Sesgos de algoritmos de conservación ocultan ecosistemas en Colombia

Desde la proa de un ferry que cruza aguas de Canarias, un sistema de visión térmica entrenado con inteligencia artificial distingue a un cachalote entre las olas en segundos. En una selva de Colombia, un algoritmo clasifica miles de imágenes de cámaras trampa para identificar especies que ningún guardaparques alcanzaría a revisar en meses. La IA llegó a la biología de la conservación con una promesa concreta: procesar volúmenes de datos que ningún equipo humano podría analizar manualmente. Rastrear los movimientos de millones de insectos en Sudáfrica, detectar ballenas desde la proa de un barco o alimentar una base de datos global como Wildlife Insights son tareas que los modelos ejecutan en minutos. Pero entre esa promesa y su ejecución efectiva hay una brecha que los investigadores están empezando a cartografiar con precisión, como documenta un análisis reciente.

La promesa que deslumbra

El atractivo es evidente. La automatización del análisis de cámaras trampa permite monitorear ecosistemas remotos sin que un experto revise cada fotografía. La visión térmica detecta fauna marina en rutas de navegación y reduce el riesgo de colisiones. Para países megadiversos como Colombia, esa capacidad de procesar información a escala continental es una ventaja competitiva real en la carrera por proteger la biodiversidad.

Pero hay otra cara. Los modelos de aprendizaje automático (algoritmos que aprenden de datos históricos) pueden generar información falsa con total confianza, amplifican los sesgos ocultos en los datos de entrenamiento y consumen niveles de energía que contradicen los objetivos de sostenibilidad que dicen servir. En países megadiversos, la falta de datos históricos puede dejar ecosistemas enteros invisibles para los algoritmos. Peor aún: un modelo puede priorizar la protección de una especie carismática que identifica fácilmente mientras descuida hábitats menos fotogénicos pero más críticos. Los cachalotes de Canarias ilustran esa tensión entre eficiencia técnica y contexto real: el algoritmo los detecta muy bien en las rutas marítimas, pero ¿qué pasa con las especies que no figuran en las bases de entrenamiento?

Un algoritmo puede leer millones de fotos, pero todavía no distingue entre una especie que necesita protección urgente y una que simplemente sale bien en cámara.

La ética como condición de éxito

Frente a este escenario, la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la IA no se queda en principios de alto nivel. Establece diez principios básicos y la lógica es simple: los sistemas de IA deben trabajar por el bien de la humanidad, las personas, las sociedades y el medio ambiente. El uso no debe ir más allá de lo necesario para alcanzar un objetivo legítimo, un principio de proporcionalidad que las empresas suelen olvidar cuando adoptan la última herramienta solo porque existe. Y la privacidad debe protegerse a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, no solo en el momento de recopilar los datos.

La recomendación también define la sostenibilidad como un objetivo en evolución. Para un director ejecutivo en América Latina, esto tiene implicaciones directas. Adoptar IA en monitoreo ambiental, agricultura de precisión o certificación de cadenas de suministro sostenibles puede ser una ventaja competitiva real. Pero quienes implementen estas herramientas sin entender sus sesgos y limitaciones corren el riesgo de tomar decisiones basadas en datos que no representan la complejidad de los ecosistemas donde operan. La recomendación de la UNESCO es un punto de partida, no un manual de instrucciones. Primero hay que auditar los datos que alimentan el modelo; después, escalar. ¿Los algoritmos que sustentan la estrategia de sostenibilidad de su empresa incluyen la biodiversidad local o provienen de muestras de otras regiones que no reflejan esa realidad?

Para un director ejecutivo en América Latina, esto tiene implicaciones directas. Adoptar IA en monitoreo ambiental, agricultura de precisión o certificación de cadenas de suministro sostenibles puede ser una ventaja competitiva real. Pero quienes implementen estas herramientas sin entender sus sesgos y limitaciones corren el riesgo de tomar decisiones basadas en datos que no representan la complejidad de los ecosistemas donde operan. La recomendación de la UNESCO es un punto de partida, no un manual de instrucciones. Primero hay que auditar los datos que alimentan el modelo; después, escalar. ¿Los algoritmos que sustentan la estrategia de sostenibilidad de su empresa incluyen la biodiversidad local o provienen de muestras de otras regiones que no reflejan esa realidad?

La pregunta que queda abierta para los líderes de negocio en la región no es si la IA puede ayudar a conservar la biodiversidad, sino cómo asegurarse de que los modelos que usan reflejen la complejidad de los ecosistemas donde operan. Porque un algoritmo que protege una especie y condena un ecosistema entero no es una herramienta de conservación: es un nuevo riesgo que todavía no se sabe administrar. Y la naturaleza, a diferencia de los datos, no ofrece una segunda oportunidad para reentrenar el modelo. Mientras tanto, los ecosistemas siguen degradándose a un ritmo que ningún algoritmo puede revertir por sí solo.