Una revisión sobre la inteligencia artificial como herramienta para la sustentabilidad en México

La Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta estratégica para abordar los desafíos de la sustentabilidad en México. El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el estado actual de la investigación sobre IA aplicada a la sostenibilidad en el país, identificar patrones de impacto y señalar áreas de oportunidad críticas. Mediante una revisión metodológica de literatura científica reciente en repositorios clave , seleccionando 11 estudios posteriores a 2020 , el análisis revela una marcada dicotomía de “dos IA’s”. Por un lado, una IA verde, enfocada en el monitoreo ambiental y la conservación de ecosistemas, demostrando una madurez creciente y resultados exitosos, que se atribuyen al fuerte respaldo institucional y a la disponibilidad de datos satelitales públicos. Por otro lado, una IA marrón, destinada a problemas urbanos e industriales como la gestión de residuos, la cual se determina como incipiente, teórica y la cual enfrenta fracasos prácticos. Se concluye que esta divergencia se debe fundamentalmente a los tipos y la disponibilidad de datos, donde, por un lado la IA verde prospera con datos públicos abundantes, la “IA marrón” se ve frenada por la escasez de datos granulares y de alta calidad. Además, el estudio identifica brechas significativas en áreas como energías renovables, planificación urbana y economía circular , proponiendo estrategias de adaptación pragmáticas para superar la barrera de los datos como paso inicial hacia futuras innovaciones específicas del contexto en México.