Por Jérémie Fosse, Director de eco-union y participante en el Global Executive Master of the European University Institute
A lo largo de dos meses, tres viajes nos llevaron a explorar dimensiones muy diferentes de la transformación global que está en marcha. En China, conocimos la escala industrial que sustenta la electrificación y la innovación digital. En Ginebra, los debates pasaron de las soluciones tecnológicas a la gobernanza mundial de la inteligencia artificial. En París, la ciencia, la cooperación y el desarrollo sostenible ocuparon el centro del debate sobre nuestro futuro común.
A primera vista, estas parecían ser tres conversaciones independientes: tecnología limpia, inteligencia artificial y diplomacia científica. En realidad, forman parte de un mismo desafío político y de gobernanza. La cuestión central es si seremos capaces de orientar el cambio tecnológico hacia la neutralidad climática, la inclusión social y la prosperidad compartida, y si nuestras instituciones podrán mantenerse al ritmo de un orden mundial cada vez más fragmentado.
China: experimentar la magnitud de la transición
El primer viaje consistió en una visita de estudios a China con la School of Transnational Governance del Instituto Universitario Europeo. El recorrido por Guangzhou, Shenzhen y Pekín combinó visitas a BYD, líder mundial en la fabricación de vehículos eléctricos y baterías; Tencent, uno de los principales grupos tecnológicos y de servicios digitales de China; y Qianhai, la zona internacional de cooperación empresarial y financiera de Shenzhen. El programa se completó con intercambios informales en la Delegación de la Unión Europea en China (Pekín), la Cámara de Comercio Europea en China, el Banco Asiático de Inversión en Infraestructuras y destacadas universidades chinas como la Guangdong University of Foreign Studies y la University of International Business and Economics.
La visita al impresionante Centro de Exposiciones de Planificación Urbana de Guangzhou también permitió comprender mejor la planificación a largo plazo que sustenta la enorme transformación de China. A través de sus planes quinquenales, China hace tangible algo que Europa suele debatir en términos abstractos: la escala y la velocidad.
La electrificación no avanza mediante proyectos piloto aislados. Está respaldada por ecosistemas industriales que conectan la capacidad manufacturera, las infraestructuras energéticas, las plataformas digitales, la investigación de vanguardia y el apoyo público. Del mismo modo, la inteligencia artificial está integrada en un sistema económico más amplio, en lugar de tratarse como una tecnología independiente.
Esta integración intersectorial explica la rapidez con la que China despliega tecnologías limpias. Sin embargo, también plantea preguntas difíciles para Europa: actualmente, la vía más rápida y asequible hacia la descarbonización depende en gran medida de las tecnologías y de las cadenas de suministro chinas. Al mismo tiempo, una concentración excesiva genera vulnerabilidades relacionadas con la seguridad económica, la capacidad industrial y el acceso a materias primas críticas.
El reto que plantea la relación con China en el ámbito de las tecnologías limpias puede describirse como un triángulo de equilibrios entre descarbonización, asequibilidad y competitividad. La respuesta no pasa ni por un proteccionismo indiscriminado ni por una dependencia pasiva, sino por una estrategia más precisa: invertir allí donde Europa dispone de verdaderas ventajas comparativas, establecer condiciones claras para la cooperación con China y diversificar las cadenas de suministro estratégicas mediante alianzas internacionales.
La misma lógica se aplica a la inteligencia artificial. Los algoritmos pueden parecer inmateriales, pero la IA depende de semiconductores, centros de datos, electricidad, agua, minerales, infraestructuras en la nube y competencias altamente especializadas. La transición verde y la transición digital comparten gran parte de la misma base física y geopolítica.
Ginebra: de la competencia tecnológica a la gobernanza compartida
El segundo viaje tuvo lugar en Ginebra, donde se celebró el primer Diálogo Global de las Naciones Unidas sobre la Gobernanza de la Inteligencia Artificial, junto con la AI for Good Global Summit.
