'Big data' y medio ambiente

La vida en el siglo XXI aparece como información codificada en forma de números, palabras clave y algoritmos: un caótico universo de datos en perpetua expansión. El big data es el conjunto de tecnologías creadas para almacenar, analizar y gestionar estos datos masivos. Una macroherramienta destinada a identificar patrones en el caos de explosión informativa para diseñar soluciones inteligentes.

Hoy el big data se utiliza en áreas tan diversas como la medicina, la agricultura, las apuestas o la protección del medio ambiente.

Asimismo, los consumidores del sector renovable también se verán beneficiados por esta revolución informativa. Por un lado, la conexión de los datos de los contadores inteligentes con las previsiones meteorológicas permitirá ajustar la demanda en tiempo real, favoreciendo la creación de tarifas totalmente personalizadas. Por otro, el Internet de las Cosas permitirá reducir el gasto energético, por ejemplo, adaptando la iluminación y temperatura ambiental o el consumo de ciertos electrodomésticos a las necesidades de cada momento.

 VER INFOGRAFÍA: El 'green data', un aliado para el desarrollo sostenible [PDF] Enlace externo, se abre en ventana nueva.

La Inteligencia Artificial y su contribución al medio ambiente

Los avances en Inteligencia Artificial (IA) han servido para que su contribución en la sostenibilidad sea cada vez mayor con el paso de los años. Sin embargo, posee dos caras que resulta relevante mencionar. Por un lado, permite procesar grandes volúmenes de datos para detectar contaminación, anticipar riesgos climáticos y mejorar el uso de recursos naturales; por el otro, su crecimiento también incrementa la demanda de energía, lo que puede suponer, al mismo tiempo, en un aumento de las emisiones de carbono si esta no es cubierta por fuentes renovables. 

Pese a ello, hoy en día es una herramienta crucial para el desarrollo de distintos sectores. La UNESCO resume en tres los aportes principales de la IA a la sostenibilidad: dar sentido a la complejidad ecológica, ayudar a los consumidores a adoptar hábitos más sostenibles y reducir la huella ambiental promoviendo la circularidad.

Un ejemplo de estos aportes es su utilidad en sectores como la agricultura, en donde esta tecnología permite un consumo más eficiente del agua, con sistemas de riego automatizados y un mayor nivel de análisis. Otra utilidad es la capacidad para analizar datos tanto de satélites, sensores urbanos o modelos climáticos para medir la calidad del aire, el deshielo, la deforestación o la evolución de ecosistemas con mucha más precisión que antes. Esto es útil para detectar patrones que serían difíciles de ver manualmente y mejorar la resiliencia climática ante incendios, eventos extremos o focos de contaminación.

Sin embargo, este avance tecnológico no está libre de tensiones. Según un nuevo estudio de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU), el consumo de agua relacionado con la IA podría igualar las necesidades domésticas anuales básicas de 1.300 millones de personas para finales de la década. A ello se suma que, de acuerdo con la UNESCO, las soluciones consideradas “verdes” en un sentido pueden causar otros problemas, especialmente en regiones que ya enfrentan escasez de recursos. Por ejemplo, el cambio hacia ciertas fuentes de energía renovables puede reducir las emisiones de carbono, pero también aumentar significativamente el consumo de agua y el uso del suelo.

Ante esta situación, una de las claves pasa por impulsar una IA resiliente: una transición hacia sistemas más pequeños, especializados y eficientes en el uso de recursos que, según la UNESCO, pueden reducir el consumo de energía de la IA hasta en un 90% sin sacrificar el rendimiento.

Retos del uso de datos e Inteligencia Artificial

Con la irrupción de la IA en todos los sectores de la economía, el impulso de soluciones sostenibles y eficaces nunca había sido más real. Sin embargo, existen nuevos retos que aún se deben superar. Uno de los principales es el consumo energético de los centros de datos que sostienen a esta tecnología: según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos representaron alrededor del 1,5% de la electricidad mundial en 2024 y podría triplicarse de cara a 2035. A ello se suma el impacto hídrico asociado a la refrigeración de estas infraestructuras, que consume millones de litros de agua y causa consecuencias directas sobre estos recursos en los países donde están alojados. 

Otro desafío es la privacidad y la gobernanza de los datos. Organizaciones como la UNESCO señalan que el desarrollo de la IA debe basarse bajo una ética relativa al uso responsable de los datos con el fin de atenuar los riesgos de información errónea, desinformación y discurso de odio, así como los daños causados por el uso indebido de los datos personales. 

Por otro lado, la infraestructura compleja y poco eficiente en el consumo de los recursos genera una problemática en la lucha por la reducción de la huella de carbono. Sin embargo, según un estudio publicado por la UNESCO en 2025, los modelos de IA más pequeños son tan inteligentes y precisos como los grandes, y pueden reducir el consumo de energía hasta en un 90 %. Ello, en conjunto con el uso de energías limpias para cubrir la demanda energética de los centros de datos, puede hacer de la IA una tecnología más sostenible y no depender de la importación de energía o combustibles fósiles. 

La apuesta de Iberdrola por la Inteligencia Artificial

La llegada de la Inteligencia Artificial en el sector eléctrico ya es una realidad. Esta tecnología ha permitido que las redes sean más eficientes, seguras y sostenibles. Gracias a la IA, las empresas pueden anticipar problemas, optimizar el uso de recursos y garantizar que la electricidad llegue de la manera más fiable y económica. Además, es una herramienta útil en la lucha global contra el cambio climático, ya que contribuye a la adaptación frente a sus impactos, como anticiparse a los riesgos derivados de catástrofes naturales, optimizando sistemas eléctricos, mejorando la eficiencia energética y facilitando la integración de energías renovables a gran escala. 

Las soluciones e innovaciones que aporta esta tecnología son claves en el objetivo del Grupo Iberdrola a reducir sus emisiones de carbono, ya que nos permite suministrar electricidad a un mayor número de personas sin necesidad de construir nuevas infraestructuras. Además, mediante el análisis de imágenes satelitales y datos de sensores, los algoritmos de IA ayudan a identificar áreas prioritarias para la electrificación y a diseñar microrredes adaptadas a las necesidades locales, desempeñando un papel fundamental en el acceso a la energía. 

Además, colaboramos con una amplia gama de start-ups de IA y tecnológicas a través de distintas iniciativas de colaboración abierta, como el Global Smart Grids Innovation Hub, que funciona como un gran ecosistema centrado en crear tecnología que ayude al sistema eléctrico español a ser de los más punteros de Europa y del mundo, a través de la promoción de proyectos disruptivos que combinan IA, big data, cloud computing y otras tecnologías para mejorar la gestión de las redes.