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Pros y contras medioambientales del uso masivo de la Inteligencia Artificial

Hay un amplio consenso en torno a que el actual modelo económico no es sostenible, que es necesario llevar a cabo una “revolución” que nos permita mitigar las consecuencias del cambio climático y dejar un mundo más habitable a las futuras generaciones. Por ello, conceptos como economía circular, crecimiento sostenible, descarbonificación, etc., están cada vez más presentes en nuestro día a día. La importancia de cuidar el medioambiente se ve reflejada en su cada vez mayor peso en la agenda política, como lo demuestra su inclusión en varios de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible y en la Agenda 2030 de la Organización de las Naciones Unidas.

Son objetivos ambiciosos, que no se van alcanzar solo con acciones de la ciudadanía, también será imprescindible modernizar el modelo industrial. En este proceso, la Inteligencia Artificial ha de ser un actor clave, cómo lo está demostrando con su papel en la implementación de la llamada “Industria 4.0”, una nueva manera de organizar los medios de producción que nos podría ayudar a conseguir un mundo más sostenible, justo y equitativo.

Para debatir sobre las amplias oportunidades y los retos que supone el incorporar la Inteligencia Artificial a los procesos industriales y su enfoque medioambiental, el Centro de Visión por Computador (CVC), en colaboración con la Fundación “la Caixa”, organizó el 23 de febrero en el Palau Macaya el debate “Industria inteligente y medioambiente: de cara a un futuro sostenible”, dentro de la segunda edición del ciclo “Inteligencia Artificial, ética y participación ciudadana”. Este debate, moderado por el Director de Comunicación del CVC, el Dr. Carlos Sierra, contó con la participación de:

  • Sr. Coen Antens, responsable de la Unidad de Soporte Tecnológico del CVC
  • Dra. Amparo Alonso Betanzos, presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial (AEPIA) e investigadora de la Universidade da Coruña
  • Sr. Antoni Manzano, cofundador y director científico de Aizon
  • Sra. Marta Subirà i Roca, secretaría de la Secretaría de Medio Ambiente y Sostenibilidad de la Generalitat de Catalunya
  • Sr. Ramón Espuga, cofundador y director de tecnología de Imotion Analytics (representante del grupo de trabajo)

A pesar que el debate se vio afectado por las restricciones causadas por la emergencia sanitaria provocada por la pandemia de la COVID-19, que redujo el aforo de la sala Macaya a la mitad, el acto contó con más de 340 espectadores que lo siguieron a través de las redes sociales (Facebook, Twitter y YouTube) del CVC.

Industria 4.0 y medioambiente: Una unión bien avenida… o no

La percepción intuitiva cuando hablamos de Industria 4.0, aquella en la cual la Inteligencia Artificial está plenamente implementada, es que será una industria más sostenible y por lo tanto más respetuosa con el medioambiente. Esto evidentemente puede ser así si se utiliza la Inteligencia Artificial de manera eficaz, pero hay que tener en cuenta que los algoritmos también consumen una gran cantidad de energía cuando los entrenamos y los implementamos.

Un ejemplo positivo de cómo la Industria 4.0 nos puede ayudar a cuidar el planeta lo proporcionó Coen Antens al hablar de la separación de residuos. “A día de hoy, la gestión de los residuos es muy tradicional, podríamos decir que aún están en la Industria 2.0 y es necesario avanzar. En analogía con los Smartphones, debemos ir hacía el smart recycling, y eso solo se consigue si vamos más allá de la tarea que tenemos como ciudadanos e invertimos en las plantas donde se produce la gestión de residuos, por ejemplo, los Ecoparks, donde la Inteligencia Artificial ya se está utilizando para optimizar procesos de reciclado. Nosotros, mediante la Visión por Computador, estamos consiguiendo ya tasas de separación correcta de los diferentes tipos del plástico del 80%, una cifra muy importante porque sin separación no hay reciclaje, y en casa no podemos separar entre distintos tipos de plásticos”.

La Sra. Marta Subirá i Roca compartió esta visión de que industria e Inteligencia Artificial han de ir de la mano para conectar con las necesidades de implementar un desarrollo económico sostenible. “El medioambiente se encuentra hoy en el centro de todas las políticas industriales. Esto, que parece de sentido común, es un fenómeno relativamente nuevo, antes la industria no iba conectada ni con el medioambiente ni con la tecnología. Sin embargo, ahora el Departamento de Medio Ambiente y el de Políticas Digitales trabajan conjuntamente para que esto no sea así. Por ello, desde la Generalitat de Catalunya nos hemos unido al Pacto Verde Europeo, que propone una economía más verde y digital, ya que en la lucha contra el cambio climático se necesita apostar por la digitalización, y promover una economía circular, basada en ejemplos como el de la gestión de residuos que se ha mencionado anteriormente”, declaró la Sra. Subirà i Roca.