Creado en el marco del Global Digital Pact, este diálogo pretende establecer una plataforma universal en la que gobiernos y otras partes interesadas puedan debatir la cooperación internacional en materia de inteligencia artificial. Su agenda incluye reducir las brechas digitales y de capacidades, promover una IA segura y fiable, reforzar la rendición de cuentas, la interoperabilidad y la supervisión humana.
Este enfoque representa un cambio importante. Hasta hace poco, los debates sobre la IA estaban dominados principalmente por la competencia tecnológica, los principios éticos de carácter voluntario y un número limitado de iniciativas regulatorias nacionales o regionales. El proceso impulsado por las Naciones Unidas reconoce que ningún país ni ninguna empresa puede —ni debe— gobernar esta transformación por sí sola.
Sin embargo, los principios globales también deben traducirse en aplicaciones prácticas. La Cumbre Mundial AI for Good ofreció una perspectiva complementaria. Organizada junto con más de 50 organismos asociados de las Naciones Unidas, la cumbre conectó las políticas públicas, las normas internacionales, el desarrollo de capacidades y las soluciones aplicadas al mundo real. Su programa puso de manifiesto el potencial de la inteligencia artificial para contribuir a la acción climática mediante el monitoreo ambiental, la modelización climática, los sistemas de alerta temprana, la resiliencia frente a los desastres, la optimización energética y la agricultura sostenible. Al mismo tiempo, abordó explícitamente la propia huella ambiental de la IA, incluyendo sus infraestructuras y su consumo energético.
Esta dualidad es esencial. La inteligencia artificial puede ayudar a las sociedades a utilizar la energía y los recursos de forma más eficiente, anticipar los riesgos climáticos y acelerar el descubrimiento científico. Sin embargo, un sistema de IA no puede considerarse automáticamente sostenible simplemente porque se aplique a un problema ambiental. Es necesario evaluar su impacto neto: el problema que pretende resolver, la energía y los materiales que consume, las alternativas disponibles, la distribución de los beneficios y las comunidades que pueden verse afectadas.
La IA al servicio del bien común debe ser ambientalmente responsable, socialmente legítima y democráticamente responsable.
París: reconectar la ciencia, la sociedad y los ODS
El tercer viaje nos llevó a la sede de la UNESCO en París para asistir a la primera Global Conference of the International Decade of Sciences for Sustainable Development.
El Decenio Internacional, que se extiende de 2024 a 2033, tiene como objetivo movilizar a todas las disciplinas científicas para acelerar el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La conferencia de París, bajo el lema «La ciencia en acción», reunió a gobiernos, comunidad científica, industria, sociedad civil y representantes de comunidades indígenas. Se hizo especial hincapié en la investigación transdisciplinaria, la ciencia abierta, las interfaces entre ciencia, política y sociedad, así como en la preparación de la agenda internacional posterior a 2030.
Ni la innovación tecnológica ni la evidencia científica producen resultados por sí solas. El conocimiento solo influye en la acción pública cuando las instituciones son capaces de interpretarlo, la ciudadanía confía en él, quienes toman decisiones pueden utilizarlo y las comunidades locales participan en la definición de su aplicación. Por ello, el debate sobre la inteligencia artificial es también un debate sobre el futuro de la ciencia.
La IA puede acelerar el análisis de sistemas ambientales complejos y ayudar a conectar conjuntos de datos que hasta ahora permanecían fragmentados. Puede apoyar a quienes investigan sobre clima, océanos, biodiversidad, agua o salud pública. Pero también puede concentrar la capacidad científica en aquellos países e instituciones que disponen de acceso a potencia de cálculo, datos propietarios y modelos avanzados.
Sin políticas decididas en favor de la ciencia abierta, las infraestructuras compartidas y el fortalecimiento de capacidades, la inteligencia artificial podría ampliar la brecha científica mundial en lugar de reducirla.
Cinco principios para gobernar la doble transición
Considerados en conjunto, estos tres viajes apuntan a cinco prioridades fundamentales.
