{"id":138253,"date":"2026-05-28T08:10:56","date_gmt":"2026-05-28T11:10:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/?p=138253"},"modified":"2026-05-28T08:11:34","modified_gmt":"2026-05-28T11:11:34","slug":"la-inteligencia-artificial-se-convierte-en-aliada-clave-para-conservar-la-biodiversidad-de-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.noticiasradioreflejos.com.ar\/2021\/la-inteligencia-artificial-se-convierte-en-aliada-clave-para-conservar-la-biodiversidad-de-america-latina\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial se convierte en aliada clave para conservar la biodiversidad de Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"

Uno de sus principales aportes es el aceleramiento en el procesamiento de datos de campo \u2014desde c\u00e1maras trampa hasta bioac\u00fastica\u2014 permitiendo tomar decisiones en tiempos que antes eran impensables. Expertos advierten sobre la necesidad de que persista un control humano, mientras se busca mayor financiamiento y se mitigan impactos ambientales.La inteligencia artificial (IA) es protagonista constante de debates y pol\u00e9micas sobre los usos que las personas puedan darle, pero en lo que s\u00ed parece haber un consenso es en que lleg\u00f3 para quedarse.<\/strong>\u00a0El lanzamiento de ChatGPT<\/a>\u00a0en noviembre de 2022 fue un punto de inflexi\u00f3n en el tema porque elimin\u00f3 la necesidad de saber programar y, por primera vez, cualquier persona pod\u00eda interactuar con la IA simplemente escribiendo en su idioma nativo, como si hablara con otra persona. Su uso se expandi\u00f3 r\u00e1pidamente y cientos de herramientas de IA empezaron a surgir.<\/p>\n

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La ecolog\u00eda y la conservaci\u00f3n no fueron la excepci\u00f3n. El uso creciente de la tecnolog\u00eda, como las c\u00e1maras trampa y la bioac\u00fastica, ya ayudaba a los cient\u00edficos a monitorear bosques, seguir especies, y elaborar programas y proyectos para la protecci\u00f3n de la biodiversidad. Sin embargo,\u00a0el gran volumen de informaci\u00f3n requer\u00eda de un intenso trabajo por parte de los investigadores para procesarla.<\/strong><\/p>\n

En otras palabras, se generaba un cuello de botella en el que se obten\u00edan datos en poco tiempo, pero\u00a0las conclusiones sobre esos datos pod\u00edan tomar meses e incluso a\u00f1os. Fue precisamente ah\u00ed donde la inteligencia artificial empez\u00f3 a ganarse un espacio.<\/strong><\/p>\n

\u201cEl gran paso adelante de la IA no es que identifiquemos aves \u2014los expertos tambi\u00e9n identifican aves\u2014. Lo interesante con la IA es que nos permite hacer 100 o 1000 veces m\u00e1s procesamiento de datos que antes. Esa es la cosa cr\u00edtica\u201d, asegura J\u00f6rg M\u00fcller, profesor de Ecolog\u00eda Animal y Biolog\u00eda Tropical de la Universidad Julius-Maximilians de W\u00fcrzburg (Alemania) y subdirector del Parque Nacional Bosque B\u00e1varo.<\/p>\n

\"Cuando<\/picture>
Cuando la selva canta Concepto, direcci\u00f3n cient\u00edfica, dise\u00f1o y desarrollo del visualizador interactivo: Pedro Galindo Vera. Entrenamiento de Modelos IA: Christian Palma. Datos bioac\u00fasticos: Registros de audio de la Reserva Narupa, Fundaci\u00f3n de Conservaci\u00f3n Jocotoco. Curadur\u00eda bioac\u00fastica: Niels Krabbe. Procesamiento visual: Espectrograma interactivo generado a partir del audio y etiquetas ac\u00fasticas por especie.<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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En Am\u00e9rica Latina ya existen proyectos que han obtenido resultados que hace unos a\u00f1os parec\u00edan imposibles de lograr. En Argentina,\u00a0bi\u00f3logos y f\u00edsicos trabajan de la mano para grabar y procesar los cantos de un ave esquiva que se crey\u00f3 extinta durante 40 a\u00f1os<\/strong>\u00a0y as\u00ed conocer m\u00e1s sobre su comportamiento y sus movimientos. En Ecuador, un proyecto cient\u00edfico detecta en tiempo real los sonidos de las motosierras y los disparos para que dos comunidades ind\u00edgenas kichwa puedan proteger su territorio en la Amazon\u00eda. En Colombia, una investigadora se ali\u00f3 con una instituci\u00f3n p\u00fablica para sobrevolar un p\u00e1ramo calcinado y\u00a0al procesar los videos de\u00a0<\/strong>dron<\/strong><\/em>\u00a0reconocer cu\u00e1ntos frailejones murieron y cu\u00e1ntos sobrevivieron<\/strong>.<\/p>\n

