🌐 La IA aún no demuestra su impacto real en la lucha climática, según análisis
The climate case for AI has not been made
Aquesta setmana, mentre els països es reuneixen a Antalya, Turquia, per a la conferència climàtica de les Nacions Unides, un tema que probablement dominarà la conversa és la intel·ligència artificial (IA). L'amfitrió ha instat els països a comprometre's a garantir que la IA sigui dissenyada, potenciï i es desplegui de manera que doni suport a l'acció climàtica.
No obstant això, fins ara, les indústries de tot el món no estan fent prou per aprofitar la tecnologia i realment reduir les emissions de gasos d'efecte hivernacle que escalfen el planeta, malgrat algunes afirmacions molt optimistes de les empreses d'IA.
El 2024, el CEO d'OpenAI, Sam Altman, va declarar que la IA desencadenaria "triomfs sorprenents", incloent-hi "arreglar el clima". L'any anterior, en un article d'opinió de 2023, la cap de sostenibilitat de Google i el seu coautor van escriure que la IA podria reduir les emissions globals entre un 5% i un 10% per al 2030.
Alguns investigadors acadèmics han examinat aquestes afirmacions relacionades amb el clima i la IA. Un estudi revisat per parells publicat l'any passat, liderat per investigadors de l'Institut de Recerca Grantham de la London School of Economics i la firma Systemiq, va estimar que la IA podria ajudar a reduir les emissions globals en l'equivalent de 3,2 a 5,4 mil milions de tones de diòxid de carboni anualment per al 2035, el que equival aproximadament a les emissions anuals relacionades amb l'energia dels EUA en l'extrem superior, fins i tot després de restar la pròpia petjada energètica de la IA. Aquests possibles beneficis es concentren principalment en tres sectors: energia, carn i productes lactis, i vehicles.
Però les projeccions com aquestes són només tan bones com la nostra disposició a provar-les contra la realitat actual. Llavors, hi ha evidència que les majors empreses en aquests tres sectors estan començant a integrar la IA d'acord amb les projeccions de l'estudi, i si és així, els resultats coincideixen amb les expectatives? O el nombre de 2035 continua sent majoritàriament aspiracional?
Les empreses d'aquests sectors han anunciat nombrosos esforços inicials per incorporar la IA en diverses pràctiques comercials. Però una revisió assistida per IA de la informació pública d'actors significatius del mercat en cada sector va trobar que pocs han anunciat que estan seguint les rutes específiques de reducció d'emissions que van informar les projeccions de l'estudi, i encara menys afirmen haver-les utilitzat per aconseguir un progrés climàtic significatiu.
El sector energètic és on les matemàtiques subjacents de l'estudi anterior són més concretes: la previsió d'oferta i demanda impulsada per IA podria augmentar la quantitat d'electricitat renovable que arriba a la xarxa des d'instal·lacions solars i eòliques ja construïdes en fins a un 20%, el que podria evitar unes 1,8 mil milions de tones d'emissions a l'any. No obstant això, dels operadors de xarxa revisats a la Xina, els Estats Units i Europa, només un va desplegar un programa d'IA significatiu i operatiu conegut d'aquest tipus, segons l'anàlisi. Una associació entre el National Grid ESO del Regne Unit i Open Climate Fix va reduir a la meitat l'error de previsió solar de l'operador de xarxa, evitant centenars de milers de tones de diòxid de carboni a l'any. Més enllà d'aquest exemple al Regne Unit, molts altres operadors de xarxa a la UE, els EUA i la Xina tenien poc a mostrar en el registre públic en termes de la integració d'IA prevista per l'estudi.
El sector de carn i productes lactis ofereix el contrast més marcat entre la preparació tecnològica i la realitat del mercat. Per aconseguir les reduccions d'emissions de 2035 anticipades en l'estudi anterior, la IA necessitaria tancar la bretxa de sabor i cost entre les proteïnes tradicionals i les alternatives, com hamburgueses cultivades en laboratori o substituts de llet a base de plantes. En un dels esforços més clars per aconseguir això, l'empresa de tecnologia alimentària i d'IA NotCo va formar recentment una empresa conjunta amb Kraft Heinz utilitzant la seva plataforma Giuseppe, que analitza dades moleculars de plantes per identificar combinacions que repliquen el sabor, la textura i l'olor dels productes animals.
