Datos satelitales e IA: fórmula magistral para afrontar el maremágnum legislativo de los vectores ESG

El prestigioso físico Albert Allen Bartlett comenzaba sus clases con un axioma que bien podría ser el mantra del siglo XXI: «La mayor deficiencia de la raza humana es nuestra incapacidad para entender la función exponencial».

Su advertencia es premonitoria en un mundo que exige abandonar el pensamiento lineal y abrazar el pensamiento exponencial. La inteligencia artificial (IA) nos acerca a ese cambio de paradigma. Una tecnología que pasó de ser incipiente a tener la capacidad de aprobar una carrera universitaria de forma autónoma.

CSRD, ESRS, EUDR… La fiscalización y burocratización del manejo de los recursos naturales y la propia supervivencia humana han generado un sinfín de términos vacíos, anglicismos y acrónimos que, lejos de conectar con la realidad social, amplifican su desconexión.

Datos geoespaciales e IA

Desde la popularización del término «desarrollo sostenible» en la década de los 80, el concepto ha sufrido una pérdida progresiva de su significado y propósito.

En este contexto, la ciencia de datos geoespaciales y la inteligencia artificial (IA) se convierten en fórmula magistral para facilitar la economía regenerativa.

Innovar para lograr la regeneración de los recursos naturales, facilitando así la supervivencia humana. Ha llegado el momento de revertir lo que la Revista Nature anunciaba en 2020: los objetos producidos por el hombre superaron, por primera vez, el peso de la biomasa.

Herramienta clave

La sostenibilidad planetaria parecía lejana y, de repente, resultó ser prioritaria para garantizar el futuro de nuestras sociedades. ¿No es acaso el pensamiento exponencial algo que hemos vivido en nuestras propias carnes?

La inteligencia territorial emerge como la herramienta clave en esta transición. Cada año, más de 2.500 satélites se lanzan a órbita con sensores que capturan información precisa sobre el impacto humano en el planeta.

Esos datos, procesados mediante IA, permiten «poner el mapa al servicio del territorio». Una perspectiva innovadora ofrece a empresas y administraciones públicas una brújula para navegar los complejos vectores ESG (ambiental, social y de gobernanza) sin perder de vista la necesidad de crecimiento económico.

Predecir fugas de agua

El estrés hídrico es un ejemplo contundente de esta crisis global. En 2050, se prevé que casi el 50 % de la población mundial lo experimente de forma directa. España, por su parte, pierde más de 650.000 millones de litros de agua al año antes de que lleguen al grifo.

No se trata de una cuestión de escasez, sino de enfoque. Los datos geoespaciales y la IA permiten predecir más del 80 % de las fugas de agua y reducir las pérdidas en hasta un 55 %. Esto equivale a un ahorro capaz de abastecer a toda Europa durante un año.

El problema de la sostenibilidad no radica en la falta de información, sino en su interpretación. La información que proporcionan los satélites y los modelos predictivos o analíticos de IA actúan como el alquimista del siglo XXI. Transformar los datos en conocimiento y el conocimiento en decisiones. Las aplicaciones son infinitas, no todo radica en el agua.

No es ciencia ficción, es una realidad

Identificar materiales que constituyen un problema de salud pública como el amianto con una precisión superior al 90 %; identificar las zonas inundables, las viviendas que podrían verse afectadas por estos fenómenos e implementar estrategias para evitarlo; ayudar a grandes y pequeños agricultores a incrementar la productividad de sus cosechas; desarrollar herramientas para monitorizar la biodiversidad y estimar la capacidad de captura de CO₂ a nivel global o, inclusive, extraer índices normalizados sobre la contaminación del agua o el grado de afección de la vegetación tras un incendio de forma sencilla y con una precisión sin precedentes.

No es ciencia ficción, es una realidad. Ante el auge del negacionismo sobre cuestiones tan importantes como el cambio climático o la deforestación, los datos satelitales y la IA ayudan a representar los problemas en un mapa.

Conceptos difusos que adquieren forma y dimensión. Algo que, sin duda, las empresas deberán empezar a incorporar en el marco de sus informes no financieros.

Decisiones estratégicas

Satélites e IA para obtener datos precisos que nutran el autoconocimiento de empresas y gobiernos sobre su impacto en el entorno de operaciones para tomar decisiones estratégicas que beneficien a su cuenta de resultados y la habitabilidad de las ciudades.

La sostenibilidad requiere abandonar el binarismo que enfrenta economía y ecología. Ambos vectores están interconectados. La IA y los datos geoespaciales son catalizadores de esta convergencia, habilitando estrategias que equilibran el impacto ambiental con la rentabilidad empresarial.

Sostenibilidad transformadora

En un mundo donde el término sostenibilidad parece haber perdido su significado original, estas tecnologías aportan una nueva narrativa, basada en hechos y posibilidades tangibles.

Lejos de ser un concepto agotado, la sostenibilidad encuentra en estas herramientas una oportunidad para renovarse y recuperar su esencia transformadora.

El tiempo apremia. Las catástrofes climáticas y la escasez de recursos ya no son escenarios hipotéticos, sino realidades palpables que exigen respuestas inmediatas.

Futuro esperanzador

La combinación de datos geoespaciales e inteligencia artificial no es un lujo, sino una necesidad ineludible. En su capacidad para procesar información compleja y generar soluciones aplicables radica la esperanza de un futuro donde la sostenibilidad deje de ser un ideal abstracto para convertirse en una práctica cotidiana y efectiva.

Ha llegado la era del dato. El momento de tomar decisiones con impacto real. No se trata de hablar de conceptos como doble materialidad. La cuestión radica en medir cómo las actividades impactan en el entorno de operaciones y viceversa. Asumir la realidad planetaria y tomar decisiones – en muchas ocasiones sencillas – para revertir la situación.

Guillermo de Santiago ES Head of Growth de Agforest