La cruz la puso la Dra. Amparo Alonso. “Es un hecho que somos capaces de analizar enormes cantidades de datos provenientes de múltiples fuentes, pero eso exige el consumo de gran cantidad de recursos informáticos, por lo que es necesario realizar procesos de computación en nube. De esta manera alcanzamos elevadísimos niveles de precisión, pero a cambio de consumir mucha energía y emitir cantidades de CO2 muy elevadas a la atmosfera, por lo que debemos reflexionar muy seriamente. Sin ir más lejos, en 2016 los centros de procesamiento de datos más reconocidos realizaron el 3% del total del consumo eléctrico del mundo. Una cifra que en el caso del Reino Unido se disparó al 40%”, expuso la Dra. Alonso en su intervención inicial.

En esta misma línea profundizó el Sr. Ramón Espuga. “Hay que automatizar solo si con ello logramos una mayor productividad y eficacia, no hacerlo porque sí, sin un análisis previo de los costes y los beneficios, Para ello, hay que tener en cuenta el impacto de carbono que supone automatizar, y si este es mayor que antes de automatizar es que algo no estamos haciendo bien”.

De esta manera quedó demostrado, una vez más, que la intuición en ocasiones no da las respuestas correctas, que son necesarios análisis más sosegados, detallados y profundos.

¿Cómo hacer la industria 4.0 más sostenible?

Todos los participantes en el debate estuvieron de acuerdo en que para poder desarrollar una Industria 4.0 más sostenible, universidades, centros de investigación, empresas, administraciones públicas y ciudadanía tienen que ir de la mano.

Desde la universidad, Amparo resaltó que “la sostenibilidad es uno de los siete pilares de la estrategia de la Inteligencia Artificial en la UE, en la que España está adherida mediante el Programa Nacional de Algoritmos Verdes. Con este plan se persigue hacer áreas de la industria más sostenibles, cómo por ejemplo conseguir utilizar menos fertilizantes en la agricultura”. Pero hay más ejemplos, que pueden ir desde “disminuir sutilmente la precisión del algoritmo utilizando menos datos para entrenarlo, lo cual implica un envío menor de datos a la nube, con la consiguiente disminución de emisiones de CO2, hasta la implementación del mantenimiento predictivo, es decir, saber por ejemplo cuando un equipo va a fallar y prever con tiempo su reparación, pasando por crear bases de datos abiertas, las cuales manteniendo la privacidad, puedan permitir a las empresas y centros de investigación compartir sus datos para entrenar sus algoritmos sin la necesidad de que cada uno genere los suyoss propios”, continuó Amparo.

Por parte de los centros de investigación, Coen puso el ejemplo de la estrategia del CVC, claramente enfocada a conocer las necesidades de las empresas “para poder así generar el conocimiento necesario para ofrecer soluciones dentro del contexto específico de la empresa, teniendo en cuenta desde un principio la reducción del impacto en el entorno”.

Por parte de las Administraciones Públicas, estas por supuesto han de legislar, pero esto no es suficiente, “hay que conseguir también que la ciudadanía sea consciente de su contribución y se involucre en la implementación de las leyes y regulaciones, sino estas tendrán un impacto muy limitado. Un ejemplo claro, es la calidad del aire, todo el mundo quiere vivir en ciudades con mejor calidad, los centros de investigación alertan de los peligros sanitarios asociados a una mala calidad del aire, pero aun así es muy complicado cambiar las costumbres de las personas. Por eso, hay algunas iniciativas, como la que recientemente se ha empezado a implementar en Sant Cugat del Vallès, en la que se pretende suministrar sensores a la ciudadanía que va a pie o en bici para tener mejores datos sobre la calidad del aire en las distintas zonas de la ciudad. De esta forma se pueden explicar los resultados de una manera más personalizada, intentando así influir de una manera más eficaz para lograr cambios de hábitos en la ciudadanía”, razonó la Sra. Subirà i Roca. Este tipo de iniciativas buscan, por lo tanto, no solo informar, sino también formar ya que en los últimos años se ha producido un fenómeno aparentemente paradójico, que es que “la conciencia ambiental ha aumentado, pero la educación ambiental ha disminuido. Somos más activistas, pero con menos formación, y esto hay que intentar revertirlo”, afirmó Marta.

