"La respuesta a la crisis climática y la convergencia con la tecnología que la respalda es ahora una cuestión de supervivencia, no una opción."
Así lo expresó Lim Sang-jun, director ejecutivo de la Corporación Ambiental de Corea del Sur. Históricamente, la política ambiental ha consistido en medir, fiscalizar y restaurar después de que ocurra la contaminación.
La inteligencia artificial está invirtiendo este orden. Detecta anomalías antes de que ocurra la contaminación, predice accidentes y optimiza el funcionamiento de las instalaciones. El eje de la administración ambiental se está desplazando del "tratamiento posterior" hacia la "prevención anticipada".
Los problemas ambientales ya se encuentran avanzados cuando comienzan a ser visibles. Buscar las causas después de que la contaminación por partículas finas se agudiza, perseguir los residuos vertidos ilegalmente y restaurar los ríos contaminados requiere enormes recursos. La crisis climática es aún más compleja. Revertir los gases de efecto invernadero emitidos y los ecosistemas dañados es mucho más difícil que prevenirlo desde el inicio. En el ámbito ambiental, la mejor tecnología no es la de limpiar bien, sino la de prevenir anticipadamente. Por eso la inteligencia artificial es tan importante.
La dirección de innovación que la Corporación Ambiental de Corea del Sur ha establecido para 2026 es "innovación que suma IA al medio ambiente, K-eco que genera confianza ciudadana". Esto significa no limitarse al uso de la IA como herramienta de conveniencia administrativa. Se trata de transformar la planificación empresarial y operativa, el uso de datos, y la forma en que trabaja la organización. La corporación ha identificado AX (transformación con IA), junto con ESG y expansión global, como los tres pilares clave de la gestión futura.
El sector ambiental cuenta con condiciones óptimas para que la IA demuestre su capacidad. Los datos fluyen continuamente desde calidad del aire y agua, gestión de residuos y operación de instalaciones. Extraer anomalías de volúmenes masivos de datos que los humanos no pueden revisar individualmente es una fortaleza de la IA.
Un caso ejemplar es la gestión de residuos. Los residuos pasan por etapas de generación, transporte y tratamiento. Al detectar en los datos movimientos anormales dentro de este flujo, es posible prevenir vertidos ilegales y abandono prolongado. La corporación desarrolló un modelo de detección de transacciones anómalas de residuos basado en IA, por el cual recibió el premio del Primer Ministro en la competencia de casos sobresalientes de innovación gubernamental en 2023. La administración ambiental que antes requería denuncias de residuos acumulados y despachos de urgencia está cambiando. Ahora se detectan anomalías en datos de transacciones y movimiento para inspeccionar el terreno de manera proactiva.
Las plantas de tratamiento de aguas residuales también son enormes fábricas de datos. El volumen y la calidad del agua residual que ingresa cambian constantemente, así como el estado de los equipos y el consumo energético. Hasta ahora se ha dependido en gran medida de la experiencia de los operadores y estándares establecidos. La IA puede analizar conjuntamente datos de calidad del agua, operación de equipos y uso de energía para identificar las condiciones operativas más eficientes. Esta es la dirección del tratamiento inteligente de aguas residuales basado en IA que la corporación ha estado impulsando.
Al predecir cambios en la calidad del agua y optimizar la operación de los equipos, se puede mantener estable la calidad del agua vertida mientras se reduce el consumo energético innecesario. Esto no significa que todas las instalaciones de tratamiento de aguas residuales del país funcionarán automáticamente con IA de inmediato. Sin embargo, la tendencia de intelligenciar la operación de instalaciones mediante datos es clara.
Surgen también nuevas posibilidades. Se trata de conectar el calor residual obtenido en el proceso de tratamiento de aguas residuales con centros de datos de IA, cuyas necesidades de enfriamiento son enormes. La corporación discutió esta posibilidad junto con el tratamiento inteligente de aguas residuales en la Semana Internacional del Agua. Conforme la industria de IA crece, los problemas de energía, agua y calor no pueden desvincularse de la política ambiental.
Sin embargo, algo más importante que la tecnología individual son los datos. Sin datos ambientales precisos, incluso la IA más sofisticada no puede hacer juicios adecuados. Los datos públicos que se acumulan en los campos de calidad del aire y agua, gestión de residuos y gases de efecto invernadero pueden convertirse en un activo estratégico de IA nacional. Por eso la corporación está impulsando la integración de plataformas y la expansión de la apertura de datos ambientales al sector privado. No se trata de confinar los datos dentro de la corporación, sino de ampliar el acceso para que empresas, universidades e instituciones de investigación desarrollen nuevas tecnologías y servicios.