Però poques altres empreses de proteïnes alternatives tenien una forma tan profundament integrada d'utilitzar la IA en el desenvolupament de productes, suggereix la revisió assistida per IA. Mentrestant, el sector sembla enfrontar problemes més fonamentals, incloent-hi una adopció per part del consumidor principal obstinadament lenta i nivells de finançament decreixents. Més notablement, el capital de risc que flueix cap a la carn cultivada va caure d'un pic de 989 milions de dòlars el 2021 a al voltant de 83 milions de dòlars l'any passat.
El sector del transport ofereix alguns exemples esperançadors del tipus d'integració d'IA necessària per aconseguir les projeccions de l'estudi, particularment entre els fabricants de bateries i les plataformes de transport compartit. CATL, que controla aproximadament el 40% del mercat global de bateries per a vehicles elèctrics, va llançar un sistema d'IA entrenat en més de 100.000 casos de disseny de bateries i 600 terabytes de dades de prova. Segons la companyia, va reduir el temps necessari per avaluar materials candidats en dos ordres de magnitud. Investigadors independents també van trobar que la plataforma de transport compartit Didi Chuxing va poder reduir les emissions per viatge en un 16% de mitjana utilitzant un enrutament optimitzat per IA per minimitzar els desviaments.
No obstant això, hi ha un altre gran problema en el cas climàtic per a la IA: les empreses de petroli i gas també estan interessades en aquestes eines per moltes raons, incloent-hi el potencial per augmentar la producció de combustibles fòssils. Les empreses tecnològiques que es van comprometre amb objectius de sostenibilitat en el passat haurien de respondre preguntes sobre com les seves eines podrien utilitzar-se per impulsar tant l'energia bruta i antiga com l'energia neta i renovable.
Finalment, també val la pena assenyalar que integrar la IA és només el primer pas, i continua sent incert en quina mesura la tecnologia pot accelerar els tipus de millores i innovacions previstes. La IA també fa poc per escurçar els camins estàndard per certificar, permetre, construir, empaquetar, comercialitzar i vendre qualsevol producte, instal·lació o servei resultant.
Font: https://www.technologyreview.com/2026/11/09/1148166/the-climate-case-for-ai-has-not-been-made/
The climate case for AI has not been made
Esta semana, mientras los países se reúnen en Antalya, Turquía, para la conferencia climática de las Naciones Unidas, un tema que probablemente dominará la conversación es la inteligencia artificial (IA). El anfitrión ha instado a los países a comprometerse a garantizar que la IA sea diseñada, potenciada y desplegada de manera que apoye la acción climática.
Sin embargo, hasta ahora, las industrias de todo el mundo no están haciendo lo suficiente para aprovechar la tecnología y realmente reducir las emisiones de gases de efecto invernadero que calientan el planeta, a pesar de algunas afirmaciones muy optimistas de las empresas de IA.
En 2024, el CEO de OpenAI, Sam Altman, declaró que la IA desataría «triunfos asombrosos», incluyendo «arreglar el clima». El año anterior, en un artículo de opinión de 2023, la jefa de sostenibilidad de Google y su coautor escribieron que la IA podría reducir las emisiones globales entre un 5% y un 10% para 2030.
Algunos investigadores académicos han examinado estas afirmaciones relacionadas con el clima y la IA. Un estudio revisado por pares publicado el año pasado, liderado por investigadores del Instituto de Investigación Grantham de la London School of Economics y la firma Systemiq, estimó que la IA podría ayudar a reducir las emisiones globales en el equivalente de 3.2 a 5.4 mil millones de toneladas de dióxido de carbono anualmente para 2035, lo que equivale aproximadamente a las emisiones anuales relacionadas con la energía de EE.UU. en el extremo superior, incluso después de restar la propia huella energética de la IA. Esos posibles beneficios se concentran principalmente en tres sectores: energía, carne y productos lácteos, y vehículos.
Pero las proyecciones como estas son solo tan buenas como nuestra disposición a probarlas contra la realidad actual. Entonces, ¿hay evidencia de que las mayores empresas en estos tres sectores están comenzando a integrar la IA de acuerdo con las proyecciones del estudio, y si es así, los resultados coinciden con las expectativas? ¿O el número de 2035 sigue siendo mayormente aspiracional?
