LA EVALUACIÓN DEL IMPACTO AMBIENTAL CON IA. (1/4)La Inteligencia Artificial en los Estudios de Impacto Ambiental: Ventajas, Desventajas, Retos y Oportunidades en México.
- GCDS
- 12 ago
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La Evaluación de Impacto Ambiental (EIA) como Instrumento de Política Ambiental
La Evaluación de Impacto Ambiental (EIA) representa uno de los instrumentos de política ambiental más importantes a nivel mundial para la prevención y control de la degradación ambiental. Establecida en México desde 1988 a través de la Ley General del Equilibrio Ecológico y la Protección al Ambiente (LGEEPA), la EIA funciona como un mecanismo preventivo que busca identificar, predecir, evaluar y comunicar los efectos de un proyecto sobre el medio ambiente antes de su ejecución.
Este instrumento no solo cumple una función técnica de análisis científico, sino que también garantiza la transparencia y participación ciudadana en la toma de decisiones ambientales. A través de las Manifestaciones de Impacto Ambiental (MIA), los promoventes (cualquiera que sea su naturaleza: empresas, gobiernos o particulares) deben demostrar que sus proyectos son ambientalmente viables, mientras que la SEMARNAT y las autoridades estatales evalúan, aprueban o condicionan dichos proyectos. El proceso incluye consulta pública, permitiendo que comunidades afectadas y especialistas revisen y opinen sobre los estudios (en un plano ideal).
Sin embargo, la agenda ambiental de México vive un momento crítico como es la crisis hídrica, contaminación grave del aire y agua, deforestación acelerada, pérdida de biodiversidad y expansión urbana sin control ponen en jaque la calidad de vida y resiliencia de comunidades y ecosistemas, no pudiendo olvidar la situación actual de la falta de capacidades, infraestructura gubernamental y la poca coordinación interinstitucional. En este escenario, los estudios de impacto ambiental (tradicionalmente percibidos como trámites extensos, burocráticos y a menudo (si bien decir a menudo es subjetivo, sería por demás interesante y revelador poder tener información sobre lo poco transparentes que en muchos proyectos es este procedimiento) enfrentan cuestionamientos sobre su efectividad real para proteger el medio ambiente y garantizar el desarrollo sostenible.
La Inteligencia Artificial: Una Oportunidad de Transformación
Es en este contexto donde la inteligencia artificial (IA) emerge como una oportunidad transformadora para modernizar y optimizar los procesos de evaluación ambiental en México. La IA no solo puede acelerar y hacer más precisos los análisis técnicos, sino que también puede eliminar sesgos subjetivos, mejorar la transparencia de las decisiones y facilitar una participación social más informada.
Sin embargo, como toda tecnología emergente, la IA presenta tanto ventajas significativas como desafíos importantes que deben ser cuidadosamente considerados. Su implementación en los trabajos de Impacto Ambiental (propiamente los relacionados con la Manifestación de Impacto Ambiental o EIA para los efectos del presente= requiere de marcos metodológicos sólidos, protocolos de validación rigurosos y marcos regulatorios específicos que garanticen que esta herramienta verdaderamente contribuya al fortalecimiento de la gestión ambiental nacional.
Serie de Análisis: IA y Evaluación de Impacto Ambiental en México
Este primer artículo abre una serie de cuatro entregas en las que analizaremos, de manera crítica y prospectiva, cómo la inteligencia artificial puede revolucionar la evaluación de impacto ambiental en México:
Artículo 1: ¿Cómo puede la IA afectar los estudios de impacto ambiental? Ventajas, desventajas, retos y oportunidades específicas en el contexto mexicano.
Artículo 2: Metodologías y protocolos seguros para implementar IA en la evaluación ambiental, asegurando rigor científico y transparencia.
Artículo 3: Aplicaciones prácticas de IA para el monitoreo de flora y fauna: herramientas, casos de éxito y limitaciones.
Artículo 4: Vinculación entre IA y legislación ambiental: desafíos legales, consideraciones éticas y recomendaciones regulatorias.
