La inteligencia artificial en sostenibilidad: aplicaciones para la inversión sostenible

El principal inconveniente del uso de la IA en la inversión sostenible es que la IA consiste esencialmente en un algoritmo informático que opera en el espacio digital y virtual, mientras que la mayoría de los aspectos de la inversión sostenible son físicos, como la construcción de turbinas eólicas o la protección de la biodiversidad.

El machine learning consiste fundamentalmente en detectar patrones. El ordenador extrapola los datos para detectar anomalías, determinar dónde se puede mejorar la eficiencia y, en última instancia, predecir futuras tendencias. Un ejemplo sencillo es la función de «autocompletar» de los mensajes de los smartphones, que aprende de los hábitos de escritura, o los programas detectores de spam de los de correos electrónicos.

Aunque estos algoritmos se limiten al mundo digital, tienen un enorme potencial de aplicación en la inversión sostenible, afirma Chen, Head of Alternative Alpha Research en Robeco. Se puede utilizar en ámbitos como la modelización del clima, la detección de la deforestación, el progreso de la asistencia sanitaria, la educación y el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS).

De hecho, tiene aplicaciones en todo el espectro ambiental, social y de gobernanza (ASG), afirma Chen. Y es bastante sencillo empezar con la «A» de ambiental.

«El cambio climático es uno de los mayores retos de la humanidad», afirma Chen. «El programa Apolo, que permitió alunizar por primera vez al ser humano, supuso un enorme desafío cuya consecución exigió la colaboración de un ejército de científicos e ingenieros con el Gobierno. Ocurre lo mismo con el clima: es necesario que el Gobierno tome la iniciativa, pero también que participen científicos, académicos y las ONG».

«La IA puede detectar patrones complicados en conjuntos de datos muy grandes en el modelo climático mundial. Probablemente sea lo primero en lo que puede ayudarnos. Puede usarse para observar las corrientes oceánicas y su reflexión solar en la atmósfera: se trata de un gran sistema interconectado».

«Si tienes fotos de satélites o de drones tomadas en selvas tropicales u otras áreas protegidas, también se puede usar IA para analizar los patrones, detectar anomalías y detectar actividades ilegales».

Chen cree que la IA también puede desempeñar un papel en segundo plano al desarrollar energías renovables y, por tanto, podría compensar sus propias emisiones que se producen al entrenar y ejecutar algoritmos de IA. El uso de ordenadores representa el 2% de todo el CO₂ mundial, es decir, más que la industria aeronáutica. En la actualidad, gran parte de la IA se obtiene quemando combustibles fósiles.

«El machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) no pueden fabricar un aerogenerador», afirma. «Sin embargo, antes de construirlo, debemos decidir dónde situarlo, cómo construirlo, qué tecnología utilizar, así como las ventajas y desventajas previstas. Se necesita saber qué tipo de generador o imanes poner en esos aerogeneradores. Se trata de un análisis bastante complicado en el que la IA puede ayudar a los humanos a optimizarlo».

Además, los aerogeneradores no funcionan cuando no hay viento y la energía solar no funciona de noche, de modo que es necesario almacenar la electricidad para los periodos de inactividad. La construcción de una nueva red representa hasta el 30% de la inversión necesaria para alcanzar cero emisiones netas en 2050.

«Debemos crear una especie de sistema de baterías, porque la energía renovable no es tan fiable como los combustibles fósiles», afirma Chen. «Entonces, ¿cuáles son los lugares idóneos para colocar estas baterías? ¿Cómo se construye una red de baterías óptima? Satisfacer las demandas energéticas de la sociedad y paliar el carácter esporádico y periódico de la generación de energías renovables son algunas de las muchas cuestiones en las que la IA puede resultar útil».

Un ejemplo práctico es el de los centros de datos de Google, donde los gigantescos servidores que procesan los productos de Google, como los motores de búsqueda, Gmail y YouTube, generan mucho calor. Asimismo, este equipamiento debe conservarse con refrigeradores que consumen mucha energía. Un programa de IA creado por DeepMind, filial de Google, utilizó el machine learning para intentar mitigar su impacto medioambiental. ¹

El programa de DeepMind recopiló los datos históricos obtenidos de miles de sensores situados en el centro de datos, como las temperaturas y las velocidades de refrigeración, y los introdujo en un conjunto de redes neuronales. A continuación, se añadieron factores de consumo energético para que la máquina pudiera predecir la futura temperatura del centro de datos a lo largo de la siguiente hora. De este modo, se podría calcular la energía óptima necesaria para refrigerar todo correctamente.

