Análisis de la producción y el consumo sostenibles mediante inteligencia artificial para una sociedad resiliente

Abstract

The widespread adoption of advanced technologies has brought significant challenges. Automation threatens sources of employment, increases the electricity consumption required to sustain digital systems, and places growing pressure on critical water and mineral resources. In view of this situation, the present study proposes the necessity of a strategic plan that integrates innovation and sustainability so that new technologies promote social welfare without compromising resource availability for future generations, thus promoting migration toward a sustainable and resilient society (Society 5.0.). To achieve this, machine learning techniques (specifically K-means clustering) were used to analyze environmental footprint data from various regions of global relevance. For this analysis, 12 ecological indicators associated with both the consumption footprint and national production of each of the countries considered in the study were taken into account, both from a total and per capita perspective. The analysis identified four groups (clusters) of regions with similar consumption intensities and production levels, allowing the identification of areas with high energy demand that require greater efficiency and deployment of renewable sources; zones experiencing critical water stress that constrain technological expansion; territories with intensive mineral exploitation that call for recycling strategies and a circular- economy approach; and regions with a low overall footprint but strong potential for sustainable growth through responsible practices. The results provide a basis for concrete recommendations in each case, such as diversifying the energy mix, implementing water-recirculation systems, promoting responsible extraction policies, and strengthening local resource-management capacities. In conclusion, the combined use of clustering and environmental-footprint assessment offers a robust quantitative tool for prioritizing regional interventions, supporting informed decision-making, and advancing toward a resilient, socially inclusive, and environmentally respectful model of development.

La adopción masiva de tecnologías avanzadas ha generado desafíos significativos. La automatización pone en riesgo fuentes de empleo, incrementa el consumo eléctrico necesario para sostener sistemas digitales y ejerce una presión creciente sobre recursos hídricos y minerales críticos. Ante esta realidad, el presente estudio plantea la necesidad de un plan estratégico que combine innovación y sostenibilidad, de modo que las nuevas tecnologías promuevan el bienestar social sin comprometer la disponibilidad de recursos para generaciones futuras, a fin de promover la migración hacia una sociedad sostenible y resiliente (Sociedad 5.0.). Para ello se emplearon técnicas de aprendizaje automático, específicamente k-means clustering, con el fin de analizar datos de huella ambiental en diversas regiones de relevancia global. Para dicho análisis se tomaron en cuenta 12 indicadores medioambientales asociados tanto a la huella de consumo como a la producción nacional de cada uno de los países considerados en el estudio, tanto desde un enfoque total como per cápita. El análisis identificó cuatro grupos (clústeres) de regiones que comparten características similares en cuanto a intensidad de consumo y niveles de producción, lo que permitió reconocer áreas con alta demanda energética que requieren mayor eficiencia y fuentes renovables, zonas con estrés hídrico crítico que limitan la expansión tecnológica, territorios con explotación mineral intensa que demandan estrategias de reciclaje y economía circular, y regiones de baja huella global con elevado potencial de crecimiento sostenible mediante prácticas responsables. Los resultados obtenidos sirven de base para recomendaciones concretas en cada caso, tales como diversificar la matriz energética, implementar sistemas de reúso de agua, promover políticas de extracción responsable y fortalecer capacidades locales en gestión de recursos. En conclusión, el uso combinado de clustering y evaluación de huella ambiental ofrece una herramienta cuantitativa robusta para priorizar intervenciones regionales, apoyar la toma de decisiones informada y avanzar hacia un desarrollo resiliente, socialmente inclusivo y respetuoso del medio ambiente.