El Instituto Smithsonian trabaja contrarreloj en Panam\u00e1 para describir la gran variedad de insectos que habita en la isla de Barro Colorado antes de que se extingan, mientras que cient\u00edficos tratan de identificar por sus manchas a cada jaguar que habita en la Reserva Nacional Tambopata en Per\u00fa y\u00a0un proyecto innovador en Costa Rica clasific\u00f3 con precisi\u00f3n y devolvi\u00f3 a los oc\u00e9anos m\u00e1s de una tonelada de conchas que los turistas intentaban sacar ilegalmente del pa\u00eds<\/strong>.<\/p>\n

Estos son s\u00f3lo algunos de los casos de \u00e9xito que Mongabay Latam presenta en este especial period\u00edstico donde la IA se ha convertido en una aliada para conservar la biodiversidad.<\/p>\n

Procesando datos a gran velocidad<\/h2>\n

\u201cInstalamos c\u00e1maras hace 20 o 25 a\u00f1os, cuando ten\u00edan rollo. La tecnolog\u00eda de las c\u00e1maras evolucion\u00f3, son digitales, las puedes dejar cuatro meses en el campo y ahora instalamos hasta 200 c\u00e1maras.\u00a0Tienes muchas m\u00e1s im\u00e1genes que antes y necesitas inteligencia artificial para procesar toda esa cantidad<\/strong>. En un muestreo, f\u00e1cil te salen 500 000 im\u00e1genes\u201d, dice Mathias Tobler, investigador del\u00a0San Diego Zoo Wildlife Alliance\u00a0<\/em>en Tambopata, Per\u00fa.<\/p>\n

De hecho,\u00a0un art\u00edculo<\/a>\u00a0publicado en la revista Biolog\u00eda Futura en 2024 ya mencionaba que la inteligencia artificial, especialmente el\u00a0deep learning<\/em>\u00a0\u2014que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el aprendizaje humano, permitiendo que las computadoras procesen datos complejos, reconozcan patrones y realicen tareas de forma aut\u00f3noma\u2014, ya es muy relevante para la conservaci\u00f3n de la biodiversidad porque ayuda a procesar enormes vol\u00famenes de datos que antes eran demasiado lentos de analizar manualmente. Es por esto que\u00a0la IA est\u00e1 pasando de ser una herramienta experimental a una infraestructura central para monitoreo, predicci\u00f3n y priorizaci\u00f3n de acciones de conservaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Con el paso de los a\u00f1os, la IA est\u00e1 pasando, efectivamente, de un rol secundario a uno central en la conservaci\u00f3n. Luego de que un voraz incendio consumiera m\u00e1s de 300 hect\u00e1reas del p\u00e1ramo de Berl\u00edn, en Santander (Colombia), la investigadora Paula Uzc\u00e1tegui utiliz\u00f3\u00a0drones<\/em>\u00a0para sobrevolar el \u00e1rea y\u00a0con el uso de la IA estim\u00f3 qu\u00e9 tanto afect\u00f3 el fuego a los frailejones de la zona, una tarea que a escala manual ser\u00eda supremamente lenta.<\/strong><\/p>\n

\"Enero<\/picture>
Enero de 2025, Paula Uzc\u00e1tegui revisa su celular. Ah\u00ed ten\u00eda la aplicaci\u00f3n con la que etiquetaba el frailej\u00f3n que ve\u00eda con respecto a la imagen que tomaron con el dron, para confirmar si estaba vivo o muerto. Foto: Cortes\u00eda de Paula Uzc\u00e1tegui.<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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\u201cDesde los\u00a0drones<\/em>\u00a0se pueden ver patrones a una escala a la que antes t\u00fa no pod\u00edas ver. Puedes ver patrones a nivel de cientos de hect\u00e1reas y tambi\u00e9n puedes tener datos de miles de individuos [frailejones]\u201d, comenta Uzc\u00e1tegui. \u201cLa mortalidad la determinamos a partir de la informaci\u00f3n multiespectral del sensor.\u00a0No ten\u00edamos que ir al lugar para saber si los frailejones estaban vivos o muertos, sino que se ve\u00eda por el sensor<\/strong>\u201d, agrega.<\/p>\n