Por parte de la industria, el Sr. Toni Manzano expuso que la clave es “buscar los beneficios colaterales. Si un proceso controlado por la Inteligencia Artificial es eficiente, tiene que aportar aspectos positivos más allá del proceso automatizado en sí”. Un ejemplo muy claro en la industria química es la automatización de la limpieza de los biorreactores, un proceso crítico para estas industrias por, entre otros factores, los episodios de contaminación que pueden provocar. “Mediante la Inteligencia Artificial se ha conseguido que, durante la limpieza, se emitan menos compuestos volátiles contaminantes a la atmósfera. Esto tiene un beneficio para la empresa, ya que se evita pagar multas por provocar episodios de contaminación, pero también es un beneficio clarísimo para el entorno, que gana calidad ambiental”, continuó Toni.

Pero hay otros muchos ejemplos, tal y cómo se encargó de mostrar Ramón Espuga. “Sí, los beneficios colaterales son un muy buen medidor. Pensemos en el campo de la logística y la problemática de la última milla. La Inteligencia Artificial puede proporcionarnos soluciones que hagan posible la entrega eficaz de productos de China en nuestro barrio, pero, ¿es esto eficiente y óptimo? No, lo mejor para el planeta es, en muchos casos, comprar productos de proximidad en el comercio local, por lo tanto, en este caso no hay beneficio colateral en el uso de la Inteligencia Artificial, no es eficiente”.

El triángulo academia – industria – administraciones públicas

La relación universidades y/o centros de investigación con las empresas no es fluida, aún hay mucha desconfianza entre ellas y esto hace que, en el caso de la Industria 4.0, se avance más lento hacía su plena implementación. Solucionar esta problemática es tarea de todos los actores involucrados.

Coen Antens explicó que desde el CVC la estrategia es ir a buscar a las empresas, visitarlas, conocer sus problemáticas, intentar aportar soluciones e informarles de las ayudas públicas existentes para financiar las primeras fases de estos proyectos. “La realidad es que hacemos mucha labor de comercial, y esto no debería ser así, tendría que ser la administración publica la que, a través de sus canales, diese a conocer de una manera eficaz la existencia de este tipo de ayudas”, reivindico el Sr. Antens.

La Dra. Alonso, por su parte demandó la creación de ecosistemas, gestionados por las administraciones públicas, en donde coincidan empresas, universidades y centros de investigación. “Y cuando hablo de empresas no me refiero solamente a las grandes empresas tractoras, sino también a las PYMES y las start-ups. Esto es muy positivo para todas las partes y podría ayudar a que el ecosistema español fuese más atractivo y evitar la fuga de talento, porque talento hay, y mucho”, desarrolló Amparo.

Por parte de la industria, el Sr. Toni Manzano declinó opinar porque él se encuentra mucho más familiarizado con el ecosistema americano, cuyas particularidades difieren en mucho de las del sistema español, mientras que el Sr. Ramón Espuga apuntó una nueva debilidad a solventar. “Muchas veces los proyectos de innovación no se acaban llevando a la industria. Se hacen concursos, muchos de ellos organizados por las administraciones públicas, dónde se llevan ideas, prototipos, se premia a los mejores, pero ahí se quedan”.

Ante las múltiples alusiones a las administraciones públicas en este bloque del debate, la Sra, Subirà i Roca no escurrió el bulto. “Estoy totalmente de acuerdo en que las administraciones debemos y podemos hacer más. Primero, totalmente de acuerdo en que hay que retener el talento y, quizás, dejar de hablar de la creación y atracción del talento. Segundo, somos plenamente conscientes de la separación existente entre academia e industria y desde la Generalitat de Catalunya estamos esforzándonos en cerrar esa brecha. Para ello se han puesto en marcha programas conjuntos entre el Departamento de Empresa, el de Políticas Digitales y el de Medio Ambiente y Sostenibilidad cuyo objetivo es que empresas y academia encuentren líneas más coordinadas para poder acceder a ayudas a la innovación. Pero debimos seguir mejorando, esto no es suficiente”, reconoció Marta.

La revolución de la Industria 4.0 y su impacto en el empleo

Uno de los mayores temores de la ciudadanía cuando se habla de esta nueva revolución industrial es si esta va a suponer una destrucción irreversible de muchos puestos de trabajo y que va pasaría con estos futuros desempleados.

Todos los participantes en el debate estuvieron de acuerdo en que la Industria 4.0, cómo todas las revoluciones industriales que las precedieron, va a suponer un cambio muy importante en el mercado laboral porque muchas figuras laborales existentes van a perder su sentido y desaparecerán. Esto provocará que efectivamente una parte significativa de la población actual pueda perder su empleo, pero que también surgirá la demanda de nuevos perfiles para puestos muy especializados, que hará que el empleo se acabe recuperando. La pregunta es, ¿qué pasará durante el periodo de transición de un modelo a otro?

