LA EVALUACIÓN DEL IMPACTO AMBIENTAL CON IA. (4/4) Cuatro décadas de disfuncionalidad institucional en la evaluación del impacto ambiental, vacíos normativos y la transferencia tecnológica postergada.
- GCDS
- 21 ago
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Introducción
Tras cuatro décadas de existencia, el sistema mexicano de evaluación de impacto ambiental (EIA) enfrenta una paradoja desconcertante: mientras la inteligencia artificial revoluciona los procesos de evaluación ambiental a nivel global, México permanece atrapado en procedimientos manuales, burocráticos y algo más, que perpetúan las mismas deficiencias estructurales identificadas desde los años ochenta.
La IA representa una oportunidad transformadora para superar las limitaciones históricas que han caracterizado al sistema mexicano, como es la particular discrecionalidad en la toma de decisiones, inconsistencia o imprudencia en criterios técnicos, falta de transparencia y capacidad limitada para evaluar impactos acumulativos. En contraste, países como Reino Unido han implementado el Algorithmic Transparency Recording Standard (ATRS), Australia utiliza sistemas de IA para coordinación entre agencias ambientales, y la Unión Europea desarrolla marcos específicos para regular el uso ambiental de IA.
Sin embargo, los vacíos normativos y la disfuncionalidad institucional del sistema mexicano no son meramente problemas del pasado, sino obstáculos activos que impiden la modernización tecnológica. La ausencia de marcos legales para supervisar algoritmos, la falta de capacidades técnicas institucionales y la resistencia al cambio tecnológico perpetúan un círculo vicioso donde la ineficiencia/incapacidad justifica más burocracia y esta impide la innovación que podría resolver la ineficiencia.
Cual podría ser el punto central en lo que se ha estado exponiendo en esta serie: La integración de IA en la evaluación ambiental mexicana no es solo una oportunidad de modernización tecnológica, sino una condición sine qua non para que el sistema EIA finalmente cumpla su función constitucional de protección ambiental. Pero esta transformación requiere reformas legales, regulatorias, normativas e institucionales específicas que México aún no ha emprendido o tal vez no quiere.
1. Que tenemos con la disfuncionalidad Institucional: Un Sistema Incapaz de Adoptar Innovación Tecnológica
1.1 Capacidades Técnicas Insuficientes para Supervisión de IA
La Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (SEMARNAT) se encuentra institucionalmente sin estar preparada para supervisar el uso de inteligencia artificial en procesos ambientales. Mientras que la secretaría tiene la misión de proteger, restaurar y conservar los ecosistemas, recursos naturales y servicios ambientales de México con el objetivo de fomentar el desarrollo sustentable, carece del personal especializado y la infraestructura tecnológica necesaria para incorporar herramientas de IA en sus procesos de evaluación.
Esta deficiencia contrasta dramáticamente con estándares internacionales. Reino Unido implementó protocolos específicos donde los organismos del sector público deben cumplir con el Algorithmic Transparency Recording Standard (ATRS) cuando utilizan herramientas algorítmicas. En México, ni siquiera existe claridad sobre qué constituye una "herramienta algorítmica" en el contexto de evaluación ambiental.
La resistencia institucional al cambio tecnológico se evidencia en la persistencia de procesos manuales cuando existen alternativas automatizadas más precisas y eficientes. Las organizaciones civiles han documentado que "los vacíos existentes, tanto en la legislación como en la práctica, debilitan la efectividad del PEIA", pero estos vacíos también incluyen la ausencia de visión tecnológica para modernizar los procedimientos.
1.2 Fragmentación Institucional vs. Sistemas Integrados de IA
La fragmentación de competencias entre SEMARNAT, autoridades estatales, municipales y organismos especializados como PROFEPA, CONAGUA, CONAFOR e INECC impide la implementación de sistemas integrados de evaluación ambiental que la IA podría facilitar mediante plataformas unificadas de datos.
Esta fragmentación genera incoherencias en criterios técnicos que la IA podría resolver mediante estándares algorítmicos consistentes. Por ejemplo, mientras SEMARNAT evalúa impactos ambientales federales, las autoridades estatales aplican criterios diferentes para proyectos locales, generando "ambigüedad y falta de articulación en métodos o referentes científicos".
Australia ejemplifica cómo la IA puede facilitar coordinación interinstitucional: sus sistemas automatizados permiten que diferentes agencias ambientales compartan datos y criterios de evaluación en tiempo real. México, en contraste, mantiene sistemas de información fragmentados que imposibilitan tanto la coordinación efectiva como la implementación de herramientas de IA que requieren datos integrados.