No es necesario que las instituciones públicas desarrollen todos los servicios de IA directamente. El sector público debe generar datos confiables, y el sector privado innova sobre esa base. Si los datos ambientales están suficientemente abiertos y estandarizados, las startups pueden crear IA que optimice la energía en fábricas. Las empresas pueden ofrecer servicios de gestión de emisiones de carbono, y las instituciones de investigación pueden presentar modelos para analizar cambios climáticos y ambientales. Los datos de la corporación se convierten en una suerte de "infraestructura ambiental de IA".
Por supuesto, usar mucha IA no es suficiente en sí mismo. ¿Quién es responsable si la IA hace un juicio erróneo, si los datos de entrenamiento están sesgados, o si se entrena con datos que contienen información personal? Es importante notar que la corporación ha desarrollado "directrices de ética en inteligencia artificial" junto con la expansión del uso de IA. Las directrices establecen que los principios de derechos humanos, protección de datos personales, diversidad, seguridad, transparencia y equidad se apliquen en todo el ciclo de la IA, desde su diseño, desarrollo, implementación, operación y uso. Se requiere informar a los usuarios cuando un producto o servicio utiliza IA, y también se debe indicar cuando los resultados fueron generados por IA generativa. Los modelos de IA se evalúan regularmente, y se deben implementar mejoras si surgen errores o problemas éticos.
Esto no es simplemente un asunto de regulaciones internas. La política ambiental impacta directamente la vida de los ciudadanos y las actividades empresariales. Si la IA determina que existe alta probabilidad de contaminación y se utiliza para inspeccionar empresas o en decisiones administrativas, debe poder explicarse el proceso y la justificación. La IA puede ayudar en la toma de decisiones, pero no puede transferir la responsabilidad.
Por eso la transformación de IA en el sector ambiental debe avanzar por dos caminos simultáneamente. En uno, debe haber un uso activo de IA para detectar contaminación más rápidamente y operar instalaciones de manera eficiente. En el otro, debe haber sistemas para gestionar errores y sesgos de IA y garantizar que los humanos mantengan la responsabilidad final. La tecnología y la confianza deben ir juntas.
Que Lim presente AX y ESG conjuntamente como ejes de la gestión futura responde al mismo contexto. La IA es una herramienta para resolver problemas ambientales, pero también es una tecnología que consume enormes cantidades de energía y recursos. En el futuro, la corporación puede asumir un papel importante en medir los costos ambientales de la era de la IA. El desafío será cómo gestionar la energía, el agua, el calor y el carbono que consumen los centros de datos de IA.
Cómo conciliar el rápido crecimiento de la industria de IA con la neutralidad de carbono también emerge como un nuevo desafío para la política ambiental. Simultáneamente, debe protegerse el ambiente con IA y gestionar el impacto ambiental que genera la IA misma.
La administración ambiental ha dedicado gran parte de su tiempo a perseguir aire contaminado, agua sucia y residuos abandonados. La IA puede adelantar ese tiempo. Puede alertar sobre riesgos que los humanos no han detectado en pequeñas anomalías dentro de innumerables datos. Una nación donde la IA protege el aire, el agua, los residuos y las instalaciones ambientales de Corea del Sur durante 24 horas, y donde las personas toman decisiones más rápidas basadas en esas señales.
La transformación de IA de la Corporación Ambiental de Corea del Sur debe significar un cambio en la administración ambiental de Corea del Sur, pasando del "tratamiento posterior" a la "predicción y prevención".
: Lim Sang-jun, Director Ejecutivo de la Corporación Ambiental de Corea del Sur :
Es un especialista en política ambiental que ha desempeñado cargos como viceministerio del Ministerio de Medio Ambiente y secretario de tareas presidenciales en la oficina presidencial, acumulando experiencia en política climática y ambiental y en el campo de la innovación gubernamental. Como director ejecutivo de la Corporación Ambiental de Corea del Sur, está promoviendo la innovación en servicios públicos mediante el uso de IA y datos ambientales, la respuesta a la crisis climática y la transformación digital de la organización, presentando ESG, AX y expansión global como ejes centrales de la gestión futura.
* Este artículo ha sido traducido por IA.