Daños socioeconómicos y ambientales

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de un Marco de Gobernanza Proactivo y Evaluación de Ciclo de Vida (LCA) Establecer regulaciones y directrices obligatorias que exijan una Evaluación del Ciclo de Vida (LCA) exhaustiva de los sistemas de IA. Este análisis debe abarcar desde la extracción de minerales para el *hardware* y las prácticas éticas en la anotación de datos hasta el consumo energético en la inferencia y la gestión de residuos electrónicos, garantizando una perspectiva sistémica para prevenir impactos socioeconómicos y ambientales a largo plazo. 2. Garantía de Equidad Socioeconómica y Prácticas Laborales Éticas en la Cadena de Suministro Establecer mecanismos rigurosos de auditoría y certificación para garantizar salarios justos, condiciones de trabajo seguras y el respeto a los derechos humanos en toda la cadena de valor de la IA. Esto incluye la compensación adecuada para los trabajadores de la anotación de datos, con el fin de mitigar la explotación laboral y evitar que los sistemas de IA amplifiquen las desigualdades socioeconómicas preexistentes. 3. Optimización de la Eficiencia de Recursos y Transición a Infraestructura Sostenible Priorizar el desarrollo y el despliegue de modelos de IA y *hardware* con alta eficiencia energética y de agua. Esto debe ir acompañado de una estrategia de *ubicación* estratégica (*siting*) de los centros de datos en regiones con bajas tensiones hídricas y con acceso prioritario a fuentes de energía renovable, asegurando la reducción significativa de la huella de carbono y la minimización del impacto ambiental directo.