1.3 Falta de Infraestructura Tecnológica y Datos
La ausencia de bases de datos ambientales interoperables constituye un obstáculo fundamental para implementar sistemas de IA. Aunque SEMARNAT ha lanzado "una plataforma digital para agilizar los procedimientos ambientales, mejorar la transparencia y fortalecer el cumplimiento regulatorio", esta iniciativa permanece limitada a digitalización básica sin contemplar capacidades de IA.
Los sistemas de información ambiental mexicanos carecen de la calidad, completitud y estandarización que requieren los algoritmos de aprendizaje automático. El "Sistema Nacional de Información Ambiental y de Recursos Naturales (SNIARN)" contiene datos fragmentados y heterogéneos que impiden el entrenamiento efectivo de modelos predictivos.
Esta deficiencia es particularmente crítica considerando que México enfrenta "crisis de planificación y gestión" en recursos hídricos, degradación de ecosistemas y presión de desarrollo urbano-industrial. La IA podría abordar estos desafíos mediante modelado predictivo y análisis de patrones, pero requiere datos de calidad que el sistema actual no proporciona.
2. Vacíos Normativos: La Ausencia de Marco Legal para IA en Procesos Ambientales
2.1 Carencia de Estándares Técnicos para Algoritmos Ambientales
La Ley General del Equilibrio Ecológico y la Protección al Ambiente (LGEEPA) no contempla el uso de herramientas algorítmicas en la evaluación de impactos ambientales. Esta omisión legislativa impide establecer criterios de validación para modelos predictivos ambientales y genera incertidumbre jurídica sobre la validez legal de decisiones asistidas por IA.
En contraste, la Unión Europea desarrolla marcos específicos donde "los principios del derecho ambiental se aplican a la inteligencia artificial", incluyendo evaluación ambiental obligatoria para sistemas IA con impacto significativo y clasificación de sistemas IA con huella ambiental excesiva como "alto riesgo".
México carece incluso de definiciones básicas: la LGEEPA ni sus reglamentos mencionan y menos, definen términos como "algoritmo", "sistema de IA", "modelo predictivo" o "automatización de decisiones" en contextos ambientales. Esta ambigüedad conceptual impide el desarrollo de marcos regulatorios específicos para IA ambiental.
2.2 Vacío en Transparencia Algorítmica y Rendición de Cuentas
La normativa mexicana no establece obligaciones de transparencia algorítmica para herramientas que pudieran usarse en evaluación ambiental. Este vacío es crítico porque "la transparencia algorítmica es importante para la justicia ambiental" al prevenir que sistemas automatizados perpetúen sesgos contra comunidades vulnerables.
La problemática de la "caja negra" algorítmica adquiere dimensiones especiales en contextos ambientales donde decisiones técnicas impactan derechos humanos fundamentales. Sin marcos legales específicos, algoritmos podrían introducir sesgos sistemáticos en la evaluación de proyectos, favoreciendo ciertos tipos de desarrollos o regiones sin supervisión apropiada. (La problemática de la "caja negra" algorítmica se refiere a la opacidad de los procesos internos de muchos sistemas de inteligencia artificial, especialmente en algoritmos de aprendizaje profundo (Deep learning), donde es imposible rastrear o explicar cómo el sistema llegó a una decisión específica. En términos prácticos: Aunque puedes ver los datos de entrada (input) y el resultado final (output), no puedes explicar el "por qué" de la decisión algorítmica. El sistema procesa información a través de capas complejas de neuronas artificiales que transforman los datos de maneras que ni siquiera sus programadores pueden interpretar completamente.)
En el contexto ambiental mexicano, esto es particularmente problemático porque:
Decisiones ambientales requieren justificación técnica y legal: Si un algoritmo recomienda aprobar o rechazar un proyecto, las autoridades deben poder explicar los criterios específicos utilizados
Derechos de transparencia: Los ciudadanos tienen derecho constitucional a conocer las razones de decisiones gubernamentales que los afectan
Participación social: Las comunidades no pueden participar efectivamente en procesos donde no comprenden cómo se toman las decisiones
Revisión judicial: Los tribunales no pueden revisar la legalidad de decisiones cuyo fundamento técnico es incomprensible
Por eso la transparencia algorítmica es crucial: requiere que los sistemas de IA utilizados en decisiones públicas sean "explicables" o "interpretables", permitiendo entender no solo qué decidieron, sino por qué lo decidieron
Reino Unido estableció que organismos públicos deben "proporcionar información clara sobre cómo funcionan los algoritmos que utilizan, especialmente aquellos que afectan la prestación de servicios públicos". México carece de requisitos equivalentes, incluso para decisiones ambientales que afectan derechos constitucionales como el ambiente sano.