El procesamiento de im\u00e1genes de c\u00e1maras trampa y sat\u00e9lites para detectar fauna o cambios en la cobertura forestal es uno de los principales desarrollos de la IA en el campo de la conservaci\u00f3n, pero no es el \u00fanico.\u00a0El art\u00edculo<\/a>\u00a0menciona tambi\u00e9n\u00a0el an\u00e1lisis de bioac\u00fastica y textos<\/strong>, por ejemplo para reconocer cantos de aves o extraer observaciones de redes sociales.\u00a0Tambi\u00e9n hay sistemas h\u00edbridos m\u00e1s eficientes, como el\u00a0<\/strong>active learning<\/strong><\/em>\u00a0\u2014subcampo del aprendizaje autom\u00e1tico donde el algoritmo elige inteligentemente qu\u00e9 datos necesita aprender en lugar de procesar grandes cantidades de informaci\u00f3n de forma pasiva\u2014, que reducen el trabajo de etiquetado y clasificaci\u00f3n humana casi por completo en algunos casos.<\/p>\n

Aunque la IA est\u00e1 cada vez m\u00e1s presente en los proyectos, a\u00fan no se ha desarrollado todo su potencial. Jorge Ahumada es gerente de conservaci\u00f3n en\u00a0WildMon<\/a>, una ONG dedicada al monitoreo de biodiversidad y conservaci\u00f3n de ecosistemas mediante herramientas de IA, y director ejecutivo de\u00a0Wildlife Insights<\/a>, una plataforma global basada en la nube que con IA ayuda a gestionar, analizar y compartir fotos y datos de c\u00e1maras trampa para la conservaci\u00f3n de la fauna. Seg\u00fan dice, el campo de la IA en conservaci\u00f3n \u201cest\u00e1 ahora comenzando\u201d.<\/p>\n

\u201cEl mayor uso lo veo en tratar de desembotellar el procesamiento de la informaci\u00f3n b\u00e1sica, mientras que los ec\u00f3logos se encargan de los an\u00e1lisis m\u00e1s grandes, ya que llevan muchos a\u00f1os enfocados en m\u00e9todos para trabajar con la biodiversidad. Yo veo que\u00a0hay un potencial muy grande para automatizar muchas cosas<\/strong>\u201d, asegura Ahumada.<\/p>\n

Muchos cient\u00edficos est\u00e1n convencidos de esto. Gabriel Mindlin, director del Laboratorio de Sistemas Din\u00e1micos de la Universidad de Buenos Aires, asegura que \u201cla inteligencia artificial va a modificar dram\u00e1ticamente los esfuerzos de conservaci\u00f3n<\/strong>\u00a0porque va a incorporar un mont\u00f3n de herramientas que permitir\u00e1n procesamientos masivos de datos cuantitativos para su posterior manejo por parte de expertos\u201d.<\/p>\n

\"El<\/picture>
El modelo de IA solo requiere una fotograf\u00eda para determinar, a partir de cuatro par\u00e1metros, si la concha pertenece a la costa del Pac\u00edfico o el Caribe. Foto: FIFCO \/ Heineken.<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

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El control sigue siendo humano<\/h2>\n

\u201cLa tecnolog\u00eda CNN [Red Neuronal Convolucional en espa\u00f1ol] actual es capaz de alcanzar m\u00e1s del 90 % de la precisi\u00f3n humana en la identificaci\u00f3n de especies en im\u00e1genes de c\u00e1maras trampa\u201d, indica\u00a0el art\u00edculo<\/a>\u00a0publicado en la revista Biolog\u00eda Futura. Sin embargo, reconoce que para llegar a ese \u00e9xito\u00a0se depende de una gran inversi\u00f3n previa de trabajo humano<\/strong>, pues se deben tener identificadas las especies para que el modelo pueda aprender.<\/p>\n

Los expertos enfatizan en que no se trata de reemplazar a los cient\u00edficos \u2014es m\u00e1s, consideran que es muy poco probable que esto ocurra\u2014<\/strong>\u00a0sino que puedan dedicarse a asuntos de fondo al ahorrarles tiempo en trabajo repetitivo y hasta operativo. Jorge Ahumada afirma que el valor de un cient\u00edfico radica en responder preguntas mucho m\u00e1s complejas que suceden en los sistemas naturales y la inteligencia artificial a\u00fan est\u00e1 muy lejos de eso.<\/p>\n