Las empresas de estos sectores han anunciado numerosos esfuerzos iniciales para incorporar la IA en diversas prácticas comerciales. Pero una revisión asistida por IA de la información pública de actores significativos del mercado en cada sector encontró que pocos han anunciado que están siguiendo las rutas específicas de reducción de emisiones que informaron las proyecciones del estudio, y aún menos afirman haberlas utilizado para lograr un progreso climático significativo.
El sector energético es donde las matemáticas subyacentes del estudio anterior son más concretas: la previsión de oferta y demanda impulsada por IA podría aumentar la cantidad de electricidad renovable que llega a la red desde instalaciones solares y eólicas ya construidas en hasta un 20%, lo que podría evitar unas 1.8 mil millones de toneladas de emisiones al año. Sin embargo, de los operadores de red revisados en China, Estados Unidos y Europa, solo uno desplegó un programa de IA significativo y operativo conocido de este tipo, según el análisis. Una asociación entre el National Grid ESO del Reino Unido y Open Climate Fix redujo a la mitad el error de previsión solar del operador de red, evitando cientos de miles de toneladas de dióxido de carbono al año. Más allá de este ejemplo en el Reino Unido, muchos otros operadores de red en la UE, EE.UU. y China tenían poco que mostrar en el registro público en términos de la integración de IA prevista por el estudio.
El sector de carne y productos lácteos ofrece el contraste más marcado entre la preparación tecnológica y la realidad del mercado. Para lograr las reducciones de emisiones de 2035 anticipadas en el estudio anterior, la IA necesitaría cerrar la brecha de sabor y costo entre las proteínas tradicionales y las alternativas, como hamburguesas cultivadas en laboratorio o sustitutos de leche a base de plantas. En uno de los esfuerzos más claros para lograr esto, la empresa de tecnología alimentaria y de IA NotCo formó recientemente una empresa conjunta con Kraft Heinz utilizando su plataforma Giuseppe, que analiza datos moleculares de plantas para identificar combinaciones que replican el sabor, la textura y el olor de los productos animales.
Pero pocas otras empresas de proteínas alternativas tenían una forma tan profundamente integrada de usar la IA en el desarrollo de productos, sugiere la revisión asistida por IA. Mientras tanto, el sector parece enfrentar problemas más fundamentales, incluyendo una adopción por parte del consumidor principal obstinadamente lenta y niveles de financiación decrecientes. Más notablemente, el capital de riesgo que fluye hacia la carne cultivada cayó de un pico de $989 millones en 2021 a alrededor de $83 millones el año pasado.
El sector del transporte ofrece algunos ejemplos esperanzadores del tipo de integración de IA necesaria para lograr las proyecciones del estudio, particularmente entre los fabricantes de baterías y las plataformas de transporte compartido. CATL, que controla aproximadamente el 40% del mercado global de baterías para vehículos eléctricos, lanzó un sistema de IA entrenado en más de 100,000 casos de diseño de baterías y 600 terabytes de datos de prueba. Según la compañía, redujo el tiempo necesario para evaluar materiales candidatos en dos órdenes de magnitud. Investigadores independientes también encontraron que la plataforma de transporte compartido Didi Chuxing pudo reducir las emisiones por viaje en un 16% en promedio al usar enrutamiento optimizado por IA para minimizar los desvíos.
Sin embargo, hay otro gran problema en el caso climático para la IA: las empresas de petróleo y gas también están interesadas en estas herramientas por muchas razones, incluyendo el potencial para aumentar la producción de combustibles fósiles. Las empresas tecnológicas que se comprometieron con objetivos de sostenibilidad en el pasado deberían responder preguntas sobre cómo sus herramientas podrían usarse para impulsar tanto la energía sucia y antigua como la energía limpia y renovable.
Finalmente, también vale la pena señalar que integrar la IA es solo el primer paso, y sigue siendo incierto en qué medida la tecnología puede acelerar los tipos de mejoras e innovaciones previstas. La IA también hace poco para acortar los caminos estándar para certificar, permitir, construir, empaquetar, comercializar y vender cualquier producto, instalación o servicio resultante.
Fuente: https://www.technologyreview.com/2026/11/09/1148166/the-climate-case-for-ai-has-not-been-made/
The climate case for AI has not been made
This week, as countries gather in Antalya, Turkey, for the United Nations climate conference, one topic likely to dominate the conversation is artificial intelligence (AI). The host has urged countries to commit to ensuring that AI is designed, powered, and deployed in ways that support climate action.