2.3 Ausencia del Principio Precautorio Aplicado a IA
El principio precautorio, ausente en la normativa mexicana de EIA, adquiere nueva relevancia en el contexto de IA ambiental. Los algoritmos pueden introducir riesgos sistémicos no anticipados, especialmente cuando procesan datos incompletos o sesgados para recomendar decisiones sobre ecosistemas complejos.
La Unión Europea reconoce que "cuando exista peligro de daño grave e irreversible por uso de IA en decisiones ambientales, la falta de certeza científica absoluta no debe postergar medidas de precaución". México necesita incorporar este principio tanto para decisiones ambientales tradicionales como para el uso de IA en dichas decisiones.
2.4 Impactos Diferenciales: IA y Justicia Ambiental
Los algoritmos pueden amplificar sesgos existentes contra pueblos indígenas y comunidades vulnerables. En México, donde la Suprema Corte ha establecido criterios específicos para consulta indígena en proyectos ambientales, existe riesgo de que sistemas de IA no incorporen adecuadamente estas consideraciones o menoscaben procesos de consulta al automatizar decisiones que requieren participación cultural específica.
La normativa mexicana carece de protocolos para garantizar que la IA no perpetúe injusticias ambientales. Algoritmos entrenados con datos históricos podrían reproducir patrones de aprobación de proyectos que históricamente han afectado desproporcionalmente a comunidades marginadas, sin mecanismos de corrección o supervisión.
2.5 Ausencia de Protocolos de Validación y Auditoría
México carece de requisitos legales para auditoría de algoritmos que evalúen impactos ambientales. No existen estándares sobre calidad de datos, metodologías de entrenamiento, validación de modelos o procedimientos de actualización para sistemas de IA ambientales.
Esta ausencia contrasta con estándares emergentes como ISO/IEC 42005, que establece "marcos internacionales para evaluación de impacto de IA", incluyendo procedimientos específicos para auditoría algorítmica y gestión de riesgos tecnológicos.
3. Transformación Tecnológica Postergada: El Rezago Mexicano Frente a Estándares Globales
3.1 Comparación Internacional: Líderes en IA Ambiental
Unión Europea lidera el desarrollo de marcos regulatorios específicos para IA ambiental, debido a:
a. Evaluación ambiental obligatoria para sistemas IA con impacto significativo
b. Clasificación de sistemas IA con huella ambiental excesiva como "alto riesgo"
c. Principios ambientales aplicados a IA: precautorio, participación pública, rendición de cuentas
Estados Unidos implementa herramientas específicas:
a. INFORM para gestión hídrica mediante IA
b. RESOLVE para planificación energética automatizada
c. Marcos de equidad algorítmica para prevenir sesgos en decisiones ambientales
Reino Unido establece estándares operacionales:
a. Algorithmic Transparency Recording Standard obligatorio para organismos públicos
b. Rendición de cuentas específica para propietarios de sistemas algorítmicos
c. Procedimientos de apelación para decisiones algorítmicas
3.2 Oportunidades Desaprovechadas en México
La evaluación de impactos acumulativos, una deficiencia histórica del sistema mexicano podría resolverse mediante IA que analice patrones regionales y efectos sinérgicos que escapan a evaluación manual. Algoritmos de aprendizaje automático pueden procesar datos de múltiples proyectos simultáneamente para identificar impactos sistémicos que evaluaciones individuales no detectan.
El procesamiento de big data ambiental representaría un salto cualitativo para la EIA mexicana. Sensores remotos, imágenes satelitales, datos meteorológicos y monitoreo en tiempo real podrían alimentar modelos predictivos que anticipen impactos con mayor precisión que métodos tradicionales.
La automatización del monitoreo podría reducir costos operativos y aumentar la precisión en el seguimiento de condicionantes ambientales. Actualmente, PROFEPA enfrenta limitaciones presupuestales que impiden supervisión efectiva; sistemas automatizados podrían multiplicar su capacidad de vigilancia.
