplicar proyectos sin foco, sino de centrarse en un número limitado de casos de uso con alto potencial de impacto y retorno claro. Las organizaciones que logran esto integran la IA en procesos centrales, transforman flujos de trabajo, escalan soluciones comprobadas y miden rigurosamente tanto beneficios como costes.

Incluso las soluciones de IA con alto impacto pueden tener costes ambientales importantes. El entrenamiento de modelos de gran escala consume una cantidad significativa de energía y agua, y puede generar más emisiones que las de un coche medio durante toda su vida útil. Aplicar IA con sentido también implica medir y mitigar estas externalidades, considerando su huella total.

La sostenibilidad real de un proyecto de IA no se evalúa solo por su impacto funcional, sino también por su alineamiento con principios ambientales, sociales y de gobernanza. Contar con marcos estructurados que permitan evaluar la materialidad de una aplicación —su impacto ambiental o social—, la gobernanza responsable que la acompaña, y los riesgos éticos asociados, es esencial para decidir con criterio cuándo aplicar IA.