El objetivo, idea o propósito es el buscar ofrecer una visión integral que permita a tomadores de decisión, consultores ambientales, autoridades y sociedad civil comprender tanto las oportunidades como los retos que implica incorporar la IA en uno de los instrumentos de política ambiental más relevantes del país, desde una perspectiva o punto de vista particular.
La IA está transformando múltiples sectores, y su aplicación en los EIA representa una oportunidad única para México de modernizar y optimizar sus procesos de evaluación ambiental. Sin embargo, como toda tecnología emergente, la IA presenta tanto ventajas significativas como desafíos importantes que deben ser cuidadosamente considerados.
Este primer artículo abre una serie para desmenuzar, en la medida de lo posible de manera crítica y prospectiva, cómo la inteligencia artificial puede revolucionar la evaluación de impacto ambiental en México. Esta tecnología es una opción real para modernizar, agilizar y hacer más objetiva la gestión ambiental del país, siempre que se acompañe de ética, gobernanza y adaptación a los marcos regulatorios.
En México, por lo general y es como debería ser, los EIA son elaborados y revisados por consultores, promoventes, autoridades ambientales (SEMARNAT y estatales, los que por virtud de ley involucran mecanismos de consulta pública. Sin embargo, aún enfrentan grandes desafíos como son la integración limitada de datos complejos, escasez de recursos para análisis profundos y comunicación deficiente entre actores, lo que mina la confianza social en el instrumento y su aporte al desarrollo sostenible.
Reconociendo este contexto, la IA se postula no solo como herramienta, sino como oportunidad para repensar la objetividad, eficiencia y legitimidad de los EIA, en beneficio tanto del medio ambiente como de la sociedad mexicana.
Ventajas de la IA en los Estudios de Impacto Ambiental
Eliminación de la Subjetividad y Estandarización de Metodologías
Una de las principales ventajas de implementar IA en los EIA es la eliminación de la subjetividad que tradicionalmente ha caracterizado estos procesos. Según investigaciones de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, los sistemas expertos basados en IA permiten establecer criterios uniformes tanto para evaluadores como para autoridades, eliminando las inconsistencias metodológicas que han plagado el sector. Actualmente en México, existen más de 70 metodologías para EIA, pero solo se utilizan alrededor de 15 y las dependencias gubernamentales no especifican una metodología única, lo que genera evaluaciones subjetivas y, en algunos casos, carentes de veracidad.
Procesamiento Eficiente de Grandes Volúmenes de Datos
La IA permite el manejo eficiente de enormes cantidades de información ambiental que tradicionalmente requerían meses de procesamiento manual. El Instituto Nacional de Ecología y Cambio Climático (INECC) ya utiliza IA para analizar datos climáticos y prever desastres naturales como huracanes y sequías, permitiendo tomar medidas preventivas para mitigar el impacto en comunidades vulnerables.
Reducción Significativa de Tiempos
Los sistemas tradicionales de EIA en México requieren entre dos y tres meses para completarse, según la complejidad del proyecto. La IA puede reducir drásticamente estos tiempos, permitiendo evaluaciones más rápidas sin comprometer la calidad técnica. El tiempo promedio requerido para recopilar información fundamental es mucho menor para realizar una evaluación completa tradicional.
Transparencia y Trazabilidad
Los sistemas basados en conocimiento (sistemas y expertos) proporcionan transparencia completa sobre las decisiones tomadas, ya que permiten conocer exactamente las causas por las que se determinó un valor o respuesta específica. Esta característica es fundamental para procesos que pueden ser auditados legalmente y revisados por autoridades ambientales.
Desventajas y Retos de la IA en el Contexto Mexicano
Alto Consumo Energético y Huella de Carbono
Paradójicamente, una de las principales desventajas de la IA aplicada a estudios ambientales es su propio impacto ambiental. Los centros de datos que procesan algoritmos de IA consumen enormes cantidades de energía. Según datos de la UNESCO, herramientas como ChatGPT podrían estar consumiendo más de 300 GWh al año, equivalente al consumo eléctrico de más de tres millones de personas en países como Etiopía. Cada consulta a sistemas de IA consume hasta 2.9 watt-hora, comparado con los 0.3 watt-hora de una búsqueda tradicional en internet.