En consecuencia, el programa consiguió reducir en un 40% la energía necesaria para la refrigeración y en un 15% los gastos generales futuros derivados del uso eficaz de la energía. Google ha previsto futuras aplicaciones de esta tecnología, como la reducción del consumo de energía en la fabricación de semiconductores y el ahorro en el consumo de agua.

En un nivel más amplio, la tecnología de DeepMind puede utilizarse en hogares, oficinas y fábricas para estudiar los niveles de ocupación y maximizar así la eficiencia energética. Del mismo modo que los sensores pueden apagar las luces si no hay nadie sentado debajo de ellas, el machine learning incorpora los niveles de calor corporal detectados para determinar los momentos en que es necesario subir o bajar la calefacción o el aire acondicionado. Los dispositivos inteligentes como Alexa de Amazon consiguen algo similar en los hogares. ²

Entre otros usos se incluye la ayuda al crecimiento de los vehículos eléctricos, donde los programas de navegación con IA aprenden dónde se han instalado nuevas estaciones de carga para ayudar al conductor a encontrar la más cercana. Su mayor utilización ha sido en el desarrollo de vehículos autónomos, tanto de gasolina como eléctricos, donde la máquina aprende la topografía local, las condiciones de conducción y el sistema de semáforos para circular con seguridad por las ciudades.

El uso de la IA en el aspecto social de los factores ASG se centra principalmente en sus aplicaciones en la asistencia sanitaria y la educación, como en la búsqueda de una cura para el cáncer, la ingeniería molecular o el fomento de la educación personalizada. La IA también podría reducir los costes de la asistencia sanitaria en zonas del mundo donde escasea, ya que una máquina puede, en última instancia, ampliarla y abaratarla.

«Vivo en Boston, uno de los centros biotecnológicos del mundo», afirma Chen. «La gente de la industria biotecnológica me dice que están usando mucho la IA en sus diseños de fármacos y descubrimientos terapéuticos de cuestiones como el mRNA. Usan la IA para ayudar a simular los efectos de los fármacos en diversas patologías».

«Así que ya está arraigado en el proceso de I+D para simular cómo reaccionarán e interactuarán diversos procesos o mecanismos biológicos con diversas terapias. Existen muchísimas aplicaciones. Se encuentra en la frontera de la búsqueda de soluciones contra enfermedades que han asolado a la humanidad durante mucho tiempo».

Un uso verificado es en las pruebas del cáncer que buscan marcadores proteicos o indicadores de determinadas anomalías. Si un paciente tiene un determinado marcador proteico en una célula sanguínea, los algoritmos de comparación de patrones pueden cotejarlo con otros marcadores para detectar anomalías, y con un nivel de precisión superior al del personal médico.

Además, se pueden acelerar enormemente los tiempos de diagnóstico, que en el caso de enfermedades potencialmente mortales como el cáncer resultan cruciales para determinar si el tumor puede tratarse a tiempo. Sin embargo, quizás el mayor uso de la IA consista primero en permitir el acceso a la sanidad.

«El motivo por el que se debe esperar tanto para ver a un médico es que no hay suficientes, y es aquí donde la IA puede marcar una gran diferencia», afirma Chen. «En general, los médicos examinan los síntomas y, a partir de sus conocimientos, determinan cuáles son las causas más probables. Realizarán diagnósticos y pruebas, y luego interpretarán los resultados. Gran parte de eso puede automatizarse por completo».

Esto podría ser de gran utilidad para los habitantes de poblaciones aisladas, países en desarrollo y países fronterizos, donde la asistencia sanitaria no es fácil de obtener o es demasiado cara para ofrecerla con los medios tradicionales. El paciente informaría de sus síntomas y los datos se procesarían en una ciudad cercana, desde donde se organizaría y enviaría el tratamiento.

Aquí radica el primer gran problema de la IA: ¿y si se equivoca? ¿Confiaría su diagnóstico a un robot o a un especialista con bata blanca? «Por supuesto, la IA puede equivocarse, pero también pueden equivocarse los médicos, quienes también cometen errores de diagnóstico», señala Chen.

