Una semana: ese es el plazo que hoy necesita la Fundación Kreen para clasificar las fotos y grabaciones que registran sus cámaras y micrófonos en la Patagonia, una tarea que antes le tomaba entre seis y siete meses. Su director ejecutivo, Carlos Mendoza, expuso el cambio en el conversatorio “Naturaleza e IA: cómo comprendemos el mundo”, en diálogo con Diego Urrejola, director ejecutivo de Fundación Cosmos.
La conversación, transmitida en formato online como parte de la II Semana de la Inteligencia Artificial de la UAH, abordó la doble condición de la IA: una herramienta capaz de observar ecosistemas a una escala antes imposible y, al mismo tiempo, una tecnología que depende del agua, la energía y los minerales de territorios concretos.
¿Cómo se usa la inteligencia artificial en la conservación?
Fundación Kreen trabaja desde 2018 por la conservación del patrimonio natural de la Patagonia de Aysén y administra el Santuario de la Naturaleza Meullín-Puye, en la cuenca del río Cuervo, junto al fiordo de Aysén. Mendoza describió un territorio de alrededor de 100.000 hectáreas con ecosistemas subantárticos jóvenes, que el hielo cubrió hasta hace poco en términos geológicos: bosque húmedo templado, turberas, humedales, matorrales y fiordos, hábitat del huillín, de anfibios y de aves como el chucao, el carpintero y el fío fío.
Para monitorear el Santuario, el equipo instala cámaras trampa, sensores de temperatura, estaciones meteorológicas y micrófonos, y suma imágenes satelitales. Una sola campaña de terreno puede generar entre 200.000 y 300.000 fotos, muchas de ellas activadas por un cambio de luz o el movimiento de una rama. Kreen acumula unos 10 terabytes de datos crudos, un volumen que ningún equipo humano puede revisar foto por foto.
La clasificación combina MegaDetector, un modelo de Microsoft, con código propio en Python. Ese modelo fue entrenado con especies del hemisferio norte, por lo que el equipo debe enseñarle a reconocer la fauna patagónica: pocas especies, crípticas y difíciles de observar. Hoy el sistema distingue entre aves y mamíferos, identifica familias y permite saber si varias fotos corresponden al mismo individuo. “Hoy nos demoramos con suerte una semana”, contó Mendoza.
Sensores contra la gripe aviar y la tala ilegal
Con Perch, una base de datos de vocalizaciones de aves desarrollada por Google DeepMind, la Fundación creó sensores de bajo costo que reconocen especies por su canto. El objetivo es sanitario: la gripe aviar avanza por el hemisferio sur y aves como la gaviota dominicana, el albatros de ceja negra o el fío fío, que viaja desde el sur de Brasil, pueden trasladarla entre ecosistemas. Hasta ahora no existía un sistema de detección en la zona.
Los mismos dispositivos identifican el ruido de motores fuera de borda, motosierras y voces humanas, señales asociadas a la tala ilegal. Las alertas viajan por una red de antenas LoRa, un protocolo de comunicación de bajo consumo energético, hasta una salida satelital que las envía al servidor de la Fundación con la ubicación del evento. El equipo planea instalar los sensores este verano en el fiordo de Aysén.
Mendoza contó que el prototipo también nació con apoyo de la IA. El equipo usó Claude, mediante una cuenta para organizaciones sin fines de lucro, para diseñar placas electrónicas que hoy cuestan unos dos dólares, frente a instrumentos que antes valían entre $100.000 y $200.000. “Quizás hace dos o tres años atrás hubiese sido imposible llegar a eso”, contó.
Lo que la IA reveló sobre el huillín
La Fundación instaló además un modelo de IA en un servidor local, que analiza sus datos sin compartirlos con plataformas externas. Con él revisó los cerca de 20 gigabytes de la línea de base que una empresa elaboró años atrás para un proyecto hidroeléctrico en la zona, junto a publicaciones científicas sobre el territorio. El análisis arrojó un vacío: el huillín, considerado una especie clave del Santuario, aparece mencionado en esos informes, pero sin una foto ni un punto GPS que permita volver a muestrear. Cada lunes a las 8:30, un sistema automatizado entrega al equipo un informe de vigilancia del Santuario con datos satelitales de incendios, información de servicios públicos y nuevas publicaciones.
¿Cuál es el costo ambiental de la inteligencia artificial?
Urrejola inició el conversatorio con una advertencia: la IA no es inmaterial. Hablar de “la nube”, planteó, oculta una dependencia física con minerales, energía y agua.
Según el informe Energy and AI (2025) de la Agencia Internacional de Energía, que citó Urrejola, la demanda eléctrica de los centros de datos pasará de 415 TWh en 2024 a cerca de 945 TWh en 2030, una cifra similar al consumo total de Japón. Su hardware requiere cobre, aluminio, silicio, galio, germanio y tierras raras, una cadena con vínculo directo con Chile, primer productor mundial de cobre.
En el caso del agua, el director de Fundación Cosmos recordó el proyecto de centro de datos de Google en Cerrillos, que contemplaba extraer 169 litros por segundo de agua subterránea para refrigerar sus servidores. En febrero de 2024, el Segundo Tribunal Ambiental anuló en parte su aprobación por no considerar los efectos del cambio climático sobre los acuíferos de Santiago, y la empresa presentó después un nuevo diseño con enfriamiento por aire. Según Urrejola, en Chile operan 36 centros de datos y hay 34 más en carpeta, concentrados en comunas periféricas de Santiago.
¿Cómo cambia la IA nuestra relación con la naturaleza?
Para el director ejecutivo de Cosmos la pregunta de fondo no es si la IA es buena o mala para la naturaleza, sino qué tipo de relación tendremos con ella. Una aplicación que identifica el canto de un ave convierte un sonido anónimo en una especie con nombre, y la ciencia ciudadana asistida por IA permite que miles de personas aporten a los registros científicos. El riesgo es lo que cierta literatura ambiental llama “la extinción de la experiencia”: el reemplazo del contacto directo con el entorno por una experiencia mediada por pantallas.
Al concluir el conversatorio, dos desafíos quedaron instaladas a nivel de sociedad:
- ¿Cómo hacemos que la IA use menos agua y energía para cumplir la misma función?
- ¿Cómo logramos que la información que entrega no sustituya la experiencia humana con la naturaleza?