¿Está tu empresa preparada para la revolución de la inteligencia artificial sostenible?

Para el directivo comprometido con la sostenibilidad, entender estas tensiones es fundamental. No basta con aprovechar el potencial creativo de la IA: es imprescindible diseñar estrategias que garanticen el desarrollo de talento, la integridad de la información, la gestión responsable de datos y el alineamiento con las metas de neutralidad de carbono.

El informe de la CE, titulado Generative AI Outlook Report – Exploring the intersection of technology, society and policy, también destaca la dimensión regulatoria: con la inminente entrada en vigor del Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) y la revisión de la Directiva de Eficiencia Energética, las empresas europeas deberán cumplir nuevos requisitos de transparencia, evaluación de impacto y privacidad para sus sistemas de IA generativa.

Este marco legal no solo refuerza la protección de datos y los estándares medioambientales, sino que también impulsa la creación de áreas de gobernanza interna donde converjan equipos de tecnología, sostenibilidad y cumplimiento normativo.

Así, la adopción de IA deja de ser una responsabilidad exclusiva del departamento tecnológico y se convierte en un reto estratégico para toda la organización.

El lado humano de la transformación con IA

La adopción de IA generativa en la empresa comienza por las personas. Sin una estrategia sólida de mejora de las competencias de los empleados y reciclaje profesional para asumir nuevas funciones, los equipos se quedan atrás ante la avalancha de nuevas herramientas. Según el informe, solo el 56% de los europeos de 15 a 74 años dispone ya de competencias digitales básicas, lejos del 80% que se marca la UE para 2030.

Para cerrar esta brecha, las organizaciones deben diseñar programas de formación continua que combinen conocimientos técnicos (modelos, datos e interfaces de programación de aplicaciones) con habilidades transversales como pensamiento analítico, adaptabilidad y liderazgo.

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Junto al reto de las habilidades, surge el de la ética y los sesgos. Los modelos entrenados con datos históricos pueden reproducir prejuicios de género, raza o edad, afectando a decisiones importantes de recursos humanos o crédito. Un ejemplo paradigmático: algoritmos de reclutamiento que favorecieron a candidatos varones frente a mujeres igual de cualificadas.

Para mitigar esto, el informe recomienda auditorías periódicas de sesgos, depuración de los datos y el uso de metodologías algorítmicas de equidad, así como promover equipos diversos que supervisen cada fase del ciclo de vida de la IA.

También es importante considerar la protección de niños y adolescentes y su salud mental. Aunque la IA puede enriquecer la educación con experiencias adaptativas, también expone a los menores a desinformación o contenido nocivo y puede fomentar dependencias emocionales hacia chatbots.

Es fundamental incorporar salvaguardas de privacidad desde el diseño específicas para menores (privacy by design), establecer controles parentales y promover programas de alfabetización en IA que enseñen a los jóvenes a cuestionar lo que leen o escuchan.

El deep fake como riesgo reputacional y de comunicación

La facilidad con la que los sistemas de IA generativa pueden crear texto, imágenes, audio y vídeo casi indistinguibles de los auténticos ha desatado una “fiebre del deep fake”. Estos vídeos falsos, además de erosionar la confianza en los contenidos digitales, pueden causar un daño reputacional irreversible y hasta traumas psicológicos en quienes son víctimas de manipulaciones no consentidas.

Estudios recientes señalan que los generadores de deep fakes se han descargado más de 15 millones de veces desde finales de 2022, y que el 96% de estos modelos apuntan principalmente contra mujeres, lo que añade una dimensión de género al problema.

En el ámbito corporativo, la propagación de desinformación o de contenido sintético dañino puede traducirse en crisis de marca, pérdida de clientes y sanciones regulatorias si no se actúa con rapidez.

Según el informe, las campañas de manipulación e interferencia informativa extranjera ya han empleado IA para inundar redes sociales con narrativas polarizadoras, influyendo incluso en procesos electorales y en el debate público sobre el cambio climático. Por tanto, mantener la integridad informativa no es solo una cuestión de seguridad, sino un pilar de la estrategia de reputación.

Para defenderse de estas amenazas, las empresas deben combinar medidas técnicas y culturales. Entre las primeras, destaca el watermarking digital, que incrusta una firma invisible en el contenido generado por IA y que puede ser detectada posteriormente mediante herramientas digitales, así como estándares de procedencia que permiten rastrear el origen y las modificaciones de una imagen o un vídeo.

En paralelo, la capacidad de distintos públicos para reconocer y cuestionar la veracidad del contenido generado por IA se convierte en la medida cultural fundamental. Formar a empleados, clientes y partners para que verifiquen fuentes, contrasten información y comprendan las limitaciones de los modelos generativos no solo fortalece la resiliencia frente a la desinformación, sino que refuerza la percepción de la empresa como un actor transparente y comprometido con la verdad.

Unido a ello, es clave establecer protocolos de respuesta ágil: equipos de comunicación preparados para desmentir bulos, colaboraciones con plataformas de fact checking o verificación de hechos y canales oficiales donde la compañía publique verificaciones y aclaraciones.

Más datos, más energía, más residuos

El aumento de uso de la IA generativa ha provocado un alza en la demanda de centros de datos: se estima que los aproximadamente 5.000 centros en EE. UU. y 2.000 en Europa verán crecer su consumo eléctrico un 50% para 2027, y entre un 103% y un 165% hacia 2030 según distintas proyecciones.

Este salto se traduce en un aumento de la huella hídrica (entre 4.200 y 6.600 millones de m³ de agua retirada estimados en Europa solo en 2027, más que la mitad de la demanda anual del Reino Unido) y en enormes volúmenes de residuos electrónicos, pues el ciclo de vida de los equipos de un centro de datos ronda apenas los 3,5 años, lo que puede generar de 1,2 a 5 millones de toneladas de residuos electrónicos entre 2020 y 2030.

Asimismo, la extracción de minerales críticos como silicio, litio o cobalto conlleva costes ambientales severos, pues hacen falta cientos de toneladas de mineral para producir cada tonelada de material semiconductor.

Frente a este desafío, la UE ha ido más allá de las buenas intenciones: en marzo de 2024 entró en vigor un Acto Delegado que concreta la aplicación de la Directiva de Eficiencia Energética a los grandes operadores de centros de datos (> 500kW), obligándoles a reportar periódicamente indicadores clave de uso energético al repositorio europeo correspondiente.

Paralelamente, el Reglamento de Taxonomía define criterios técnicos para que la actividad de “procesamiento y alojamiento de datos” se considere “sustancialmente” neutra en carbono y respetuosa con el clima, siempre que no dañe otros objetivos medioambientales.

En el horizonte próximo, el AI Act refuerza estos requisitos: introduce disposiciones de transparencia sobre el consumo energético de los modelos, adhesión a códigos de buenas prácticas y obligaciones de divulgación de información medioambiental para cualquier sistema de IA (incluidos los importados al mercado europeo).

Por último, la innovación tecnológica ofrece vías de mitigación: desde transistores de bajo consumo y redes neuronales que emulan el cerebro reduciendo el gasto energético, hasta chips especializados que permiten procesar localmente con menos consumo.

Fomentar la I+D en estos campos, promover hardware eficiente y asegurar cadenas de suministro verdes son acciones clave para lograr una adopción de la IA generativa coherente con la agenda de neutralidad climática europea.