IA y Sostenibilidad: España Lanza los Algoritmos Verdes para Salvar el Planeta
España ha puesto en marcha el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), dentro de la Agenda España Digital 2026, para integrar la sostenibilidad en el diseño de la IA. Según BCG, la IA puede mitigar entre un 5% y un 10% de las emisiones globales para 2030.
En un planeta que necesita actuar con urgencia para limitar el calentamiento a 1,5°C, la inteligencia artificial emerge como una herramienta fundamental, pero también como un desafío ambiental. España ha dado un paso pionero en Europa al crear el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV) datos.gob.es, una iniciativa que busca que la sostenibilidad sea un criterio fundamental en la creación de modelos de IA desde su concepción.
Según BCG (Boston Consulting Group), la inteligencia artificial tiene el potencial de mitigar entre un 5% y un 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero para 2030, según datos citados por IT User.
El PNAV: Verde por Diseño
El PNAV se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, la Agenda España Digital 2026 y la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Su enfoque es conocido como "Verde por Diseño": la sostenibilidad no es un añadido posterior, sino un criterio fundamental en la creación de modelos de IA.
Entre los objetivos fijados se incluyen la elaboración de una guía de buenas prácticas, un catálogo de algoritmos eficientes y otro de algoritmos para abordar problemas ambientales, la generación de una calculadora de impacto para autoevaluación, así como medidas de apoyo a la concienciación y formación de desarrolladores de IA.
La Inteligencia Artificial podría facilitar el cumplimiento del 79% de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y hasta el 93% si consideramos solo los ODS medioambientales, según datos de Sostenibilidad.com (Acciona).
Cómo la IA Ayuda al Medio Ambiente
⚡ Energías Renovables
Los algoritmos de aprendizaje automático predecen patrones meteorológicos con gran precisión, permitiendo optimizar el rendimiento de instalaciones solares y eólicas. Sistemas como InnovGreen han incrementado la eficiencia energética en un 30%.
🌊 Predicción de Desastres
La IA analiza datos satelitales y sensores terrestres para detectar señales tempranas de incendios forestales, terremotos e inundaciones, permitiendo una respuesta más rápida y eficaz. Especialmente relevante tras los eventos de España en 2024.
💧 Gestión del Agua
Mediante sensores y IoT, la IA monitoriza los niveles de agua en embalses, ríos y acuíferos. Los datos se analizan para optimizar la distribución y uso del agua, ayudando a conservar recursos durante periodos de escasez.
🏭 Cadenas de Suministro
La IA optimiza las cadenas de suministro para aumentar la eficiencia y sostenibilidad de la fabricación, reduciendo residuos y emisiones en cada etapa de la producción.
🏙️ Ciudades Inteligentes
Sistemas de gestión urbana impulsados por IA reducen el consumo energético de edificios inteligentes y optimizan la movilidad urbana, minimizando el impacto ambiental de las ciudades.
La Paradoja: IA Verde vs. IA Hambrienta
Sin embargo, no todo son buenas noticias. La propia IA tiene un impacto ambiental significativo que no puede ignorarse. Según Aserta Abril 2025, los centros de datos y las redes de transmisión son responsables del 1% de las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con la energía a nivel global.
Se espera que la demanda de servicios de IA aumente entre un 30% y un 40% anualmente en los próximos 5-10 años, según la IEA. Este crecimiento exponencial plantea un serio reto para la sostenibilidad si no se aborda el consumo energético de la IA.
Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, admitió a principios de 2025 lo que los investigadores llevan años advirtiendo: que la industria de la inteligencia artificial podría acabar encaminándose hacia una crisis energética si no se toman medidas.
Soluciones: Hacia una IA Más Verde
Los expertos señalan varias estrategias clave para reducir el impacto ambiental de la IA:
- Modelos más eficientes — TinyML y edge computing permiten procesar datos localmente sin grandes centros de datos
- Energías renovables — Usar plataformas cloud comprometidas con energía limpia o libre de carbono
- Etiquetado ecológico — Conocer la huella de carbono de cada modelo de IA utilizado
- Algoritmos verdes — Optimizar algoritmos para reducir su complejidad computacional
- Regulación internacional — Estándares claros para desarrollo sostenible de tecnologías IA (ISO 42001)
El Foro Económico Mundial y la IA Sostenible
El Foro Económico Mundial WEF 2025 señala que la IA puede analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficaz para ofrecer información sobre las tendencias climáticas y la efectividad de las estrategias de reducción de emisiones, permitiendo actuar con mayor rapidez.
La ONU exige que el mundo reduzca las emisiones en un 43% para 2030. Si no se consigue, se pronostica un calentamiento de 2,8°C con consecuencias catastróficas. En este contexto, la IA es tanto parte del problema como parte de la solución.
Conclusión: Verde por Diseño, Verde por Responsabilidad
España, con su programa PNAV y su Agenda España Digital 2026, está liderando en Europa la creación de un marco donde la IA y la sostenibilidad no son opciones separadas sino principios integrados desde el inicio. El camino hacia una inteligencia artificial más responsable depende del esfuerzo conjunto de gobiernos, empresas y la comunidad científica.
📚 Fuentes y Referencias Verificadas
- datos.gob.es — PNAV Algoritmos Verdes
Programa Nacional de Algoritmos Verdes — Verde por Diseño - algoritmosverdes.gob.es — Portal oficial PNAV
Emisiones en el ciclo de vida de la IA - IT User — IA y Acción Climática
BCG: IA puede mitigar 5-10% emisiones — Abril 2025 - Foro Económico Mundial (WEF)
Impacto ambiental de la IA y estrategias sostenibles — Jun 2025 - Aserta — Paradoja IA y Sostenibilidad
Centros datos: 1% emisiones globales, crecimiento 30-40% anual