El riesgo climático es cada vez más importante tanto para la estrategia empresarial como para la política gubernamental. A medida que se acelera el ritmo del cambio climático, los datos y la Inteligencia Artificial (IA) surgen como herramientas indispensables y como una oportunidad para transformar la forma en que las organizaciones evalúan y gestionan su impacto climático.
La convergencia de los datos y la IA está redefiniendo la forma en que abordamos la resiliencia climática y la sostenibilidad, sentando las bases para una toma de decisiones más inteligente y proactiva. Mediante el análisis de las enormes cantidades de datos medioambientales a los que ahora tenemos acceso, estas herramientas cada vez más sofisticadas no solo miden los riesgos actuales con mayor precisión, sino que también anticipan los desafíos futuros con una exactitud sin precedentes. Sin embargo, el enfoque debe seguir siendo dar sentido a esta gran cantidad de datos, compartir las mejores prácticas y dar prioridad a los datos de calidad para catalizar un cambio real en la lucha contra los riesgos climáticos.
El papel cada vez más importante de los datos en la gestión del clima
La disponibilidad de datos medioambientales a gran escala ha mejorado significativamente nuestra comprensión del cambio climático. Hoy en día, los satélites, sensores y sistemas de vigilancia a distancia recogen datos en tiempo real sobre las fluctuaciones de temperatura, el aumento del nivel del mar, el deshielo y la degradación forestal, por citar sólo algunos indicadores. Estos datos tan completos nos permiten observar cambios medioambientales inmediatos al tiempo que rastreamos tendencias a largo plazo, ofreciendo una imagen más clara de la dinámica climática tanto global como regional.
Uno de los avances más transformadores de los últimos años ha sido la integración de la IA en estos datos. Las herramientas de IA, como los modelos de aprendizaje automático, pueden procesar y analizar inmensos conjuntos de datos de forma mucho más eficiente que los métodos tradicionales, generando conocimientos que sirven de base a los modelos climáticos y las evaluaciones de riesgos. Estas herramientas potenciadas por la IA pueden detectar patrones sutiles en los cambios medioambientales, como los que se producen en ecosistemas como los océanos o los bosques, ofreciendo predicciones que antes estaban fuera de nuestro alcance. Por ejemplo, las predicciones sobre el hielo del Ártico han mejorado considerablemente gracias al uso de modelos de IA como IceNet. Aunque muchas de estas herramientas están aún en fase de desarrollo y prueba, los indicios muestran que superan a los métodos tradicionales en precisión y rapidez.
Cambiar la forma en que las empresas y los gobiernos evalúan el riesgo climático
La abundancia de datos también ha transformado la forma en que las empresas y los gobiernos abordan el riesgo climático. Las empresas son ahora capaces de evaluar los impactos potenciales del cambio climático en sus operaciones y cadenas de suministro con un nivel de precisión que antes era inimaginable. Este enfoque basado en los datos ha desplazado la atención de los compromisos generales a objetivos muy específicos. Por ejemplo, la iniciativa Science Based Targets (SBTi) se basa en datos para ayudar a las empresas a alinear sus esfuerzos de reducción de carbono con los objetivos globales de cero emisiones netas, lo que hace que los esfuerzos de sostenibilidad de las empresas sean mucho más responsables y mensurables.
Del mismo modo, los gobiernos pueden utilizar grandes conjuntos de datos para prever riesgos futuros con mayor precisión y desarrollar políticas más eficaces y específicas para cada región. Por ejemplo, los datos sobre el estrés hídrico o los mapas de deforestación, como los elaborados por Global Forest Watch, ayudan a los gobiernos a detectar vulnerabilidades, priorizar los esfuerzos de mitigación y orientar las decisiones normativas. La mera existencia de estos mapas demuestra los avances que se han hecho para que los datos sean accesibles e interactivos. Por tanto, el acceso a los datos ya no es el problema, ahora es el “¿y qué?”.