«Naturalmente, nos hemos acostumbrado a confiar más en las personas que en un robot, y así debe ser. No digo que la IA pueda sustituir a las personas, pero al menos puede aumentar la cantidad de especialistas humanos y llevar a cabo gran parte del trabajo preliminar».

Además, ¿a quién se demandaría si una máquina se equivocara, dado que no se puede emprender acciones legales contra un ordenador? Eso no supone ningún problema, ya que un paciente se limitaría a demandar al proveedor de asistencia sanitaria o a la aseguradora, igual que antes. «Sigue existiendo un marco jurídico general que cuenta con el respaldo del sistema sanitario y el Gobierno para resolver las reclamaciones», añade Chen. «Eso no cambiará aunque sí cambie el sistema de diagnóstico».

Más allá de la asistencia sanitaria, la IA también podría revolucionar la educación al mejorar el acceso para todos por igual. «Probablemente, los conocimientos sean nuestro recurso nacional más valioso», afirma Chen. «Sin embargo, mejorar los conocimientos de la población mediante una educación de alta calidad resulta muy caro porque requiere una atención individualizada».

«Cada niño es diferente, y todos aprenden de forma distinta. ¿Pero cómo puede lograrse? Hay que facilitar el acceso tanto en las grandes ciudades, donde se necesita individualización, como en lugares aislados, donde basta con disponer de un acceso básico».

«Hay gente preocupada por el uso indebido de la IA, como al emplear ChatGPT para escribir un ensayo y aprobar una asignatura, pero creo que las ventajas de la IA en la educación son enormes. Los colegios privados pueden ofrecer una atención más personalizada o adaptada, pero los establecimientos públicos no disponen de los recursos necesarios. Con la IA podemos equiparar las condiciones y aumentar la igualdad».

Las máquinas ya pueden crear programas educativos individualizados para educar a los niños de forma personalizada, en vez de limitarse a adoptar un planteamiento general, si bien esto ocurre sobre todo en el mundo desarrollado. En la actualidad, muchas escuelas están invirtiendo en proporcionar a los niños iPads para poder centrarse en el aprendizaje y personalizarlo, en vez de contratar más profesores destinados a unas aulas con cada vez más alumnos.

En cuanto a la letra «S» de ASG, la utilidad de la IA se traduce en la posibilidad de que resulte de ayuda —o incluso fundamental— para alcanzar muchos de los ODS. Entre estos objetivos se incluyen los relacionados con el medio ambiente, como el ODS 13 (Acción por el clima), los que intentan mejorar la asistencia sanitaria, como el ODS 3 (Salud y bienestar), y los relacionados con el aprendizaje, como el ODS 4 (Educación de calidad) o la desigualdad, liderados por el ODS 5 (Igualdad de género) y el ODS 10 (Reducción de las desigualdades).

Entonces, con semejante capacidad, ¿qué ocurre con el uso de la IA en la gobernanza? Robeco está desarrollando programas que ayudan a examinar miles de millones de fragmentos de datos de empresas con el fin de encontrar patrones al elaborar políticas de titularidad activa.

La titularidad activa requiere un análisis de los resultados de la empresa para decidir el voto o diseñar una estrategia de engagement si se detectan problemas. Tras ello, se produce una interacción personal con los representantes de la empresa durante los subsiguientes diálogos.

«Por lo tanto, el uso de la IA puede ayudar a los profesionales de la administración a centrarse más en sus análisis y a ser más eficientes en sus contactos con las empresas", afirma Michiel van Esch, Head of Voting en Robeco. «La IA puede ayudar cada vez más a realizar tareas de preparación, recopilación de datos, aumentar la eficacia de los informes y detectar cambios en las informaciones corporativas».

Y como las máquinas son muy buenas identificando anomalías entre grandes volúmenes de datos, la IA también puede ayudar con el cumplimiento y la auditoría de las empresas. El potencial que ofrece a los responsables de Compliance para detectar conductas indeseables fue parodiado recientemente en una viñeta de Alex, un banquero de inversión ficticio de la City londinense, publicada en el periódico Daily Telegraph.³

La capacidad de predecir patrones en las emociones humanas no es nueva: hace tiempo que se utiliza en las pruebas con polígrafo para detectar si alguien miente. En una ocasión, Chen lo utilizó para crear un diccionario evolutivo de la jerga de inversión china.

