El impacto social de la IA
Oportunidades
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para el desarrollo de nuevas soluciones digitales que incrementan el bienestar de la población. Por ejemplo, la IA está transformando el campo de la salud al proporcionar una mayor precisión en los diagnósticos, mejorar la atención a los pacientes y acelerar el desarrollo de medicamentos.
Mediante el análisis de imágenes médicas, datos clínicos y otros tipos de información, la IA puede identificar indicios de enfermedades que podrían pasar desapercibidos para el ojo humano. Esto no solo reduce el margen de error, sino que también permite un diagnóstico más rápido. Además, las herramientas basadas en IA permiten el monitoreo continuo y remoto de los pacientes, lo que facilita la detección de problemas en tiempo real y posibilita intervenciones oportunas. Finalmente, al analizar datos genéticos y biomarcadores de los pacientes, la IA puede contribuir al desarrollo de medicamentos específicamente adaptados a las características biológicas individuales de cada persona.
En el ámbito laboral, la IA también potencia las capacidades humanas y mejora la productividad. Esta tecnología puede ser una herramienta para generar ideas, crear prototipos o proporcionar inspiración, lo que da lugar a resultados innovadores fruto de la colaboración entre la imaginación humana y la ejecución técnica de la IA. Adicionalmente, la IA puede facilitar la organización y análisis de datos e información, así como automatizar tareas rutinarias que consumen mucho tiempo.
Retos
La IA ha suscitado críticas relacionadas con la ética y cambios en el mercado laboral. En primer lugar, en cuanto a la ética, destacan preocupaciones sobre la transparencia, los sesgos y la responsabilidad.Los algoritmos de IA a menudo operan como «cajas negras», lo que dificulta comprender cómo llegan a ciertas decisiones o recomendaciones. Esta falta de transparencia es motivo de preocupación, ya que no se puede rastrear el proceso de razonamiento del sistema ni entender por qué tomó una decisión en particular. Además, la IA se entrena con datos que pueden contener sesgos, consolidando opiniones subjetivas relacionadas con el género, la nacionalidad, la edad o la religión de las personas.
Conscientes de la importancia de la ética, en Telefónica definimos y publicamos por primera vez en 2018 un código ético que nos ha orientado en el diseño, desarrollo e implementación de productos y servicios comerciales, así como en los procesos internos de la empresa que integran IA. Dado los nuevos desafíos que plantea esta tecnología, en 2024 se han actualizado los principios de IA de Telefónica y se ha puesto en marcha un modelo de gobierno de IA Responsable en todo el grupo.
En cuanto a los cambios en el mercado laboral, el informe del World Economic Forum “Future of Jobs Report 2023” estima que el 19% de la mano de obra podría ver más del 50% de sus tareas automatizadas por la IA. Sin embargo, también prevé que la demanda de especialistas en IA y aprendizaje automático impacte positivamente en la creación de empleo, con un incremento del 40% en la necesidad de especialistas en este campo, lo que se traduce en aproximadamente un millón de nuevas vacantes a nivel global.
La transformación del panorama laboral genera una demanda urgente de reciclaje y actualización de habilidades. Por ello, es crucial implementar estrategias de formación que abarquen múltiples niveles y enfoques. En esta línea, Telefónica es una de las catorce empresas que lideran “Reskilling for Employment”, una iniciativa de la European Round Table cuyo objetivo es ofrecer nuevas oportunidades al mercado laboral de Europa y cerrar las brechas de habilidades en la transición digital, asegurando un futuro inclusivo, competitivo y próspero.
El impacto ambiental de la IA
Oportunidades
La capacidad de análisis de la IA permite interpretar una gran cantidad de datos en poco tiempo. En un contexto donde el cambio climático está intensificando fenómenos meteorológicos y afectando negativamente a la biodiversidad, la IA puede analizar imágenes satelitales de manera precisa para mapear los cambios y ofrecer información valiosa a los responsables políticos, ayudándolos a tomar decisiones ambientales bien fundamentadas y adaptadas a la realidad que enfrentamos. Asimismo, el uso de la IA en las ciencias ambientales podría transformar estas disciplinas en ciencias de «big data», aportando innovación a las actividades de mitigación y adaptación al cambio climático, así como a la conservación de la biodiversidad.
Además, la IA puede monitorear el estado de las instalaciones y hacer un seguimiento de los procesos. Junto con el IoT, el mantenimiento predictivo de las instalaciones permite actuar a tiempo frente a posibles averías, lo que alarga su vida útil y reduce la generación de residuos electrónicos. De igual manera, si se aplica una solución de IA a lo largo de un proceso, esta puede analizar los datos recopilados y generar posibles escenarios en los que se maximice la eficiencia en el uso de recursos como la energía, el agua o las materias primas. Esta eficiencia no solo se traduce en un ahorro de recursos, sino también en la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas.
Retos
Debido a sus requerimientos de procesamiento y almacenamiento de datos, la IA es muy demandante en términos energéticos. Por ejemplo, según la Agencia Internacional de Energía, una sola consulta de ChatGPT requiere 2,9 vatios-hora de electricidad, en comparación con los 0,3 vatios-hora que consume una búsqueda en Google. Aunque algunas innovaciones en IA acelerarán la velocidad de procesamiento sin aumentar proporcionalmente el uso de electricidad, la expansión del uso de la IA seguirá implicando un aumento en el consumo energético de esta tecnología.
Asimismo, se estima que la IA incrementará la demanda de nuevos centros de datos, los cuales, debido a sus requisitos de temperatura y humedad, requieren grandes cantidades de energía. Estos centros operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, durante todo el año. Las enormes demandas de almacenamiento y procesamiento, así como los estrictos requisitos de temperatura y humedad, hacen que estos centros sean altamente intensivos en el uso de energía y agua. El alto consumo de estos recursos se debe principalmente a las demandas de TI, el equipo de refrigeración, la iluminación, la distribución de energía y otros requisitos. Actualmente, los centros de datos en todo el mundo consumen entre el 1% y el 2% del total de energía, pero se estima que este porcentaje aumente al 3% o 4% para finales de la década. Goldman Sachs Research proyecta que la demanda de energía de los centros de datos crecerá un 160% para 2030.
Telefónica, como parte de sus principios de IA, está comprometida a minimizar el impacto ambiental de esta tecnología en sus operaciones para reducir su huella de carbono y optimizar la eficiencia energética de los sistemas de IA. Adicionalmente, ante la tendencia de incremento en el consumo energético, la compañía reconoce la importancia de fomentar la eficiencia energética en el ecosistema digital. En este sentido, desde hace años Telefónica lleva impulsando la eficiencia energética en sus actividades, lo que le ha permitido reducir el consumo de energía en un 8,6% desde 2015, a pesar de que el tráfico se ha multiplicado por 8,6 veces.
