- La inteligencia artificial tiene potencial para influir de manera significativa en la huella medioambiental, la cohesión social y el avance tecnológico
- Aunque la nueva tecnología plantea numerosos desafíos de naturaleza medioambiental, también ofrece ventajas con potencial transformador en materia de eficiencia, innovación y aceleración del desarrollo de soluciones sostenibles
- Los inversores deben evaluar de forma integral el impacto de la inteligencia artificial en la sostenibilidad e integrar estas consideraciones en el proceso de evaluación de riesgos y oportunidades de la cartera y en las prácticas de diálogo con las empresas
Los inversores pueden contribuir a determinar si el impacto neto de la inteligencia artificial acaba siendo positivo para la sociedad y para el medioambiente. Sus decisiones de asignación del capital y su relación de diálogo con las compañías y los responsables políticos pueden influir en gran medida en el impacto que acabe teniendo la inteligencia artificial.
El debate sobre las credenciales de sostenibilidad de la nueva tecnología enfrenta a los optimistas por un lado, que apuntan a un aumento de la productividad, a avances científicos y a la mejora en la asignación de recursos, y a los escépticos por otro, que destacan los riesgos medioambientales derivados del aumento del consumo energético, la erosión de la cohesión social, el impacto en el mercado laboral y la concentración de poder.
Para los inversores en sostenibilidad, este debate deja claro que la inteligencia artificial es una fuerza sistémica, un fenómeno transversal que puede generar nuevos riesgos de sostenibilidad, abrir nuevas oportunidades y provocar una revalorización de activos en toda la economía.
Para los inversores a largo plazo, la cuestión no es si la inteligencia artificial será importante, sino cómo sus consecuencias en materia de sostenibilidad influirán en el riesgo, la rentabilidad y el impacto real de las carteras.
Riesgos de sostenibilidad derivados de la inteligencia artificial
Impacto en las emisiones de carbono y en el sistema energético
El riesgo de sostenibilidad más inmediato relacionado con la inteligencia artificial es el rápido aumento de su huella de carbono. El funcionamiento de los modelos a gran escala y los centros de datos asociados a ellos ya consumen enormes cantidades de electricidad, y la demanda continúa aumentando: según el Departamento de Energía de Estados Unidos, se espera que el consumo de electricidad en el país se duplique o triplique de aquí a 2028 con respecto a los niveles de 2024.
Aunque los grandes operadores de centros de datos recurren cada vez más a la energía renovable, el impacto marginal de las cargas de trabajo de inteligencia artificial suele cubrirse con generación basada en combustibles fósiles, especialmente en regiones con redes eléctricas con restricciones de capacidad.
Para los inversores en sostenibilidad, este contexto genera diversos niveles de riesgo:
- Riesgo de transición para las compañías eléctricas y para los mercados energéticos que no acometan el proceso de descarbonización con la rapidez suficiente para atender la demanda impulsada por la inteligencia artificial
- Riesgo normativo y reputacional para las empresas tecnológicas cuyo volumen de emisiones crece a mayor velocidad que su capacidad para poner en marcha estrategias de mitigación
- Riesgo sistémico si la demanda de electricidad impulsada por la inteligencia artificial provoca un aumento del volumen de emisiones que no se ve compensado por las mejoras asociadas en eficiencia de carbono
Entre los sectores más expuestos a estos riesgos destacan las compañías de electricidad y las empresas tecnológicas que desarrollan la infraestructura de datos necesaria para la inteligencia artificial.
Estrés hídrico e impacto medioambiental a escala local
Los sistemas de refrigeración de los centros de datos requieren un gran consumo de agua, a menudo en regiones que ya de por sí se enfrentan a una situación de estrés hídrico. A medida que la infraestructura de inteligencia artificial se expande hacia zonas áridas o propensas a la sequía, la competencia por el agua entre empresas tecnológicas, agricultura y comunidades locales puede convertirse en un foco de conflicto y dar lugar a diversas cuestiones, entre las que destacan:
- El riesgo físico que puede provocar el hecho de que la escasez de agua interrumpa el funcionamiento de los centros de datos
- Riesgo de sequía en aquellos casos en los que el consumo de agua por parte de los centros de datos agrava la situación de escasez y los operadores pierden su «licencia social»
- Riesgo normativo cuando los municipios imponen restricciones al consumo o cambios en el sistema de precios
Los inversores en operadores de centros de datos, proveedores de servicios en la nube e infraestructuras deben ahora evaluar la exposición al agua con el mismo rigor que han aplicado históricamente a la minería o la agricultura. En este artículo encontrará un análisis más detallado: «Water: The hidden constraint shaping the digital economy»
Cohesión social y disrupción del mercado laboral
Los riesgos sociales relacionados con la inteligencia artificial son más difusos, pero su efecto podría ser más desestabilizador. La automatización de las tareas cognitivas y creativas amenaza a los profesionales de perfil más administrativo de una forma distinta a la de transiciones industriales anteriores.
Si el aumento de la productividad se concentra en los propietarios del capital y en los trabajadores más cualificados, la inteligencia artificial podría agravar la desigualdad y debilitar la cohesión social.
