Cómo la IA y el ML pueden impulsar el bien social y la sostenibilidad

Los campos de la salud, la educación, el medio ambiente y la economía son sólo algunas de las áreas en las que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) tienen el potencial de cambiar por completo. Para mejorar tanto el bienestar humano como el medioambiental, también pueden utilizarse para el bien social y la sostenibilidad. Examinaremos los beneficios potenciales de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la sostenibilidad y el bien social, así como las dificultades y posibilidades que plantean.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático para el bien social

La idea del «bien social» consiste en mejorar la sociedad, especialmente para las poblaciones vulnerables y desfavorecidas. Al ofrecer respuestas creativas a algunos de los problemas más difíciles a los que se enfrenta el mundo hoy en día, como la pobreza, el hambre, la enfermedad, la desigualdad y la injusticia, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden contribuir al avance del bien social. Un análisis del McKinsey Global Institute afirma que la inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a cientos de millones de personas, tanto en países desarrollados como en vías de desarrollo, abordando cuestiones relacionadas con todos los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU.

Algunos ejemplos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el bien social

Asistencia sanitaria

Especialmente en entornos con pocos recursos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de diversas enfermedades. Algunos ejemplos de utilización de la inteligencia artificial son la detección de la malaria a partir de imágenes de sangre, el diagnóstico de la tuberculosis a partir de radiografías de tórax, la predicción del riesgo de enfermedad cardiovascular a partir de señales de ECG y la recomendación de regímenes de tratamiento individualizados para pacientes con cáncer.

Educación

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar la calidad, la igualdad y la accesibilidad de la educación, especialmente para los estudiantes desfavorecidos y subrepresentados. La inteligencia artificial, por ejemplo, puede utilizarse para diseñar entornos de aprendizaje personalizados y adaptables, proporcionar a profesores y alumnos información y orientación, traducir idiomas y reconocer el habla, y promover el aprendizaje permanente y el desarrollo de habilidades.

Medio ambiente

Especialmente en lo que respecta al cambio climático y la pérdida de biodiversidad, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a vigilar, salvaguardar y restaurar el medio ambiente. La inteligencia artificial, por ejemplo, puede utilizarse para controlar y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, maximizar el uso de fuentes de energía renovables, identificar y detener la caza furtiva y la deforestación, y simular y predecir situaciones medioambientales.

Derechos humanos

Especialmente para las poblaciones marginadas y oprimidas, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden apoyar y defender los derechos humanos. La inteligencia artificial tiene el potencial de fortalecer los movimientos sociales y el compromiso cívico, revelar y combatir el discurso del odio y la desinformación, localizar y rescatar a las víctimas de la trata de seres humanos y la explotación sexual en línea, y mejorar el acceso a la justicia y la asistencia jurídica.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la sostenibilidad

La idea de sostenibilidad consiste en satisfacer las demandas actuales sin poner en peligro la capacidad de las generaciones futuras para satisfacer las suyas. Al facilitar un uso más eficaz y eficiente de los recursos humanos y naturales y minimizar los efectos perjudiciales de la actividad humana sobre el medio ambiente y la sociedad, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden contribuir a la consecución de la sostenibilidad. Un análisis de PwC afirma que la inteligencia artificial puede impulsar el PIB mundial en 5,2 billones de dólares y permitir una disminución del 4% de las emisiones de gases de efecto invernadero para 2030.

Algunos ejemplos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la sostenibilidad

Agricultura inteligente

La producción y el consumo de alimentos pueden optimizarse con el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, sobre todo teniendo en cuenta el aumento de la población y la inseguridad alimentaria. La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la seguridad alimentaria y la trazabilidad, así como de anticipar y evitar las malas cosechas y el desperdicio de alimentos. También puede utilizarse para supervisar y controlar el crecimiento de los cultivos, el riego y la gestión de plagas.

Movilidad inteligente

Especialmente en el contexto de la urbanización y el tráfico, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar el movimiento de personas y productos. La inteligencia artificial, por ejemplo, puede facilitar los coches compartidos y sin conductor, mejorar la seguridad vial, reducir el consumo de combustible y las emisiones y optimizar el flujo de tráfico, las rutas y el aparcamiento.

Fabricación inteligente

En el contexto de la industrialización y la innovación, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar la productividad y el calibre de los procesos de fabricación y los productos. La inteligencia artificial puede utilizarse para mejorar las cadenas de suministro y la logística, automatizar y complementar el trabajo humano, supervisar y mantener instalaciones y equipos, y promover la reducción de residuos y la economía circular.

Energía inteligente

En particular, a lo largo de la transición energética y el proceso de descarbonización, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a impulsar la oferta y la demanda de energías limpias y renovables. La inteligencia artificial puede ayudar en varias tareas, como la integración y gestión de los recursos energéticos distribuidos, la predicción y el equilibrio de la producción y el consumo de energía, la detección y prevención del fraude y las pérdidas de energía, y la creación de redes y microrredes inteligentes.