3.3 El Contexto Regional: América Latina y la IA Ambiental
América Latina experimenta un "boom tecnológico donde la IA promete remodelar el paisaje de conservación ambiental", pero con enfoques heterogéneos. Mientras Brasil desarrolla aplicaciones específicas de IA para monitoreo de deforestación y Chile implementa sistemas automatizados para gestión hídrica, México permanece rezagado en integración tecnológica ambiental.
La Cumbre Ministerial sobre Ética de IA en América Latina y el Caribe (Santiago, 2023) identificó nueve enfoques regulatorios para IA, pero México no ha traducido estas discusiones en marcos operacionales para evaluación ambiental. UNESCO propone que "los países encuentren instrumentos regulatorios que mejor apoyen el desarrollo de sus sistemas de IA", pero México carece de estrategia específica para IA ambiental.
3.4 Barreras Estructurales para Adopción Tecnológica
Presupuestales: La inversión en infraestructura tecnológica ambiental permanece limitada. Aunque México participa en foros internacionales sobre regulación de IA, actualmente no existen leyes o regulaciones específicas de IA en vigor, menos aún para aplicaciones ambientales.
Formativas: El personal gubernamental ambiental carece de capacitación en herramientas de IA. Mientras el sector energético mexicano reconoce que "establecer marcos regulatorios y de política clara que fomenten la innovación asegurando seguridad, privacidad y equidad es esencial", el sector ambiental no ha iniciado procesos equivalentes.
Culturales: Existe resistencia institucional al cambio tecnológico en organismos con procesos burocráticos arraigados. La prevalencia de evaluaciones manuales cuando existen alternativas automatizadas más precisas evidencia esta resistencia.
Infraestructura: La expansión de centros de datos enfrenta regulaciones más estrictas debido a preocupaciones crecientes sobre su impacto ambiental, revelando tensiones entre modernización tecnológica y protección ambiental que marcos regulatorios específicos podrían resolver.
4. Hacia un Marco Regulatorio para IA en Evaluación Ambiental Mexicana
4.1 Propuestas Normativas Específicas
Reforma Integral a LGEEPA:
a. La modernización del marco legal mexicano requiere incorporar definición y regulación específica del uso de IA en evaluación ambiental. Esta reforma debe incluir:
b. Definiciones técnicas precisas, "Sistema de IA ambiental", "algoritmo de evaluación", "modelo predictivo", "automatización de decisiones ambientales"
c. Principio precautorio aplicado a IA donde se incluyan salvaguardas específicas contra sesgos algorítmicos y errores sistemáticos
d. Transparencia algorítmica obligatoria referida al acceso público a información sobre funcionamiento, limitaciones y criterios de algoritmos utilizados en decisiones ambientales
Marco Técnico Especializado:
a. México debe adoptar estándares internacionales como ISO/IEC 42005 para evaluación de impacto de IA, adaptándolos al contexto ambiental nacional:
b. Protocolos de validación para modelos predictivos ambientales, incluyendo criterios de precisión, robustez y generalización
c. Auditoría algorítmica periódica por terceros independientes especializados en IA ambiental
d. Gestión de calidad de datos con estándares específicos para datos ambientales que alimenten sistemas de IA
4.2 Reformas Institucionales Habilitadoras
Capacitación Especializada y Profesionalización, esto es, la SEMARNAT requiere transformación de capacidades institucionales, donde pueda existir una Unidad especializada en IA ambiental dentro de la Dirección General de Impacto y Riesgo Ambiental, incluyendo la profesionalización del personal mediante programas de certificación en herramientas de IA para evaluación ambiental con una debida cooperación académica-gubernamental para transferencia tecnológica con instituciones como INECC, CONAFOR y universidades especializada.
