Datos abiertos, inteligencia artificial y medio ambiente

La convergencia entre datos abiertos, inteligencia artificial y sostenibilidad medioambiental plantea uno de los principales desafíos para el modelo de transformación digital que se está impulsando a nivel europeo. Esta interacción se concreta principalmente en tres manifestaciones destacadas:

• La apertura de datos de alto valor directamente relacionados con la sostenibilidad, que pueden ayudar al desarrollo de soluciones de inteligencia artificial orientadas a la mitigación del cambio climático y la eficiencia de recursos.

• El impulso de los denominados algoritmos verdes en la reducción del impacto ambiental de la IA, que se ha de concretar tanto en el uso eficiente de la infraestructura digital como en la toma de decisiones sostenibles.

• La apuesta por espacios de datos medioambientales, generando ecosistemas digitales donde se comparten datos que provienen de fuentes diversas para facilitar el desarrollo de proyectos y soluciones interoperables con impacto relevante desde la perspectiva medioambiental.

A continuación, profundizaremos en cada uno de estos puntos.

Datos de alto valor para la sostenibilidad

La Directiva (UE) 2019/1024 sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público introdujo por primera vez el concepto de conjuntos de datos de alto valor, definidos como aquellos con un potencial excepcional para generar beneficios sociales, económicos y medioambientales. Estos conjuntos deben publicarse de forma gratuita, en formatos legibles por máquina, mediante interfaces de programación de aplicaciones (API) y, cuando proceda, se han de poder descargar de forma masiva. A tal efecto se han identificado una serie de categorías prioritarias, entre los que se encuentran los datos medioambientales y relativos a la observación de la Tierra.

Se trata de una categoría especialmente relevante, ya que abarca tanto datos sobre clima, ecosistemas o calidad ambiental, así como los vinculados a la Directiva INSPIRE, que hacen referencia a áreas ciertamente diversas como hidrografía, lugares protegidos, recursos energéticos, uso del suelo, recursos minerales o, entre otros, los relativos a zonas de riesgos naturales, incluyendo también ortoimágenes.

Estos datos tienen una singular relevancia a la hora de monitorizar las variables relacionadas con el cambio climático, como puede ser el uso del suelo, la gestión de la biodiversidad teniendo en cuenta la distribución de especies, hábitats y lugares protegidos, el seguimiento de las especies invasoras o la evaluación de los riesgos naturales. Los datos sobre calidad del aire y contaminación son cruciales para la salud pública y ambiental, de manera que el acceso a los mismos permite llevar a cabo análisis exhaustivos sin duda relevantes para la adopción de políticas públicas orientadas a su mejora. La gestión de recursos hídricos también se puede optimizar mediante datos de hidrografía y monitoreo ambiental, de manera que su tratamiento masivo y automatizado constituye una premisa inexcusable para hacer frente al reto de la digitalización de la gestión del ciclo del agua.

La combinación con otros datos medioambientales de calidad facilita el desarrollo de soluciones de IA orientadas a desafíos climáticos específicos. En concreto, permiten entrenar modelos predictivos para anticipar fenómenos extremos (olas de calor, sequías, inundaciones), optimizar la gestión de recursos naturales o monitorizar en tiempo real indicadores ambientales críticos. También permite impulsar proyectos económicos de gran impacto, como puede ser el caso de la utilización de algoritmos de IA para implementar soluciones tecnológicas en el ámbito de la agricultura de precisión, posibilitando el ajuste inteligente de los sistemas de riego, la detección temprana de plagas o la optimización del uso de fertilizantes.

Algoritmos verdes y responsabilidad digital: hacia una IA sostenible

El entrenamiento y despliegue de sistemas de inteligencia artificial, particularmente de modelos de propósito general y grandes modelos de lenguaje, conlleva un consumo energético significativo. Según estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos representaron alrededor del 1,5 % del consumo mundial de electricidad en 2024. Esta cifra supone un crecimiento de alrededor de un 12 % anual desde 2017, más de cuatro veces más rápido que la tasa de consumo eléctrico total. Está previsto que el consumo eléctrico de los centros de datos se duplique hasta alcanzar unos 945 TWh en 2030.

Ante este panorama, los algoritmos verdes constituyen una alternativa que necesariamente ha de tenerse en cuenta a la hora de minimizar el impacto ambiental que plantea la implantación de la tecnología digital y, en concreto, la IA. De hecho, tanto la Estrategia Europea de Datos como el Pacto Verde Europeo integran explícitamente la sostenibilidad digital como pilar estratégico. Por su parte, España ha puesto en marcha un Programa Nacional de Algoritmos Verdes, enmarcado en la Agenda Digital 2026 y con una medida específica en la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial.

