Cada 26 de enero celebramos el Día de la Educación Ambiental, una ocasión para reflexionar sobre cómo aprendemos a cuidar nuestro planeta y cómo podemos acercar la naturaleza a todas las personas. En la actualidad, la educación ambiental se sigue enfrentando a retos sobre cómo comunicar acerca de la crisis climática, la contaminación y la pérdida de biodiversidad, altamente relacionados con la actividad humana. Sin embargo, en los últimos años, en la era digital, se enfrenta a su vez a otros retos como la desinformación y las nuevas tecnologías.

IA y educacion ambiental

En anteriores posts os hemos hablado de los bulos ambientales y de cómo informarse de una forma más fiable y eficaz [1]. Sin embargo, hoy os queremos hablar de otro cambio al que nos enfrentamos como sociedad. La inteligencia artificial (IA) ha aparecido como una herramienta emergente muy popular que puede reforzar el aprendizaje y la conciencia ambiental, si se usa con criterio.

Pero ¿qué es la inteligencia artificial? Según la Comisión Europea (2023), la inteligencia artificial es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas propias de las personas, como aprender de la experiencia, razonar o interpretar lo que ocurre a su alrededor. Estas tecnologías pueden analizar grandes cantidades de datos, extraer información útil y tomar decisiones para alcanzar un objetivo determinado. Para lograrlo, utilizan algoritmos y modelos matemáticos que detectan patrones y aprenden con el tiempo, mejorando así su funcionamiento y su capacidad para ofrecer respuestas cada vez más precisas y eficientes.

En las últimas décadas, la inteligencia artificial ha cambiado la manera en que nos relacionamos con nuestro entorno, pasando de simples herramientas digitales a sistemas capaces de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real u ofrecer contenidos personalizados. En el ámbito educativo, esto ha permitido adaptar los materiales de aprendizaje al nivel, la edad, idioma y los intereses del público. Además, la IA facilita la creación de simulaciones que muestran de forma visual y comprensible los efectos del cambio climático, la deforestación o el uso de los recursos naturales, convirtiéndose en un recurso didáctico muy valioso. Esta metodología también contribuye a elevar la calidad de los contenidos educativos, fomentando enfoques más creativos y personalizados. Gracias a estas tecnologías, el conocimiento sobre la naturaleza y el seguimiento de la biodiversidad se ha vuelto más cercano y accesible para personas de todas las edades y contextos, reforzando así la educación ambiental. En esta línea, desde el Instituto Superior de Medio Ambiente (ISM), se escribió un post  “10 apps que promueven la educación ambiental” sobre algunas aplicaciones útiles, como iNaturalist, PlantNet y Naturaleza que permiten ampliar los conocimientos sobre distintas áreas de medio ambiente de manera positiva, directa y accesible.

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Estas herramientas también se han aplicado de forma directa en proyectos escolares de ciencia ciudadana. Un ejemplo es el proyecto “Identificación de especies vegetales mediante códigos QR” desarrollado por el CIFEA Molina de Segura, que convirtió el jardín del centro en un aula abierta para toda la comunidad educativa, combinando naturaleza y tecnología. A través de este proyecto, cada especie vegetal fue identificada mediante un código QR que, al escanearlo, ofrece información clara y detallada sobre la planta, facilitando el aprendizaje y la participación de personas de todas las edades.

Dentro de la búsqueda de soluciones frente a los desafíos ambientales a los que nos enfrentamos, se han empezado a desarrollar soluciones y herramientas de IA que ayuden a la lucha y mitigación del cambio climático, entre otros. Algunos ejemplos son la identificación de tendencias en datos medioambientales y su monitoreo, el desarrollo de sistemas de alerta temprana para eventos naturales extremos [2,3]. La inteligencia artificial (IA) puede actuar como aliado en la conservación del medio, el aprovechamiento y el uso sostenible de los recursos naturales.

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Aun así, es importante ser conscientes de que la inteligencia artificial no está exenta de retos ambientales y educativos.

En primer lugar, muchas tecnologías de IA dependen de centros de datos que consumen grandes cantidades de energía eléctrica, especialmente cuando se entrenan o se utilizan modelos avanzados. Este consumo energético está creciendo rápidamente y podría duplicarse en pocos años, lo que plantea desafíos para las redes eléctricas y para el esfuerzo global de reducción de emisiones [4,5].

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Además, estos centros requieren cantidades significativas de agua para refrigerar los equipos, lo que puede ejercer presión sobre recursos hídricos locales, especialmente en regiones con escasez de agua [6,7]. Se estima que el entrenamiento de los modelos de IA como por ejemplo Chat GPT-3 pueden consumir millones de litros de agua [8].

Desde una perspectiva educativa, otro límite de la IA es que puede fomentar una dependencia excesiva de la tecnología, lo que podría reducir el contacto directo con la naturaleza, una pieza clave de la educación ambiental.

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La tecnología también facilita la creación de contenidos digitales —como entornos virtuales, noticias o información diversa— que pueden resultar engañosos o inexactos si no se verifican adecuadamente, lo que incrementa el riesgo de desinformación [1]. Estas situaciones son especialmente preocupantes porque suele asumirse que todo lo generado por un modelo de IA es veraz, objetivo y útil, cuando en realidad no siempre es así. Por ello, resulta fundamental preparar a la ciudadanía, desde la educación ambiental, para cuestionar estos contenidos, contrastarlos y evaluarlos de manera crítica a partir de una diversidad de fuentes.

Por estas razones, su uso en educación ambiental no debe verse como un fin en sí mismo, sino como una herramienta que necesita estar respaldada por pensamiento crítico, criterios de verificación y normas claras de uso. Todo ello, alineado por un objetivos y principios sostenibles y respetuosos por el medio ambiente. Esto implica enseñar al alumnado a evaluar la fiabilidad de las fuentes, contrastar información y comprender tanto las ventajas como los límites de la IA en contextos reales.

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Bibliografía