Potencial y dificultades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la sostenibilidad y el bien social

Aunque la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son muy prometedores para la sostenibilidad y el bien social, también conllevan muchos peligros que hay que tener en cuenta y reducir. Entre las principales dificultades y peligros se encuentran

Datos y privacidad

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático necesitan grandes y variados conjuntos de datos para entrenar y probar sus modelos, lo que puede plantear problemas de seguridad, disponibilidad, calidad y accesibilidad de los datos. Además, la recogida y el tratamiento de datos privados y sensibles por parte de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden vulnerar el derecho a la intimidad y el consentimiento de las personas y los grupos, sometiéndolos a posibles riesgos y abusos.

Sesgo e imparcialidad

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen el potencial de reflejar y magnificar los sesgos y prejuicios presentes en los datos, algoritmos y sistemas, dando lugar a resultados y repercusiones injustos y discriminatorios para determinadas personas y grupos, en particular los desfavorecidos y marginados. Además, la ausencia de transparencia y responsabilidad en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático podría dificultar la identificación y corrección de sesgos y errores.

Ética y valores

Los objetivos de bien social y sostenibilidad, que se basan en principios como la dignidad humana, la autonomía, la equidad y la solidaridad, pueden verse cuestionados y en conflicto por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Además, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden plantear dilemas éticos y compensaciones entre eficiencia e igualdad, innovación y regulación, e intereses a corto y largo plazo.

Medio ambiente y sociedad

Los efectos nocivos e imprevistos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático sobre el medio ambiente y la sociedad podrían incluir el aumento del consumo de recursos y energía, la contaminación y la producción de residuos electrónicos, la pérdida de mano de obra y de competencias humanas, y la alteración de las instituciones y las normas sociales.

Para hacer frente a estos riesgos y desafíos y utilizar plenamente la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el bien social y la sostenibilidad, se requiere un enfoque global y cooperativo en el que participen diversas partes interesadas y puntos de vista, como investigadores, desarrolladores, usuarios, legisladores, la sociedad civil y el público en general. Entre los componentes esenciales de esta estrategia se encuentran

Concienciación y educación

Debe difundirse entre las partes interesadas y el público en general una mayor comprensión de las posibilidades y limitaciones de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para la sostenibilidad y el bien social, así como de las ramificaciones y deberes éticos y sociales. Hay varias maneras de hacerlo, por ejemplo a través de los medios de comunicación, campañas, eventos y planes de estudios.

Inclusión y participación

Para diseñar, desarrollar, aplicar y evaluar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el bien social y la sostenibilidad, así como para supervisar y gestionar estas tecnologías, es imprescindible garantizar la participación y el compromiso de una amplia gama de partes interesadas y comunidades representativas y variadas. Para lograrlo, pueden utilizarse numerosas técnicas, como la creación conjunta, la consulta, la retroalimentación y el empoderamiento.

Innovación y regulación

Para promover el bien social y la sostenibilidad, la innovación y la regulación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático deben equilibrarse con la necesidad de coordinar y alinear estas tecnologías con las leyes y regulaciones actuales y futuras. Para lograrlo, pueden utilizarse numerosas herramientas, como marcos, auditorías, normas e incentivos.

Evaluación e impacto

Para promover la sostenibilidad y el bien común, es imperativo evaluar y hacer un seguimiento de la eficacia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, así como identificar y reducir cualquier riesgo o efecto negativo. Indicadores, mediciones, puntos de referencia y evaluaciones de impacto son algunos de los instrumentos que pueden utilizarse para ello.

En conclusión

Los objetivos de mejorar el bienestar humano y medioambiental pueden alcanzarse a través de la sostenibilidad y el bien social, que son posibles gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, dos potentes tecnologías. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático tienen el potencial de mejorar significativamente los problemas más acuciantes del mundo, como la pobreza, el hambre, la enfermedad, la desigualdad y la injusticia. También pueden facilitar un uso más eficaz y eficiente de los recursos humanos y naturales y disminuir los efectos perjudiciales de la actividad humana sobre el medio ambiente y la sociedad.

Los datos y la privacidad, los prejuicios y la justicia, la ética y los valores, el medio ambiente y la sociedad son sólo algunos de los graves peligros y preocupaciones que traen consigo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas cuestiones deben abordarse. Para superar estos obstáculos y peligros y aprovechar plenamente el potencial y las ventajas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para el bien social y la sostenibilidad será necesario un planteamiento global y cooperativo en el que participen diversas partes interesadas y puntos de vista, como investigadores, desarrolladores, usuarios, legisladores, la sociedad civil y el público en general. La educación y la sensibilización, el compromiso y la inclusión, la innovación y la regulación, la evaluación y el efecto son componentes importantes de esta estrategia.