La promesa y los retos de la IA en la predicción de los riesgos climáticos
La IA no sólo está mejorando nuestra capacidad para comprender el estado actual del medio ambiente, sino que también está desempeñando un papel crucial en la predicción de futuros riesgos climáticos. Los modelos climáticos tradicionales, aunque precisos, suelen requerir importantes recursos informáticos y su capacidad para predecir procesos complejos y caóticos es limitada. Los modelos de IA, en cambio, pueden acelerar las predicciones y ofrecer perspectivas que el análisis humano podría pasar por alto.
Sin embargo, existen desafíos para el uso de la IA en las predicciones climáticas. La naturaleza de “caja negra” de muchos modelos de IA puede dificultar la explicación de cómo se realizan determinadas predicciones. Para los responsables políticos y empresariales, esta falta de transparencia puede suponer un problema, especialmente cuando las decisiones críticas dependen de los resultados del modelo. Además, la calidad de los modelos de IA está directamente ligada a los datos con los que se entrenan. Si los datos están sesgados, incompletos o son de baja calidad, las predicciones de los modelos pueden ser engañosas.
Consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza (ESG)
Aunque la IA ofrece un potencial notable, también plantea importantes consideraciones medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) que alimentan un diálogo global del que se hace eco con frecuencia la prensa mundial. Preocupan los sesgos de los modelos de IA, sobre todo si los datos sesgan inadvertidamente las evaluaciones de los riesgos climáticos para determinadas poblaciones o regiones. Del mismo modo, la intensidad de recursos de la propia IA –la potencia de cálculo necesaria – podría contribuir paradójicamente a dañar el medio ambiente si no se gestiona de forma sostenible. Sin embargo, los líderes de la IA se esfuerzan por compensar las emisiones de los centros de datos que la alimentan.
En la carrera por aprovechar estas nuevas tecnologías, hay indicios de que la industria está empezando a entender el cambio climático como un problema colectivo. Las soluciones requieren, por tanto, un nivel de colaboración que trascienda sectores, gobiernos y regiones. El despliegue de la IA debería fomentar una mayor cooperación en lugar de esfuerzos aislados, en los que las organizaciones individuales intentan crear sus propias soluciones a medida. Las herramientas compartidas, los datos abiertos y las mejores prácticas son esenciales para abordar los riesgos climáticos de forma eficaz y equitativa.
El futuro de la acción climática basada en datos
De cara al futuro, los enfoques basados en datos no harán sino aumentar su importancia a medida que nos enfrentemos a las crecientes amenazas del cambio climático. La adopción de tecnologías como los gemelos digitales -simulaciones virtuales de sistemas físicos- permitirá a empresas y gobiernos optimizar el uso de la energía, mitigar los riesgos medioambientales y desarrollar marcos normativos más precisos. Del mismo modo, la integración de la IA con la Internet de las Cosas (IoT) permitirá responder en tiempo real a los riesgos relacionados con el clima, como los fenómenos meteorológicos extremos o las interrupciones en las cadenas de suministro de alimentos.
También es probable que veamos evaluaciones de impacto climático más avanzadas y personalizadas, que permitirán a las organizaciones tomar medidas a medida en función de su exposición específica a los riesgos climáticos. A medida que aumenten los requisitos de información y transparencia, impulsados tanto por los organismos reguladores como por la demanda de los consumidores, los datos y la IA seguirán apuntalando la rendición de cuentas en los esfuerzos de sostenibilidad.
En una era en la que abundan los datos, gracias al IoT, los sensores y la transformación digital, tenemos un acceso sin precedentes a enormes cantidades de información. Si bien esta transparencia ofrece un inmenso potencial, también presenta un desafío: el mero volumen de datos puede abrumar en lugar de iluminar. No basta con recopilar más información: debemos discernir lo que realmente importa y cómo puede impulsar una acción significativa y centrada. La clave está en identificar las amenazas concretas que debemos afrontar, como los bosques exactos que hay que proteger o los productos químicos que hay que eliminar, y centrarnos en soluciones que fomenten la colaboración: no es el momento de ser competitivos. En última instancia, no se trata sólo de acumular datos, sino de darles sentido, compartir las mejores prácticas y utilizarlos para catalizar un cambio real en la lucha contra los riesgos climáticos.
Descubra cómo LRQA puede ayudar a abordar el impacto de los desafíos ESG en su negocio.