Para Ramón Espuga, “es necesario ofrecer por parte de la administración ayudas económicas a las personas que pierdan el empleo durante este proceso de transición e, incluso, plantearnos la implementación de una renta básica universal para los que no consigan adaptarse a este cambio”.

Según Toni Manzano, Inteligencia Artificial y empleo pueden ir de la mano, ya que “los modelos de Inteligencia Artificial necesitan personas que supervisen los procesos de aprendizaje de los algoritmos”.

Coen Antens manifestó su acuerdo con esta visión conjunta de empleo e Inteligencia Artificial. “Quizás debamos ir mentalizándonos que en el futuro en vez de un compañero de trabajo, tengamos un robot compañero, que necesitará cooperar con las personas para llevar a cabo su tarea de manera satisfactoria”.

Por su parte, Amparo Alonso, puso el foco en el hecho de que “hay un déficit de trabajadores especializados, no somos capaces de formar todos los profesionales que el mercado laboral está demandando con motivo de esta nueva revolución industrial. Además, en España se da el caso de que muchos de estos profesionales optan por irse a otros países ante las mejores condiciones que ofrecen”.

Por último, Marta Subirà i Roca, resaltó que “la Generalitat de Catalunya está trabajando para ofrecer formación y prestaciones sociales a todas las personas que pierdan su empleo para que puedan volver a la mayor brevedad posible al mercado laboral”.

Conclusiones

La Inteligencia Artificial está jugando y jugará un papel fundamental en la nueva revolución industrial. Pero el futuro no puede ser automatizar procesos industriales por automatizar, hay que estudiar de manera rigurosa si esta automatización supone un incremento de la eficiencia, o si abre la puerta a procesos que con la tecnología actual no es posible realizar.

“No es necesario tener modelos muy sofisticados de aprendizaje profundo para cualquier cosa, como por ejemplo para que una plataforma conozca con mejor detalle mis gustos y me recomiende la película A o la B, pero ¿queremos renunciar a mejores diagnósticos médicos por ser más sostenibles medioambientales?”, planteó la Dra. Amparo Alonso.

Para Toni Manzano “aún estamos lejos de saber cuál es el beneficio real de la Inteligencia Artificial frente al coste energético. Pero si sabemos que hay procesos vitales que, sin la automatización facilitada por la implementación masiva de la Inteligencia Artificial, no serán posibles. Un ejemplo muy actual es la fabricación y distribución de dos mil millones de dosis de vacunas contra la COVID-19, tal y cómo pretende la OMS. La fabricación y distribución de cada una de estas dosis tiene que estar supervisada desde el principio hasta su administración, y es evidente que solo con la tarea humana no se puede lograr”.

Ramón Espuga profundizó en el razonamiento de Toni. “El impacto global en términos energéticos de la Inteligencia Artificial es, efectivamente, muy complicado de medir. Pero en realidad lo que importa no es la energía que se consuma, si no de dónde proviene esta energía. Esta energía no tiene porque ser sucia, puede venir de fuentes renovables. En realidad, es lo mismo que pasa con el coche eléctrico, su implementación compensará si la energía eléctrica que con lo que se le alimenta es energía verde. Si usamos petróleo o carbón para producir la electricidad del coche eléctrico será lo mismo que si utilizamos un coche de gasolina”.

Para conocer este impacto global de la Inteligencia Artificial, la Sra. Marta Subirà i Roca lanzó una idea que suscito el interés de los demás participantes. “Antes de realizar una obra de una cierta envergadura es necesario realizar una evaluación de su impacto medioambiental, ¿deberíamos hacer una evaluación de impacto energético de los algoritmos? De esta manera, y en línea de los expuesto por Amparo, seguramente la evaluación de impacto de utilizar algoritmos de gran complejidad para realizar diagnósticos médicos precisos saldrá positiva, mientras que si lo hacemos para recomendar películas la evaluación sería negativa”.

Cómo se puede ver no hay una única respuesta única correcta a todas las cuestiones planteadas durante este debate, pero lo que si que quedó claro es que es necesario y posible optimizar los algoritmos para que funcionen correctamente con el menor número de datos posibles, tal y como concluyó Coen Antens. “Hace unos años entrenábamos las redes neuronales como si hubiera buffet libre, y nos servíamos del mayor número de datos disponibles, sin plantearnos si necesitábamos o no tal cantidad de datos. Si teníamos, por ejemplo, 100.000 datos utilizábamos 100.000 datos y los resultados eran buenísimos. Pero a veces solo teníamos 10.000 datos… y los resultados seguían siendo casi igual de buenos. La avidez que tenemos por los datos es una muestra más de la gula del ser humano. Y la gula nunca es el camino”.

Carlos Sierra

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