Consumo Intensivo de Agua
La demanda mundial de agua por el uso de IA podría alcanzar entre 4,200 y 6,600 millones de metros cúbicos en 2027. En México, donde existe una problemática seria de escasez de agua en múltiples regiones, este factor representa un reto significativo. Los centros de datos requieren agua ultrapura para la fabricación de semiconductores y para sistemas de refrigeración, generando conflictos potenciales entre las necesidades tecnológicas y las comunidades locales.
Infraestructura Tecnológica Limitada
México cuenta con aproximadamente 150 centros de datos, una infraestructura que puede resultar insuficiente para soportar el crecimiento exponencial de aplicaciones de IA. La ubicación de estos centros en regiones con escasez hídrica, como Querétaro, ya está generando tensiones entre las demandas tecnológicas y las necesidades comunitarias de agua.
Brecha Digital y Capacitación Especializada
Según el reporte de la UNESCO sobre el estado de preparación en IA de México, el país ocupó el tercer lugar en tecnología en Latinoamérica, pero presenta niveles "muy bajos" en visión e institucionalidad, principalmente por no contar con una estrategia de IA vigente. Existe una necesidad crítica de personal capacitado tanto en IA como en ciencias ambientales, requiriendo programas de formación multidisciplinarios.
Falta de Regulación Específica
México carece de una legislación definida para el uso y manejo de información en aplicaciones de IA ambiental. Aunque existe el Instituto Nacional de Transparencia, Acceso a la Información y Protección de Datos Personales (INAI), todavía falta mucho en cuestiones de regulaciones específicas para IA aplicada al sector ambiental.
Oportunidades Específicas para México
Biodiversidad Excepcional como Ventaja Competitiva
México se encuentra entre los cinco países con mayor biodiversidad en el mundo, lo que representa una oportunidad única para desarrollar sistemas de IA especializados en monitoreo y protección de especies endémicas. La IA se está utilizando ya para proteger especies en peligro de extinción y preservar ecosistemas frágiles mediante análisis de patrones de comportamiento animal y seguimiento de población.
Iniciativas Gubernamentales Emergentes
El Gobierno de la Ciudad de México anunció que incorporará IA en los próximos meses para agilizar el procedimiento de obtención de manifestaciones de impacto ambiental, buscando hacer más rápido y eficiente el proceso de evaluación. Esta iniciativa marca un precedente importante para la adopción de IA en procesos gubernamentales ambientales.
Capacidad Académica Instalada
México cuenta con personal capacitado y experiencia académica en universidades como la UNAM y UASLP, que han desarrollado investigación pionera en la aplicación de IA a estudios ambientales desde 2003. El trabajo de integración de las Ciencias de la Computación con las Ciencias Ambientales ya cuenta con bases sólidas en el país.
Casos de Éxito en Desarrollo
El INECC utiliza IA para análisis climático y predicción de desastres y el Servicio Meteorológico Nacional junto con la UNAM emplean IA para estudios hidrológicos. El Monitor de Sequía y el Programa Nacional contra la Sequía han integrado algoritmos de aprendizaje automático para mejorar su precisión.
Retos Inmediatos y Recomendaciones
Desarrollo de Marcos Normativos Específicos
Es urgente desarrollar las disposiciones legales específicas que guíen la implementación de IA en EIA, aprovechando instituciones existentes como el Instituto Federal de Telecomunicaciones (IFT) e INAI. La Ley General del Equilibrio Ecológico y Protección al Ambiente (LGEEPA) y la SEMARNAT pueden servir como base para esta regulación específica.
Integración con Sistemas de Información Geográfica
Un reto tecnológico importante es la integración de sistemas de evaluación ambiental inteligentes con sistemas de información geográfica (GIS). Esto permitiría que al introducir la ubicación geográfica de un proyecto, el sistema automáticamente detecte la zona y proporcione listados de impactos ambientales evaluados tanto cualitativa como cuantitativamente.