Gran parte del mercado de acciones chinas de clase A está impulsado por la confianza de los inversores retail menos sofisticados. Se utilizó un programa de PLN para leer blogs de inversión en chino que suelen utilizar el argot en su lengua vernácula para entender mejor cuáles son los valores preferidos y por qué. ⁴

«Al igual que con la jerga china, el NLP puede distinguir la confianza expresada e interpretar si alguien está siendo muy ambiguo o muy concreto», explica Chen. «En este sentido, tenemos en marcha un proyecto para detectar greenwashing».

Sin embargo, lo que realmente está en juego no es tanto cómo la IA podría mejorar la gobernanza corporativa o detectar greenwashing, sino más bien cómo se gobierna la tecnología en sí. Uno de los temores es que se convierta en un ser sensible y desarrolle una conciencia que amenace a la humanidad. ¿Podría llegar a ser una forma de vida? En marzo, algunos líderes tecnológicos, entre ellos Elon Musk, llegaron a pedir que se detuvieran durante seis meses los avances en IA hasta que se conocieran todos los riesgos. ⁵

La idea de que la IA se subleve contra sus creadores humanos es una fuente de inspiración para grandes películas, pero se limita a los guiones de Hollywood, según afirman tanto Chen como un reconocido experto en defensa global: el Pentágono. «Supongo que crear una “inteligencia general artificial” (IGA) que llegue a ser sensible, es una posibilidad, pero desde luego no lo es ahora mismo", afirma Chen.

«La gente lleva décadas hablando de cargar la conciencia humana a algún tipo de estructura informática y conseguir cosas como convertir los sueños en material audiovisual. Sin embargo, nadie ha descubierto cómo hacerlo».

Esta opinión de que las máquinas no se alzarán contra nosotros la comparte el Departamento de Defensa de Estados Unidos, que ha puesto en marcha la «Taskforce Lima» para estudiar la seguridad de los últimos avances en IA en caso de que alguna vez se conviertan en una amenaza para la humanidad. Sin embargo, no debemos empezar a preocuparnos aún, afirma el doctor Craig Martell, jefe de inteligencia digital del Pentágono.

«No es ni una panacea ni la caja de Pandora», afirmó durante una entrevista en una exposición armamentística celebrada el pasado mes de septiembre en Londres.⁶ «El valor de esa tecnología dependerá por completo de la cantidad y calidad de los datos que tengamos. Gran parte de ellos son datos sin clasificar ni etiquetar. No es información, es ruido».

Según Martell, la IA es actualmente muy poco fiable como para utilizarla en el Departamento de Defensa «salvo para redactar el primer borrador de un memo». Sin embargo, Vladimir Putin declaró en una ocasión que la nación que consiga dominar la IA «dominará el mundo», y China está desarrollando abiertamente aplicaciones militares para esta tecnología, lo que ha llevado al Congreso de Estados Unidos a exigir que el Pentágono domine la IA antes de que lo hagan sus enemigos.

Tampoco debemos dejarnos llevar por la idea de que la IA podría dar paso a fenómenos de ciencia ficción como viajar en el tiempo o a la velocidad de la luz, afirma Chen. «Algunas cosas son una constante: hay constantes físicas universales», afirma. «No creo que se puedan vencer las leyes de la física todavía».

«No obstante, lo que ha sorprendido es la velocidad a la que avanza la IA: parece que cada dos días aparece una nueva aplicación. La última, es que la IA puede leer códigos informáticos o una hoja de cálculo y luego explicar con palabras lo que está haciendo. Es realmente asombroso».

La regulación podría ser la base de las medidas para frenar cualquier amenaza —real o imaginaria— que plantee la IA. Uno de los abusos conocidos de la tecnología es el «Deepfake»: la creación de vídeos, imágenes y discursos aterradoramente realistas.