Por ejemplo, una de las preocupaciones de Maxim Larriv\u00e9e, director del Insectario de Montreal, Canad\u00e1, es que los insectos est\u00e1n extingui\u00e9ndose a gran velocidad y a\u00fan se desconoce el nombre de muchos de ellos. En este momento, dice, existen algoritmos de IA capaces de identificar insectos y nombrarlos, pero s\u00f3lo pueden hacerlo con las especies que conocen. \u201cLo que hicimos fue dar vuelta al gui\u00f3n y entrenamos a un algoritmo para reconocer insectos \u2014mariposas nocturnas, en este caso\u2014 que nunca hab\u00eda visto. De modo que\u00a0es capaz de decir: \u2018nunca he visto esto, pero se parece mucho a algo que conozco\u2019, y eso ayuda a acotar qu\u00e9 es esta nueva especie y con qu\u00e9 est\u00e1 asociada<\/strong>\u201d.<\/p>\n

Para Larriv\u00e9e, esto es un avance importante porque \u201ctodos estos insectos existen all\u00e1 afuera en el neotr\u00f3pico y en los tr\u00f3picos del mundo, pero no tienen nombre porque\u00a0no tenemos el \u2018ancho de banda\u2019 humano para describirlos y catalogarlos<\/strong>\u201d.<\/p>\n

\"Cient\u00edficos<\/picture>
Cient\u00edficos en Panam\u00e1 intentan describir nuevas especies de polillas antes de que se extingan. Foto: Fern Alling\/Cortes\u00eda STRI.<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Pero no solo se trata de procesamiento y an\u00e1lisis de im\u00e1genes, sino tambi\u00e9n de sonidos. \u201cCon los audios nos ha tomado m\u00e1s tiempo, pero ya empezamos a ver resultados. Tenemos la informaci\u00f3n, pero siempre hace falta una validaci\u00f3n humana.\u00a0Igual que con las im\u00e1genes de c\u00e1maras trampa, los audios tienen que pasar por un humano que confirme lo que dice la inteligencia artificial<\/strong>\u201d, comenta David Parra, director de conservaci\u00f3n de la Fundaci\u00f3n Jocotoco en Ecuador, sobre el trabajo que realizan en la Amazon\u00eda para detectar, por sonido, diferentes especies de animales y amenazas como motosierras y disparos.<\/p>\n

En Argentina, la IA tambi\u00e9n permiti\u00f3 que un grupo de cient\u00edficos conociera m\u00e1s sobre la enigm\u00e1tica\u00a0gallineta chica (<\/strong>Rallus antarcticus<\/strong><\/em>)<\/strong>. Como esta ave es muy dif\u00edcil de observar,\u00a0s\u00f3lo a trav\u00e9s de sus sonidos pudieron detectar los sitios de la Patagonia donde a\u00fan habita<\/strong>.<\/p>\n

Pero no se conformaron con esto: \u201cLo que se hace bastante es identificar especies por su canto, usando redes neuronales. Lo que estamos haciendo es ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y decir: \u2018bueno,\u00a0no s\u00f3lo queremos identificar qu\u00e9 especie est\u00e1 cantando, sino qu\u00e9 individuo de esa especie est\u00e1 cantando<\/strong>\u2019\u201d.<\/p>\n

Estas experiencias de conservaci\u00f3n se sustentan en un concepto que aparece cada vez con mayor frecuencia en estudios sobre inteligencia artificial:\u00a0human in the loop<\/em>, mediante el cual los expertos participan proporcionando retroalimentaci\u00f3n y evaluando las respuestas del sistema durante el entrenamiento del modelo, lo cual es esencial para limitar sesgos y alucinaciones.\u00a0La IA trabaja a gran escala y reduce esfuerzo,\u00a0<\/strong>pero el humano conserva el control en las etapas cr\u00edticas<\/strong><\/a>.<\/p>\n

\"Gallineta<\/picture>
Gallineta chica (Rallus antarcticus), una misteriosa ave que se crey\u00f3 extinta durante 40 a\u00f1os en la Patagonia argentina. Foto: cortes\u00eda Hern\u00e1n Povedano<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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\u201cMi postura definitivamente es: necesitamos a los expertos m\u00e1s que nunca<\/strong>, y todas las nuevas t\u00e9cnicas, desde el\u00a0metabarcoding<\/em>\u00a0[t\u00e9cnica gen\u00e9tica que identifica a la vez a todas las especies presentes en una muestra compleja, como agua o tierra] hasta la ac\u00fastica, necesitan a los expertos urgentemente\u201d, afirma el profesor J\u00f6rg M\u00fcller.<\/p>\n