However, so far, industries worldwide are not doing enough to leverage the technology and genuinely reduce the greenhouse gas emissions that warm the planet, despite some very optimistic claims from AI companies.
In 2024, OpenAI CEO Sam Altman declared that AI would unleash "amazing triumphs," including "fixing the climate." The previous year, in a 2023 opinion piece, Google's head of sustainability and her co-author wrote that AI could reduce global emissions by between 5% and 10% by 2030.
Some academic researchers have examined these climate-related claims about AI. A peer-reviewed study published last year, led by researchers from the Grantham Research Institute at the London School of Economics and the firm Systemiq, estimated that AI could help reduce global emissions by the equivalent of 3.2 to 5.4 billion tonnes of carbon dioxide annually by 2035, roughly equivalent to the U.S.'s annual energy-related emissions at the upper end, even after subtracting AI's own energy footprint. These potential benefits are concentrated mainly in three sectors: energy, meat and dairy, and vehicles.
But projections like these are only as good as our willingness to test them against current reality. So, is there evidence that the largest companies in these three sectors are beginning to integrate AI according to the study's projections, and if so, do the results match expectations? Or does the 2035 number remain mostly aspirational?
Companies in these sectors have announced numerous initial efforts to incorporate AI into various business practices. But an AI-assisted review of public information from significant market players in each sector found that few have announced they are following the specific emission reduction pathways reported by the study's projections, and even fewer claim to have used them to achieve significant climate progress.
The energy sector is where the underlying maths of the previous study are most concrete: AI-driven supply and demand forecasting could increase the amount of renewable electricity reaching the grid from already-built solar and wind installations by up to 20%, potentially avoiding about 1.8 billion tonnes of emissions a year. However, of the grid operators reviewed in China, the United States, and Europe, only one deployed a significant and operational AI programme of this kind, according to the analysis. A partnership between the UK's National Grid ESO and Open Climate Fix halved the grid operator's solar forecasting error, avoiding hundreds of thousands of tonnes of carbon dioxide a year. Beyond this example in the UK, many other grid operators in the EU, US, and China had little to show in the public record in terms of the AI integration envisioned by the study.
The meat and dairy sector offers the starkest contrast between technological readiness and market reality. To achieve the 2035 emission reductions anticipated in the previous study, AI would need to close the taste and cost gap between traditional proteins and alternatives, such as lab-grown burgers or plant-based milk substitutes. In one of the clearest efforts to achieve this, food tech and AI company NotCo recently formed a joint venture with Kraft Heinz using its Giuseppe platform, which analyses molecular data from plants to identify combinations that replicate the taste, texture, and smell of animal products.
But few other alternative protein companies had such a deeply integrated way of using AI in product development, the AI-assisted review suggests. Meanwhile, the sector appears to face more fundamental issues, including stubbornly slow mainstream consumer adoption and declining funding levels. Most notably, venture capital flowing into cultivated meat fell from a peak of $989 million in 2021 to around $83 million last year.
The transport sector offers some hopeful examples of the kind of AI integration needed to achieve the study's projections, particularly among battery manufacturers and ride-sharing platforms. CATL, which controls about 40% of the global market for electric vehicle batteries, launched an AI system trained on over 100,000 battery design cases and 600 terabytes of test data. According to the company, it reduced the time needed to evaluate candidate materials by two orders of magnitude. Independent researchers also found that ride-sharing platform Didi Chuxing was able to reduce emissions per trip by an average of 16% by using AI-optimised routing to minimise detours.
However, there is another major issue in the climate case for AI: oil and gas companies are also interested in these tools for many reasons, including the potential to increase fossil fuel production. Tech companies that have committed to sustainability goals in the past should answer questions about how their tools could be used to boost both dirty, old energy and clean, renewable energy.
Finally, it is also worth noting that integrating AI is only the first step, and it remains uncertain to what extent the technology can accelerate the types of improvements and innovations envisioned. AI also does little to shorten the standard paths to certify, permit, build, package, market, and sell any resulting product, facility, or service.
Source: https://www.technologyreview.com/2026/11/09/1148166/the-climate-case-for-ai-has-not-been-made/
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