Un repaso claro y detallado sobre cómo la inteligencia artificial ya ayuda a vigilar ecosistemas, contar fauna y gestionar el turismo en Banff, Canadá, con ejemplos prácticos y datos históricos.
En el boletín ambiental What on Earth? de CBC News se aborda una pregunta clave: ¿cómo puede la inteligencia artificial ayudar a conservar ecosistemas y a gestionar parques nacionales sin convertir la tarea en una carrera de fondo para científicos? La respuesta, hoy por hoy, pasa por datos, cámaras, satélites y modelos que aprenden a detectar patrones en la naturaleza.
En Canadá, por ejemplo, investigadores como Alemu Gonsamo, que dirige parte de su trabajo desde la Universidad McMaster, utilizan imágenes obtenidas desde satélites y aviones para medir cuántos árboles hay y cuánto carbono está almacenado en suelos remotos.
Pero la gran dificultad siempre fue el volumen de información: se capturan terabytes de imágenes y grabaciones que nadie podría revisar a mano. Ahí es donde entra la IA: con modelos que aprenden a procesar y resumir esa avalancha de #datos y a convertirla en información útil para decisiones de conservación.
Con un enfoque práctico, su equipo ha mostrado que, partiendo de apenas 500 mediciones de profundidad de turba en las Hudson Bay Lowlands, pueden estimar la profundidad de turba para toda la región, una zona tan grande como Alemania.
Es un giro enorme: permite extrapolar y predecir condiciones ambientales en zonas lejanas y de difícil acceso. Sara Beery, profesora del MIT, señala que ya hay decenas de grupos de investigación trabajando en esta intersección entre #IA y conservación. Y la IA que se usa con mayor frecuencia no es la de generación de imágenes o lenguaje, sino modelos no generativos que cuentan animales y evalúan cambios en bosques a partir de imágenes y datos de sensores.
El reto es convertir datos dispersos en pistas útiles para gestionar ecosistemas.
Un proyecto muy concreto es el seguimiento de la migración del salmón en la costa noroeste del Pacífico: cámaras submarinas y sonar registran de forma continua el paso de peces y se entrenan modelos para contar cuántos llegan río arriba.
Con ese recuento en tiempo real, las autoridades pueden ajustar las cuotas de pesca para mantener equilibradas las poblaciones. Aunque la IA facilita estas tareas, Beery recuerda que, como cualquier herramienta, no es perfecta: el error suele situarse entre el 3 y el 5 por ciento al contar animales, pero es una mejora significativa frente a revisar horas y horas de vídeo a mano.
Otra observación clave es que casi el 90 por ciento de los datos de biodiversidad recogidos en Canadá proceden de una banda de 80 kilómetros desde la frontera con Estados Unidos, lo que refleja una distribución de muestreo influida por la densidad de población.
Esto no resta valor a los avances, sino que subraya la necesidad de combinar diferentes fuentes de información para entender mejor cómo sobreviven especies y ecosistemas en zonas remotas.
La IA se presenta como una pieza de un rompecabezas complejo que debe integrarse con datos de sensores
En este marco, la IA se presenta como una pieza de un rompecabezas complejo que debe integrarse con datos de sensores, imágenes satelitales y validación en campo para orientar políticas y acciones concretas.
A nivel político, el liderazgo ha puesto la IA como parte de una estrategia de naturaleza destinada a expandir espacios protegidos y restaurar ecosistemas.
Esto no significa abandonar el trabajo de campo, sino ampliar la capacidad de monitoreo y liberar a los científicos de tareas repetitivas para centrarse en análisis y decisiones estratégicas.
Durante la conversación pública, se ha enfatizado la necesidad de equilibrar rapidez en la toma de decisiones con rigor científico, para no sacrificar la calidad de la conservación.
En Banff, Parks Canada está probando una estrategia que va más allá de la cartografía y el conteo de fauna: intenta influir en el comportamiento de los visitantes a través de influencers de redes sociales.
Un evento en Canmore reunió a 13 creadores de Alberta para aprender turismo responsable y conocer las pautas que el parque quiere que difundan. El objetivo es que los mensajes de estas voces públicas lleguen a las personas antes de que lleguen al lugar, promoviendo conductas seguras como no salir de los vehículos cuando hay fauna alrededor y llevar spray para osos durante las caminatas.
Banff recibió 4,5 millones de visitantes en 2025-26, cifra récord, lo que ha llevado a medidas como restringir el acceso en coche a Moraine Lake y exigir el uso de servicios de transporte para gestionar las multitudes.
Travel Alberta, por su parte, ha ajustado su enfoque de marketing: no promover #Banff de forma intensiva en verano, sino mostrar destinos menos conocidos mediante colaboraciones con influencers para distribuir la demanda turística y evitar la saturación.
La combinación de IA, análisis de datos y cooperación entre Parks Canada, agencias provinciales y creadores de contenido ya está dando frutos: permite proteger espacios y, al mismo tiempo, guiar a los visitantes hacia rutas menos concurridas y más sostenibles.
Este enfoque híbrido—tecnología + gestión humana + voz pública—quiere servir como modelo para otros países con grandes áreas naturales. En resumen, la IA no va a resolverlo todo de inmediato, pero ofrece herramientas potentes para observar, entender y actuar de forma más rápida y consciente frente a los retos de #conservación y turismo responsable en el siglo XXI.