1. Gobernar las transiciones verde y digital como un único sistema
Las políticas climáticas, industriales, digitales, científicas y comerciales no pueden seguir funcionando en compartimentos estancos. Las decisiones sobre centros de datos afectan al consumo de electricidad y agua. Del mismo modo, las decisiones relacionadas con los semiconductores y los minerales críticos influyen tanto en el desarrollo de la inteligencia artificial como en la seguridad del suministro de energías limpias.
2. Hacer de la sostenibilidad un requisito de diseño para la inteligencia artificial
Las consideraciones ambientales deben incorporarse a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Los gobiernos y las organizaciones necesitan metodologías transparentes que permitan evaluar el consumo de energía, el uso del agua, la dependencia de materiales, las emisiones asociadas y, al mismo tiempo, los posibles beneficios ambientales de cada aplicación.
3. Evaluar la innovación por su contribución a las misiones de interés público
El número de modelos desarrollados, de patentes registradas o de empresas emergentes creadas no constituye una medida suficiente del progreso. Las políticas de IA deben centrarse en los resultados: una mayor resiliencia climática, servicios públicos más accesibles, ecosistemas más saludables, una reducción de las desigualdades y contribuciones medibles al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
4. Desarrollar capacidades más allá de la regulación
Las normas son necesarias, pero los países y las comunidades también necesitan conocimiento científico, infraestructuras digitales públicas, datos fiables, recursos informáticos y capacidad institucional. La gobernanza mundial de la inteligencia artificial no será verdaderamente inclusiva mientras amplias regiones del mundo sigan siendo meras receptoras de tecnología, en lugar de participar activamente tanto en la innovación como en la elaboración de las normas que la regulan.
5. Conectar los estándares globales con una gobernanza democrática y territorial
Los marcos internacionales pueden establecer principios y normas comunes, pero su aplicación tiene lugar en los territorios. Las ciudades, las regiones, las organizaciones de la sociedad civil, las personas trabajadoras y las comunidades afectadas deben desempeñar un papel significativo en la definición de dónde y cómo se despliega la inteligencia artificial.
Una agenda mediterránea para la inteligencia artificial y la sostenibilidad
Estas enseñanzas tienen una relevancia especial para el Mediterráneo. La región afronta presiones interrelacionadas derivadas del calor extremo, las sequías, la escasez de agua, los riesgos costeros, la pérdida de biodiversidad, la seguridad energética y el turismo. La inteligencia artificial podría contribuir a la adaptación al cambio climático, el monitoreo marino, la integración de las energías renovables, la gestión de la movilidad y un uso más eficiente del agua.
Sin embargo, el Mediterráneo también se caracteriza por profundas desigualdades en la capacidad científica, el acceso a los datos, las infraestructuras digitales y la participación política. Desplegar tecnologías sin abordar estas diferencias podría reforzar las desigualdades territoriales y sociales ya existentes.
Por ello, un enfoque mediterráneo debería combinar la cooperación científica transfronteriza, la creación de conjuntos de datos de interés público, el establecimiento de estándares ambientales para las infraestructuras digitales, el apoyo a la innovación local y una gobernanza participativa. La sociedad civil debe participar en la definición de los problemas, la evaluación de los compromisos y la supervisión de los resultados.
La tecnología nunca es solo tecnología
Desde los ecosistemas industriales de Shenzhen hasta las salas de negociación de Ginebra y los debates entre ciencia y política en París, la principal lección es que las transiciones ecológica y digital impulsada por la inteligencia artificial no son simplemente una carrera tecnológica. Son decisiones sobre el poder, los recursos, el conocimiento y el tipo de sociedad que queremos construir.
No necesitamos una innovación más lenta, sino una dirección más clara basada en la cooperación, la reciprocidad, la resiliencia y el desarrollo de capacidades compartidas. La inteligencia artificial responsable puede y debe generar un valor público demostrable, respetando al mismo tiempo los derechos sociales y los límites planetarios.
El futuro de la sostenibilidad dependerá cada vez más de la inteligencia artificial. A su vez, el futuro de la inteligencia artificial deberá estar guiado por los objetivos de la sostenibilidad, la equidad y el desarrollo humano.