Yolanda Camacho, bi\u00f3loga de la Universidad de Costa Rica, asegura que su experiencia utilizando la inteligencia artificial \u2014para clasificar las conchas marinas que se iban a devolver a las playas costarricenses\u2014 le permiti\u00f3 comprobar el enorme potencial de esta herramienta para apoyar programas de conservaci\u00f3n ambiental.\u00a0\u201cA m\u00ed sola me hubiera tomado mucho tiempo clasificar las conchas, hubiera tenido que pedir hasta seis meses sab\u00e1ticos para completar la tarea\u201d<\/strong>, dice Camacho, pero agrega que la IA no reemplaza el conocimiento y el trabajo de campo de a\u00f1os de un cient\u00edfico, pues su precisi\u00f3n depende completamente de la calidad de datos con los que se entrena el algoritmo. \u201cComo tax\u00f3noma ten\u00eda que estar constantemente validando lo que la aplicaci\u00f3n estaba mostrando.\u00a0Si los datos son malos, la respuesta va a ser err\u00f3nea<\/strong>\u201d.<\/p>\n

La premisa para Jorge Ahumada es simple:\u00a0\u201cno le vamos a creer a la inteligencia artificial todo lo que nos dice. Hay que verificar los datos\u201d<\/strong>. Y esa verificaci\u00f3n est\u00e1 en manos de los investigadores.<\/p>\n

\"Yolanda<\/picture>
Yolanda Camacho es tax\u00f3noma y asesora cient\u00edfica del proyecto. Ella valida constantemente los resultados de la clasificaci\u00f3n para asegurar que la reubicaci\u00f3n de las conchas respete las din\u00e1micas naturales de los ecosistemas. Foto: cortes\u00eda FIFCO \/ Heineken.<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

El impacto ambiental y otros retos de la IA<\/h2>\n

El\u00a0boom<\/em>\u00a0de la IA en conservaci\u00f3n ha tra\u00eddo expectativas pero tambi\u00e9n preocupaciones. Por ejemplo,\u00a0la industria de los centros de datos quiere construir nuevas instalaciones en la Latinoam\u00e9rica a toda velocidad<\/strong>, prometiendo inversi\u00f3n, empleo y crecimiento para los pa\u00edses. Sin embargo, las comunidades vecinas a esos centros han mostrado varias preocupaciones, entre las que destacan menos agua y cortes de energ\u00eda, como lo mostr\u00f3 el Centro Latinoamericano de Investigaci\u00f3n Period\u00edstica (CLIP)\u00a0en una investigaci\u00f3n<\/a>\u00a0de 2025.<\/p>\n

Las empresas tecnol\u00f3gicas que utilizan agua para el funcionamiento y la refrigeraci\u00f3n de estos centros de datos\u00a0podr\u00edan necesitar\u00a0<\/strong>entre 4200 y 6600 millones de metros c\u00fabicos de agua<\/strong><\/a>\u00a0para 2027<\/strong>.<\/p>\n

Los expertos consultados para este reportaje reconocen que mitigar y reducir los impactos ambientales es un asunto en el que se debe trabajar, pero tambi\u00e9n creen que poco a poco la industria tecnol\u00f3gica se enfocar\u00e1 en ser cada vez m\u00e1s sostenible.<\/p>\n

Juan Lavista Ferres, director cient\u00edfico de datos de Microsoft, comenta que\u00a0el principal reto es la transici\u00f3n de la generaci\u00f3n el\u00e9ctrica hacia fuentes de energ\u00eda renovable para alimentar estos centros de datos<\/strong>, aunque el mercado de energ\u00edas renovables a\u00fan no es lo suficientemente amplio para satisfacer toda la demanda actual.<\/p>\n

\"Gr\u00e1fico<\/picture>
Gr\u00e1fico cortes\u00eda de Paula Uzc\u00e1tegui<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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\u201cHay muchos algoritmos que requieren un mont\u00f3n de generaci\u00f3n el\u00e9ctrica, por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en ingl\u00e9s), pero es importante destacar que\u00a0no todos los algoritmos de inteligencia artificial consumen la misma cantidad de energ\u00eda porque no est\u00e1n hechos de la misma forma<\/strong>\u201d, destaca Lavista.<\/p>\n