Sostenibilidad Energética
Para que la IA sea verdaderamente beneficiosa para el medio ambiente, es crucial que su infraestructura sea alimentada por fuentes de energía renovable. México debe acelerar la adopción de tecnologías limpias en centros de datos y fomentar políticas que regulen el impacto ambiental de estas tecnologías emergentes.
En otras palabras:
La implementación de IA en estudios de impacto ambiental en México representa una oportunidad transformadora que puede modernizar significativamente los procesos de evaluación ambiental, eliminar la subjetividad tradicional y acelerar los tiempos de respuesta. Sin embargo, es crucial abordar proactivamente los retos relacionados con el consumo energético, la infraestructura limitada, la regulación específica y la capacitación especializada.
México tiene ventajas únicas, incluyendo su excepcional biodiversidad, capacidad académica instalada y primeras iniciativas gubernamentales. El éxito de la implementación dependerá de un enfoque integral que combine desarrollo tecnológico responsable, marcos regulatorios específicos y sostenibilidad ambiental.
La paradoja de usar tecnología intensiva en recursos para proteger el medio ambiente puede resolverse mediante un enfoque responsable que privilegie la eficiencia energética, el uso de energías renovables y la implementación gradual y planificada de estas tecnologías. Solo así la IA podrá cumplir su promesa de ser una herramienta transformadora para la protección ambiental en México.
Hacia una Transformación Responsable de la Evaluación Ambiental
El análisis de las ventajas, desventajas, retos y oportunidades de la IA en los estudios de impacto ambiental en México revela un panorama complejo pero prometedor. Las oportunidades de modernización son reales: eliminación de subjetividades, procesamiento eficiente de datos masivos, reducción de tiempos y mayor transparencia. Sin embargo, los desafíos —desde el consumo energético de la propia IA hasta la brecha digital y la falta de marcos regulatorios específicos— requieren atención inmediata y planificada.
Es del dominio público que México cuenta con ventajas competitivas significativas como es su excepcional biodiversidad, capacidad académica instalada; es o podría ser que estas fortalezas pudieran ser la base para posicionar al país como líder regional en la aplicación responsable de IA en gestión ambiental.
El Camino por Recorrer
Es claro, sin duda, que la implementación exitosa de IA en los EIA no será automática ni inmediata. Requiere de metodologías específicas que garanticen seguridad y confiabilidad en los análisis (tema que abordaremos en nuestro segundo artículo). Necesita también de aplicaciones concretas y validadas, particularmente en el monitoreo de biodiversidad, donde México tiene tanto urgencia como oportunidad para sentar las bases claras y objetivas y no requerir información tan solo por requerirla (aspecto central de nuestro tercer análisis) y; finalmente, demanda marcos legales y éticos robustos que regulen esta tecnología emergente en el contexto ambiental —desafío que exploraremos en nuestro cuarto y último artículo.
La pregunta no es si la IA transformará la evaluación de impacto ambiental en México, sino cómo lograr que esta transformación fortalezca verdaderamente la protección ambiental y la participación social en las decisiones que afectan nuestros ecosistemas y comunidades. Los próximos artículos de esta serie profundizarán en las respuestas técnicas, prácticas y regulatorias necesarias para hacer de esta transformación una realidad responsable y efectiva.
El presente documento tan solo refleja la opinión del autor y, en ningún caso se debe tomar como una respuesta a pregunta o consulta alguna sobre los temas planteados; cualquier duda, comentario o sugerencia, con gusto estamos a la orden.
Referencias Bibliográficas
Fuentes académicas recomendadas y citadas directamente en el tema:
UASLP (Foro Nacional sobre IA y EIA, México):
Inteligencia artificial, sostenibilidad e impacto ambiental (Revista Ciencias Ambientales):
Aplicación de la IA para el medio ambiente (Revista IIP):
Impacto ambiental y política mexicana (Scielo):
Guía para la Manifestación de Impacto Ambiental, SEMARNAT:
Evaluación de Impacto Ambiental y tipos en México, SEMARNAT:
Marco normativo ambiental mexicano e ISO (OrcaMX):