Uno de los principales objetivos del Programa consiste en fomentar el desarrollo de algoritmos que minimicen su impacto ambiental desde la concepción —enfoque green by design—, por lo que la exigencia de una documentación exhaustiva de los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA —incluyendo origen, procesamiento, condiciones de uso y huella ambiental— resulta fundamental para dar cumplimiento a esta aspiración. A este respecto, la Comisión ha publicado una plantilla para ayudar a los proveedores de inteligencia artificial de propósito general a resumir los datos utilizados para el entrenamiento de sus modelos, de manera que se pueda exigir mayor transparencia que, por lo que ahora interesa, también facilitaría la trazabilidad y gobernanza responsable desde la perspectiva ambiental, así como la realización de ecoauditorías.

El Espacio de Datos del Pacto Verde Europeo (Green Deal)

Se trata de uno de los espacios de datos comunes europeos contemplados en la Estrategia Europea de Datos que se encuentra en un estado más avanzado, tal y como demuestran las numerosas iniciativas y eventos de divulgación que se han impulsado en torno al mismo. Tradicionalmente el acceso a la información ambiental ha sido uno de los ámbitos con una regulación más favorable, de manera que con el impulso de los datos de alto valor y la decida apuesta que supone la creación de un espacio europeo en esta materia se ha producido un avance cualitativo muy destacable que refuerza una tendencia ya consolidada en este ámbito.

En concreto, el modelo de los espacios de datos facilita la interoperabilidad entre datos abiertos públicos y privados, reduciendo barreras de entrada para startups y pymes en sectores como la gestión forestal inteligente, la agricultura de precisión o, entre otros muchos ejemplos, la optimización energética. Al mismo tiempo, refuerza la calidad de los datos disponibles para que las Administraciones Públicas lleven a cabo sus políticas públicas, ya que sus propias fuentes pueden contrastarse y compararse con otros conjuntos de datos. Finalmente, el acceso compartido a datos y herramientas de IA puede fomentar iniciativas y proyectos de innovación colaborativa, acelerando el desarrollo de soluciones interoperables y escalables.

Ahora bien, el ecosistema jurídico propio de los espacios de datos conlleva una complejidad inherente a su propia configuración institucional, ya que en el mismo confluyen varios sujetos y, por tanto, diversos intereses y regímenes jurídicos aplicables: 

• Por una parte, las entidades públicas, a las que en este ámbito les corresponde un papel de liderazgo especialmente reforzado.

• Por otra las entidades privadas y la ciudanía, que no sólo pueden aportar sus propios conjuntos de datos, sino asimismo ofrecer desarrollos y herramientas digitales que pongan en valor los datos a través de servicios innovadores.

• Y, finalmente, los proveedores de la infraestructura necesaria para la interacción en el seno del espacio.

En consecuencia, son imprescindibles modelos de gobernanza avanzados que hagan frente a esta complejidad reforzada por la innovación tecnológica y de manera especial la IA, ya que los planteamientos tradicionales propios de la legislación que regula el acceso a la información ambiental son ciertamente limitados para esta finalidad.

Hacia una convergencia estratégica

La convergencia de datos abiertos de alto valor, algoritmos verdes responsables y espacios de datos medioambientales está configurando un nuevo paradigma digital imprescindible para afrontar los retos climáticos y ecológicos en Europa que requiere un enfoque jurídico robusto y, al mismo tiempo flexible. Este singular ecosistema no solo permite impulsar la innovación y eficiencia en sectores clave como la agricultura de precisión o la gestión energética, sino que también refuerza la transparencia y la calidad de la información ambiental disponible para la formulación de políticas públicas más efectivas.

Más allá del marco normativo vigente resulta imprescindible diseñar modelos de gobernanza que ayuden a interpretar y aplicar de manera coherente regímenes legales diversos, que protejan la soberanía de los datos y, en definitiva, garanticen la transparencia y la responsabilidad en el acceso y reutilización de la información medioambiental. Desde la perspectiva de la contratación pública sostenible, es esencial promover procesos de adquisición por parte de las entidades públicas que prioricen soluciones tecnológicas y servicios interoperables basados en datos abiertos y algoritmos verdes, fomentando la elección de proveedores comprometidos con la responsabilidad ambiental y la transparencia en las huellas de carbono de sus productos y servicios digitales.

Solo partiendo de este enfoque se puede aspirar a que la innovación digital sea tecnológicamente avanzada y ambientalmente sostenible, alineando así los objetivos del Pacto Verde, la Estrategia Europea de Datos y el enfoque europeo en materia de IA