En lo que respecta al panorama inversor, estos riesgos son importantes por las siguientes razones:
- Las sociedades marcadas por el deterioro de la confianza y el aumento de la desigualdad tienden a mostrar una mayor volatilidad política y un riesgo normativo superior
- Las empresas que implanten la inteligencia artificial de manera agresiva podrían enfrentarse al rechazo de los trabajadores, los consumidores y las entidades de regulación
- Ciertos segmentos como la atención al cliente, las funciones administrativas internas y determinados servicios profesionales podrían enfrentarse al mismo tiempo a un contexto de presión sobre los márgenes y de pérdida o sustitución de puestos de trabajo
Estos riesgos están especialmente presentes entre las compañías orientadas al consumidor, los servicios financieros y los medios de comunicación.
Oportunidades en materia de sostenibilidad derivadas de la inteligencia artificial
Aunque los riesgos son reales, si nos centramos únicamente en el impacto negativo de la inteligencia artificial podríamos perdernos su potencial transformador para acelerar resultados en materia de sostenibilidad.
Ganancias de eficiencia
La inteligencia artificial puede favorecer un aumento significativo de la eficiencia en los sistemas de energía, agua y materiales. Las redes inteligentes, el mantenimiento predictivo, la previsión de demanda y la optimización de procesos reducen el desperdicio de los recursos y la intensidad de emisiones de carbono.
En entornos industriales, la optimización basada en inteligencia artificial puede reducir el consumo energético y el coste de los insumos al mismo tiempo, lo que refuerza tanto la sostenibilidad como la competitividad.
Entre los sectores que están bien posicionados para beneficiarse de la inteligencia artificial, destacan los siguientes:
- Compañías eléctricas y operadores de red que aplican la inteligencia artificial a la gestión de las energías renovables distribuidas
- Compañías de automatización industrial que favorecen las ganancias de eficiencia en la industria pesada
- Compañías logísticas y de transporte que utilizan la inteligencia artificial para optimizar las rutas y el uso de las flotas
Estas mejoras suelen ser graduales, pero sus efectos se van acumulando en el tiempo, lo que les confiere un gran atractivo desde una perspectiva de creación de valor a largo plazo.
Aceleración del desarrollo tecnológico
Una de las mayores oportunidades que ofrece la inteligencia artificial en materia de sostenibilidad está en su capacidad para acelerar el descubrimiento. El aprendizaje automático ya se aplica en ámbitos como la ciencia de materiales, la química de baterías, la captura de carbono y el desarrollo de fármacos.
La inteligencia artificial reduce el tiempo y el coste necesarios para identificar tecnologías que resulten viables, lo que puede acortar unos ciclos de innovación que históricamente se han prolongado durante décadas.
Todo ello crea oportunidades de inversión en distintos ámbitos:
- Desarrolladores de tecnologías limpias, especialmente en almacenamiento de energía, electrónica de potencia y materiales avanzados
- Plataformas de soluciones climáticas que combinan la inteligencia artificial con el hardware
- Compañías farmacéuticas y de ciencias de la vida que buscan dar respuesta a problemas relacionados con la salud pública y reforzar la capacidad de respuesta de los sistemas sanitarios
Las principales compañías tecnológicas combinan capacidades avanzadas de inteligencia artificial con aplicaciones vinculadas a la sostenibilidad, aunque el riesgo de ejecución continúa siendo elevado.
Mayor velocidad de aplicación de las soluciones
La inteligencia artificial permite acelerar la aplicación de las soluciones que ya han demostrado su eficacia. Una vez que se ha desarrollado el modelo de optimización o la mejora de diseño, puede replicarse a escala mundial con un coste marginal prácticamente nulo. Esta característica es especialmente valiosa en lo que respecta a la sostenibilidad, donde la velocidad de adopción suele ser más importante que la propia invención.
Para los inversores, este factor favorece a los modelos de negocio que presentan:
- Unos costes elevados de investigación y desarrollo, pero bajos costes marginales de implantación
- Características de plataforma que facilitan la adopción del ecosistema
- Una fuerte alineación entre el desarrollo de la inteligencia artificial y los objetivos políticos o normativos
Los proveedores de software para energías renovables, las plataformas de eficiencia energética en edificios y las compañías de análisis de riesgos climáticos son ejemplos de esta dinámica.
La difícil ecuación entre la inteligencia artificial y la sostenibilidad
Los inversores en sostenibilidad entienden la inteligencia artificial como un factor multiplicador. En función de cómo se desarrolle y regule, puede potenciar tendencias ya existentes hacia la descarbonización o la presión sobre los recursos, la inclusión o la desigualdad.
La tecnología en sí misma no resulta sostenible o insostenible; su efecto neto surge de la interacción entre los mercados, la normativa y la asignación del capital.
En nuestra opinión, la consecuencia para los inversores es evidente: la inteligencia artificial no debe evaluarse únicamente como una temática de crecimiento, sino como una variable de la transición hacia la sostenibilidad. La construcción de carteras, las prioridades de diálogo activo y los marcos de evaluación de riesgos deberían evolucionar en consonancia.
Los inversores que integren de manera coherente las oportunidades y los riesgos derivados de la inteligencia artificial en materia de sostenibilidad estarán mejor posicionados para hacer frente a la próxima fase de creación de valor a largo plazo.