Muchas personas no pueden distinguir entre la IA y la realidad. En octubre de 2023 se creó una voz que simulaba que el líder del principal partido de la oposición en el Reino Unido, Keir Starmer, estaba insultando a un compañero. Se difundió profusamente en las redes sociales, llegando a acumular 1,5 millones de visitas en la plataforma X (antes Twitter), hasta que finalmente se descubrió que era deepfake. ⁷

«Es como todo: hay aspectos positivos y negativos», afirma Chen. «Por ejemplo, internet se puede utilizar para lo bueno y para lo malo. En general, internet ha sido algo maravilloso para la gente. Podemos comunicarnos mucho más fácilmente, ha reducido los obstáculos al acceso a la información y nos ha proporcionado el comercio electrónico. Sin embargo, también existen muchas cosas negativas, como las estafas en el comercio electrónico, los depredadores en línea, los abusos en las redes sociales y la difusión instantánea de información errónea».

«Es innegable que la capacidad de crear ultra falsificaciones o alternativos similares supone un enorme problema. Pero todo depende de quienes lo utilicen, y no creo que lleguemos a erradicar a la gente que hace un uso indebido».

«No hay blanco o negro, sino muchos matices de gris. Depende de la cultura, el contexto y los distintos sistemas de valores. La impresión 3D es estupenda hasta que alguien la usa para fabricar un arma».

Chen afirma que la aparición de las armas nucleares, que nunca se han utilizado desde que se lanzaron sobre Japón en 1945 —a pesar de su proliferación mundial—, demuestra que la humanidad es capaz de gestionar amenazas que podrían provocar su propia destrucción.

«Creo que la humanidad tiene la capacidad de regular la IA para evitar que se vuelva una catástrofe», afirma Chen. «Soy moderadamente optimista y creo que la gente encontrará la manera de poder regularlo».

Sin embargo, lo realmente importante es que los Gobiernos del mundo trabajen de forma sincronizada, al igual que ocurre con el cambio climático. «Necesitamos un liderazgo común, lo que podría ser mucho pedir en estos días, pero tiene que haber algún tipo de marco global, como el que se vio con el Acuerdo de París, para lograr un régimen regulador común», afirma.

Si queremos que continúen los asombrosos avances de la IA, esto también debería estar sujeto a límites para que la regulación no ahogue la innovación, afirma Chen. Prácticamente todos los avances tecnológicos observados en el último medio siglo, desde la aparición de los smartphones hasta el reciente desarrollo de vacunas contra el virus COVID-19, han sido impulsados por el afán de lucro del sector privado.

Siempre habrá repercusiones. Las máquinas de vapor sustituyeron a los caballos, muy a pesar de los herreros, a la vez que los medios digitales han acabado con los periódicos, las cintas de vídeo y la mayor parte de la industria de películas fotográficas. Sin embargo, el progreso tecnológico también tiene sus límites: a pesar de que el aterrizaje en la luna se convirtió en el mayor logro de la humanidad, desde entonces nadie ha vuelto, y desde luego no estamos ni siquiera cerca de colonizar otros planetas.

En general, la IA se puede describir como una tecnología transformadora a la espera de un uso final beneficioso, de la misma manera que la electricidad es simplemente el medio para alimentar cualquier aparato —desde la iluminación doméstica hasta el secador de pelo— o cualquier futuro proyecto lunar.

«Lo fascinante de la IA no es solo lo que puede hacer por sí misma, sino lo que posibilita y potencia, y lo que puede conseguir junto con otras innovaciones, como hizo la electricidad», afirma Chen.

«La máquina de vapor era, en definitiva, un dispositivo que permitía el ahorro de mano de obra; la IA puede situarnos en un nivel superior al mejorarse constantemente a sí misma, tal y como implica el machine learning».

«Solo tenemos que asegurarnos de controlarlo... por si acaba controlándonos a nosotros».

Notas al pie

¹ La IA de DeepMind reduce en un 40% la energía utilizada para refrigerar los centros de datos de Google (blog.google)
² Cómo la IA acelera la transición energética | Open Innovability (enel.com)
³ Viñeta de Alex
⁴ Enseñar a las máquinas a entender el argot chino de las inversiones: https://www.pm-research.com/content/iijjfds/2/1/116
⁵ https://www.reuters.com/technology/musk-experts-urge-pause-training-ai-systems-that-can-outperform-gpt-4-2023-03-29/
⁶ El jefe de Defensa de Estados Unidos insiste en que el mundo «no está cerca» de una amenaza existencial por parte de la IA | Noticias de Ciencia y Tecnología | Sky News
⁷ https://www.politico.eu/article/uk-keir-starmer-labour-party-deepfake-ai-politics-elections/