Infraestructura Tecnológica Integrada:
La implementación efectiva de IA ambiental requiere bases de datos ambientales interoperables:
a. Modernización del SNIARN para compatibilidad con sistemas de IA
b. Plataformas integradas que conecten SEMARNAT, PROFEPA, CONAGUA, CONAFOR, INECC y autoridades estatales
c. Estándares de interoperabilidad que permitan intercambio de datos entre niveles de gobierno
(El SNIARN es "una plataforma digital que compila bases de datos estadísticos, cartográficos y documentales en materia ambiental" con el objetivo de "brindar información para respaldar la toma de decisiones y permitir mantener informada a la sociedad acerca del estado del ambiente y los recursos naturales del país)
4.3 Mecanismos de Participación Social en IA Ambiental
La democratización del acceso a tecnologías de IA debe incluir participación social efectiva:
1. Consulta Pública sobre Algoritmos, esto es, procesos de consulta específicos antes de implementar sistemas de IA en evaluación ambiental
2. Acceso ciudadano a información sobre cómo funcionan los algoritmos que afectan decisiones ambientales locales
3. Capacitación comunitaria para entender y participar en discusiones sobre IA ambiental
Protección de Derechos Indígenas:
1. Protocolos específicos para garantizar que sistemas de IA incorporen conocimiento tradicional y respeten procesos de consulta
2. Mecanismos de salvaguarda contra automatización de decisiones que afecten territorios indígenas sin consentimiento apropiado
Mecanismos de Apelación y Corrección:
1. Procedimientos de apelación cuando decisiones algorítmicas afecten derechos ambientales
2. Sistemas de retroalimentación que permitan corrección de sesgos o errores identificados por comunidades afectadas
4.4 Integración con Compromisos Internacionales
México debe alinear su marco de IA ambiental con compromisos internacionales:
1. Acuerdo de París y NDC:
2. Utilizar IA para monitoreo automático de emisiones y cumplimiento de compromisos climáticos
3. Modelos predictivos para evaluación de contribución de proyectos al cambio climático
Objetivos de Desarrollo Sostenible:
1. Algoritmos específicos para evaluar contribución de proyectos a ODS ambientales
2. Indicadores automatizados de sostenibilidad integrados en procesos de EIA
NOTAS FINALES DE CONCLUSION
Tomando en cuenta la amplitud de la problemática y estando consiente de que es un tema de Gobierno, de compromiso con el Medio Ambiente y la conciencia de lo que estaremos dejando a nuestros hijos, se pudieran considerar algunas conclusiones, destacando:
1. El sistema mexicano de evaluación de impacto ambiental enfrenta un momento de inflexión histórico. Tras cuatro décadas de disfuncionalidad institucional y vacíos normativos, la integración de inteligencia artificial no representa simplemente una oportunidad de modernización tecnológica, sino una condición indispensable para que el sistema finalmente cumpla su mandato constitucional de protección ambiental y sea un auténtico Instrumento de Política Ambiental.
2. El círculo vicioso es evidente, los vacíos normativos perpetúan disfuncionalidad institucional, que a su vez impide adopción tecnológica, que refuerza la ineficiencia que justifica más burocracia. Sin reformas estructurales específicas para IA, México profundizará su rezago mientras otros países implementan sistemas de evaluación ambiental más precisos, transparentes y efectivos.
3. La oportunidad histórica radica en tomar las cosas en serio y estimar que la IA puede, efectivamente, resolver de manera simultánea múltiples deficiencias estructurales del sistema mexicano: inconsistencia en criterios técnicos, incapacidad para evaluar impactos acumulativos, falta de transparencia en decisiones, limitaciones en monitoreo y seguimiento, y sesgos en procesos participativos.
4. Sin embargo, esta transformación requiere decisión y voluntad política para emprender reformas normativas e institucionales específicas. No basta con digitalizar procesos existentes; se requiere repensar fundamentalmente cómo la tecnología puede hacer efectivos los principios de protección ambiental, participación social y desarrollo sustentable, lo que nos lleva a direccionar la presente conclusión a que no solo el procedimiento de evaluación del Impacto Ambiental tiene que involucrarse con la IA, las demás áreas como la biodiversidad, los residuos, el agua, la emisiones a la atmósfera y en general, la transferencia de contaminantes, requieren estar inmersas en o con la IA.
5. La realidad es que la transformación no puede postergarse más; es triste ver que mientras en México debaten generalidades o como mover el rezago, países como Reino Unido, Australia y la Unión Europea ya implementan marcos regulatorios específicos para IA ambiental. Cada año de retraso amplía la brecha tecnológica y perpetúa la inefectividad de un sistema que, después de cuatro décadas, aún no logra equilibrar desarrollo económico con protección ambiental.
El llamado es claro: México debe decidir si continuará siendo un espectador pasivo de la revolución tecnológica ambiental o si aprovechará esta oportunidad transformadora para finalmente construir un sistema de evaluación de impacto ambiental digno del siglo XXI.
El contenido del presente es la opinión personal de su autor, no representa una respuesta a pregunta o consulta que sobre alguno de los temas se pudiera tener; de cualquier forma, cualquier duda, comentario o anotación que se tuviera, con gusto, estamos a la orden.
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