Pedro Galindo, cient\u00edfico de datos y l\u00edder del departamento de Tecnolog\u00eda Aplicada a la Conservaci\u00f3n de la Fundaci\u00f3n Jocotoco, se\u00f1ala que los modelos m\u00e1s peque\u00f1os, como\u00a0las redes neuronales convolucionales (CNN), utilizadas para identificar cantos de aves, ranas o mam\u00edferos, son mucho menos exigentes en t\u00e9rminos de energ\u00eda<\/strong>. Sin embargo, reconoce que casi siempre habr\u00e1 alg\u00fan tipo de impacto medioambiental.<\/p>\n

En el caso de las CNN, dice Galindo, a pesar de su bajo consumo, necesitan paneles solares para su alimentaci\u00f3n, los cuales contienen minerales espec\u00edficos que tienen una vida \u00fatil limitada. Adem\u00e1s, requieren bater\u00edas (de litio o gel) para almacenar la energ\u00eda, lo que a\u00f1ade un impacto adicional, y los componentes electr\u00f3nicos de estos dispositivos, como las tierras raras y los semiconductores, tambi\u00e9n contribuyen a afectar el medioambiente.\u00a0Si bien considera que siempre hay que buscar el menor impacto posible, se cuestiona: \u201ctodo esto tambi\u00e9n lo tienes en tu tel\u00e9fono. \u00bfPor qu\u00e9 no tenerlo a servicio de la conservaci\u00f3n?\u201d<\/strong>.<\/p>\n

Jorge Ahumada plantea un camino a seguir: \u201cLos que estamos trabajando en conservaci\u00f3n\u00a0debemos hacer mucho m\u00e1s \u00e9nfasis en la necesidad de regulaci\u00f3n ambiental en los pa\u00edses y que las compa\u00f1\u00edas sean responsables en el manejo de la energ\u00eda<\/strong>\u201d, y a\u00f1ade que actualmente hay tanta inversi\u00f3n en inteligencia artificial, que lograrlo no deber\u00eda ser un problema.<\/p>\n

\"Las<\/picture>
Las jornadas de voluntariado se realizaron en los almacenes de los aeropuertos Juan Santamar\u00eda y Daniel Oduber. Foto: cortes\u00eda FIFCO \/ Heineken.<\/span><\/em><\/figcaption><\/figure>\n

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Lo que para Ahumada\u00a0s\u00ed sigue siendo un problema es la financiaci\u00f3n<\/strong>, pues gran parte de ella \u201ctodav\u00eda est\u00e1 muy orientada a inteligencia artificial en cosas comerciales, un poquito en ciencias aplicadas, pero poco en conservaci\u00f3n\u201d. Este es un gran reto porque\u00a0las organizaciones que trabajan en el \u00e1rea de biodiversidad a menudo carecen de recursos<\/strong>, destaca Lavista.<\/p>\n

Los expertos consideran que la IA en conservaci\u00f3n debe ser incluyente y participativa, por lo que se debe proyectar su uso no s\u00f3lo para los cient\u00edficos sino para las comunidades campesinas y \u00e9tnicas. Lavista asegura que\u00a0\u201cno queremos a nivel de sociedad que el uso de la inteligencia artificial ampl\u00ede la brecha digital que se gener\u00f3 entre la gente que sabe usar computadoras y la gente que no las sabe usar\u201d<\/strong>.<\/p>\n

Evitar esa brecha a su vez generar\u00e1 nuevos retos como un trabajo intensivo en capacitaci\u00f3n y educaci\u00f3n, pero es un trabajo que vale la pena \u201cporque la inteligencia artificial permite separar la parte t\u00e9cnica y hacerla mucho m\u00e1s f\u00e1cil para un grupo mucho m\u00e1s grande de personas\u201d, concluye Ahumada.<\/p>\n

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El art\u00edculo original fue publicado por\u00a0<\/em>Antonio Paz Cardona<\/em><\/a>\u00a0en Mongabay Latam. Puedes revisarlo\u00a0<\/em>aqu\u00ed<\/em><\/a>.<\/em><\/p>\n

elDiarioAR<\/p>\n

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Uno de sus principales aportes es el aceleramiento en el procesamiento de datos de campo \u2014desde c\u00e1maras trampa hasta bioac\u00fastica\u2014 permitiendo tomar decisiones en tiempos que antes eran impensables. 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