De cómo la IA puede ser una aliada clave en la lucha por conservar la biodiversidad de América Latina

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta imprescindible para la conservación de la biodiversidad en América Latina. Desde la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022, que permitió a cualquier persona interactuar con la IA sin conocimientos de programación, la proliferación de tecnologías basadas en aprendizaje profundo ha acelerado el procesamiento de enormes volúmenes de datos ambientales que antes representaban cuellos de botella para los investigadores.

Las cámaras trampa, los sensores de bioacústica y los drones generan cientos de miles de imágenes y grabaciones en cuestión de días, pero el análisis manual podía demorar meses o años. La IA, con algoritmos de visión por computadora y reconocimiento de patrones, ha multiplicado la velocidad de procesamiento, ofreciendo a los científicos la posibilidad de extraer conclusiones en tiempo real.

Inteligencia artificial al servicio de la conservación en América Latina

Los casos de éxito son cada vez más numerosos. En Argentina, biólogos y físicos combinan IA para registrar y analizar los cantos de una ave esquiva que se creía extinta desde hace 40 años, logrando mapear su distribución y comportamiento. En Ecuador, un proyecto detecta en tiempo real los sonidos de motosierras y disparos, permitiendo a comunidades indígenas kichwa proteger sus territorios amazónicos. En Colombia, la investigadora Paula Uzcátegui utilizó drones y análisis multiespectral para estimar la mortalidad de frailejones tras un incendio que quemó más de 300 ha del páramo de Berlín, una tarea que habría sido imposible de realizar manualmente a esa escala.

En Panamá, el Instituto Smithsonian trabaja contra el reloj para describir la variada fauna de insectos de la isla Barro Coloro antes de que desaparezcan. En la Reserva Nacional Tambopata (Perú), científicos intentan identificar jaguares mediante el reconocimiento de manchas corporales. En Costa Rica, un proyecto clasificó con precisión más de una tonelada de conchas marinas que turistas intentaban extraer ilegalmente y las devolvió al océano.

Otros ejemplos ilustran la diversidad de aplicaciones:

• Mathias Tobler, del San Diego Zoo Wildlife Alliance, señala que hoy pueden desplegar hasta 200 cámaras digitales en el campo, obteniendo medio millón de imágenes por muestreo, lo que hace imprescindible el uso de IA para su procesamiento.
• Jorge Ahuma, gerente de conservación en WildMon y director ejecutivo de Wildlife Insights, describe la IA como una infraestructura central para el monitoreo, la predicción y la priorización de acciones conservacionistas, aunque reconoce que el campo aún está en sus inicios.
• Gabriel Mindlin, del Laboratorio de Sistemas Dinámicos de la Universidad de Buenos Aires, advierte que la IA transformará radicalmente los esfuerzos de conservación al permitir análisis masivos de datos cuantitativos.
• Maxim Larrivée, director del Insectario de Montreal, ha entrenado algoritmos para reconocer insectos nunca antes catalogados, ofreciendo pistas sobre nuevas especies en regiones tropicales.
• David Parra, de la Fundación Jocotoco en Ecuador, utiliza IA para identificar sonidos de fauna y amenazas como motosierras, aunque siempre con validación humana.
• Yolanda Camacho, bióloga de la Universidad de Costa Rica, empleó IA para clasificar conchas marinas, reduciendo una tarea que le habría tomado varios meses a unas pocas horas, siempre bajo supervisión taxonómica.

Los métodos más empleados incluyen deep learning, redes neuronales convolucionales (CNN) y aprendizaje activo (active learning), que reduce la necesidad de etiquetado manual al permitir que el algoritmo seleccione los datos más informativos para su entrenamiento. Sin embargo, los expertos coinciden en que la IA no reemplaza a los científicos; el enfoque “human‑in‑the‑loop” sigue siendo esencial para validar resultados y evitar sesgos o alucinaciones algorítmicas.

En cuanto a precisión, estudios publicados en la revista *Biología Futura* (2024) indican que las CNN pueden alcanzar más del 90 % de la exactitud humana en la identificación de especies a partir de imágenes de cámaras trampa, siempre que cuenten con un entrenamiento previo robusto realizado por expertos.

El auge de la IA también plantea retos medioambientales y sociales. La expansión de centros de datos en América Latina, necesarios para entrenar y ejecutar modelos de gran escala, implica un consumo considerable de agua y energía. Estimaciones indican que para 2027 podrían requerirse entre 4 200 y 6 600 millones de metros cúbicos de agua. Además, la generación eléctrica necesaria para alimentar estos centros aún depende en gran medida de fuentes no renovables, lo que aumenta la huella de carbono de la tecnología.

Juan Lavista Ferres, director científico de datos de Microsoft, subraya la necesidad de transitar a fuentes de energía renovable para mitigar estos impactos, mientras que Pedro Galindo, de la Fundación Jocotoco, señala que los modelos más pequeños, como las CNN usadas en identificación de cantos, consumen menos energía, aunque siguen requiriendo recursos como paneles solares y baterías cuya fabricación también genera impactos.

Otro desafío es la financiación. Gran parte de la inversión en IA se destina a aplicaciones comerciales, dejando escasos recursos para proyectos de conservación. Ahuma advierte que, sin mayor apoyo económico, será difícil ampliar el uso de estas tecnologías en el sector ambiental.

Finalmente, los expertos insisten en que la IA debe ser inclusiva y participativa. No basta con que sea una herramienta para científicos; su implementación debe involucrar a comunidades campesinas y pueblos indígenas, evitando ampliar la brecha digital. La capacitación y la educación son esenciales para que la IA se convierta en un aliado accesible y efectivo en la lucha por la biodiversidad.

Mira tambien: