Duración
1 mes
Fecha de Inicio
20-09-2026
Modalidad
online
Dificultad
Principiante
Precio
475 €
El Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA es un programa de formación inicial diseñado para activistas climáticos, profesionales de la sostenibilidad, comunicadores ambientales, trabajadores del sector público y privado comprometidos con la acción climática, estudiantes de ciencias ambientales y cualquier persona con inquietud por el cambio climático que quiera entender cómo la inteligencia artificial se está convirtiendo en una de las herramientas más poderosas que tenemos para analizar el problema, anticipar sus consecuencias y diseñar soluciones más eficaces —sin necesidad de tener conocimientos técnicos, de programar ni de ser científico de datos.
A lo largo del curso explorarás cómo la IA está ayudando a los científicos a construir modelos climáticos más precisos que los tradicionales, cómo los sistemas de IA detectan patrones en los datos satelitales para monitorear la deforestación, el deshielo polar y la degradación de ecosistemas en tiempo real, cómo se aplica la IA a la reducción de emisiones en la industria, el transporte y los edificios, cómo los modelos de predicción con IA anticipan eventos climáticos extremos —sequías, inundaciones, olas de calor— con semanas de antelación para que los gobiernos y las comunidades puedan prepararse, y cuáles son las herramientas de IA accesibles que organizaciones y ciudadanos pueden usar hoy para explorar datos climáticos públicos e informar su acción. El curso tampoco elude las preguntas difíciles: el coste energético de la propia IA, los riesgos de desigualdad en el acceso a estas tecnologías y los límites de lo que la IA puede y no puede hacer frente al cambio climático.
El cambio climático es el desafío más complejo que la humanidad ha enfrentado: un sistema de sistemas interconectados —la atmósfera, los océanos, los glaciares, los bosques, las ciudades, la economía global— que interactúan de formas que ningún científico puede modelar completamente con las herramientas convencionales. La inteligencia artificial está cambiando eso. Los modelos de IA pueden procesar volúmenes de datos climáticos que superan la capacidad humana de análisis por varios órdenes de magnitud, detectar señales de cambio en sistemas complejos que los métodos estadísticos tradicionales no pueden identificar, y generar predicciones de eventos climáticos extremos con una anticipación y una precisión que hasta hace pocos años eran imposibles. En 2023, el modelo GraphCast de Google DeepMind demostró ser capaz de predecir el clima global con diez días de antelación con mayor precisión que los mejores modelos de predicción meteorológica convencionales, usando una fracción del tiempo de cómputo. No es ciencia ficción: es IA climática en producción.
Este curso existe para que cualquier persona comprometida con la acción climática —independientemente de su formación técnica— entienda cómo funciona esa IA, qué está haciendo ya, qué puede hacer en los próximos años y cómo puede participar en ese proceso. Te capacitará para entender sin tecnicismos cómo la IA analiza datos de temperatura, precipitación, concentración de CO₂ y cobertura vegetal para extraer tendencias y anomalías, identificar los campos de aplicación de la IA al cambio climático con mayor impacto demostrado y mayor urgencia, usar herramientas de exploración de datos climáticos disponibles gratuitamente para comunicar la realidad del cambio climático con más rigor y más evidencia visual, y posicionarte como un profesional o activista climático que entiende el potencial y las limitaciones de la IA como aliada de la acción climática.
El Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes te prepara para ser una persona informada, crítica y capaz de actuar en la intersección entre la inteligencia artificial y la emergencia climática: no como experto técnico en ninguna de las dos disciplinas, sino como profesional o ciudadano que entiende el panorama completo, conoce las herramientas disponibles y puede comunicar con autoridad y rigor sobre cómo la IA está transformando nuestra capacidad de responder al cambio climático.
Al finalizar el curso serás capaz de explicar con claridad y sin tecnicismos qué hace la IA en el campo del cambio climático: cómo los modelos de IA mejoran las predicciones meteorológicas y climáticas, cómo los sistemas de visión artificial monitorean los ecosistemas desde el espacio, cómo la IA optimiza el consumo energético de edificios y redes eléctricas, y cómo los modelos de predicción de eventos extremos ayudan a los gobiernos a planificar la adaptación, distinguir los casos de uso de la IA climática con mayor evidencia científica y mayor impacto potencial de los que son todavía experimentales o están sobredimensionados en los medios, acceder e interpretar datos climáticos públicos —registros de temperatura de la NASA, datos de concentración de CO₂ de la NOAA, imágenes satelitales de Copernicus— usando herramientas de visualización accesibles y las capacidades de análisis de datos de ChatGPT y Claude, comunicar la acción climática con IA de forma más persuasiva y fundamentada en tu entorno profesional o personal: en presentaciones, artículos, redes sociales o proyectos de educación ambiental, y evaluar de forma crítica las afirmaciones sobre lo que la IA puede lograr en el ámbito climático, identificando las limitaciones reales, los riesgos de desigualdad en el acceso y la paradoja energética de una IA que consume electricidad para ayudar a reducir las emisiones que produce su propio consumo.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede al curso desde cualquier dispositivo y comienza a actuar por el clima con IA desde hoy.
Aprenderás a usar IA para el cambio climático sin necesidad de conocimientos técnicos previos.
Explorarás datos climáticos reales con herramientas de IA usadas por investigadores y organizaciones.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
( +34 ) 967 79 32 85
El Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes te da algo que muy pocos cursos de acción climática ofrecen: una comprensión actualizada, rigurosa y sin tecnicismos de cómo la tecnología más transformadora de nuestra época está siendo aplicada al desafío más urgente del siglo. Ese conocimiento tiene un impacto directo en tu capacidad de actuar, de comunicar y de influir en las decisiones que importan.
Una comprensión más profunda del problema climático a través de los datos: El cambio climático es un fenómeno que vive en los datos —series de temperatura de ciento cincuenta años, mediciones de CO₂ en Mauna Loa, imágenes satelitales de la extensión del hielo ártico en agosto— y la IA es la herramienta que hace esos datos accesibles y comprensibles para cualquier persona. Aprender a explorar esos datos con herramientas de IA no solo te hace más informado: te hace más persuasivo, porque puedes respaldar tus argumentos con evidencia visual y cuantitativa que cualquier persona puede entender y verificar.
Acceso a la frontera de la acción climática tecnológica: Los modelos de IA climática —GraphCast, FourCastNet, los modelos de deforestación de Global Forest Watch, los sistemas de predicción de incendios forestales de la NASA— están produciendo avances que los medios de comunicación reportan de forma fragmentada y superficial. El curso te da el contexto para entender esos avances en su justa dimensión: qué significa realmente que un modelo de IA prediga el clima con mayor precisión que los meteorólogos convencionales, qué impacto práctico tiene sobre las decisiones de gestión del riesgo climático, y cuánto queda todavía por hacer.
Diferenciación como profesional de la sostenibilidad en un mercado laboral en transformación: La intersección entre IA y sostenibilidad es uno de los espacios de mayor crecimiento en el mercado laboral de los próximos años. Las organizaciones ambientales, las empresas con compromisos de descarbonización, las agencias de cooperación internacional y los gobiernos con planes de adaptación climática necesitan profesionales que entiendan ambos mundos: que puedan comunicarse con los equipos de datos e IA y con los equipos de política climática y sostentibilidad al mismo tiempo. Este curso te da la base para ser ese profesional de puente.
El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático —IPCC— ha identificado la inteligencia artificial como una de las tecnologías con mayor potencial para acelerar tanto la mitigación como la adaptación al cambio climático, con aplicaciones que van desde la optimización del uso de energía en la industria y los edificios hasta la mejora de los sistemas de alerta temprana de desastres naturales. Sin embargo, el conocimiento sobre cómo la IA está siendo aplicada al cambio climático está mayoritariamente confinado en las comunidades científicas y tecnológicas, sin llegar todavía a los profesionales de la sostenibilidad, los educadores ambientales, los activistas climáticos y los ciudadanos comprometidos que más necesitan esa información para amplificar su impacto.
La IA como multiplicador de la acción climática a escala: Uno de los problemas fundamentales de la acción climática es la escala. El cambio climático opera a escala planetaria y en horizontes temporales de décadas; las soluciones necesitan implementarse simultáneamente en miles de contextos diferentes —ciudades, sectores industriales, ecosistemas, comunidades vulnerables— con recursos siempre limitados. La IA es la tecnología que permite operar a esa escala: los sistemas de monitoreo de deforestación con satélites e IA pueden vigilar simultáneamente cientos de millones de hectáreas de bosque tropical en tiempo real; los modelos de optimización energética con IA pueden reducir el consumo de decenas de miles de edificios simultáneamente; los sistemas de predicción de riesgo climático con IA pueden generar evaluaciones de vulnerabilidad para miles de municipios a la vez.
La democratización de la ciencia climática como herramienta de justicia ambiental: Históricamente, el acceso a los mejores datos climáticos y a las herramientas de modelado más avanzadas ha estado concentrado en los países con mayor capacidad científica y tecnológica. Las herramientas de IA accesibles —y especialmente los modelos de lenguaje grande como ChatGPT que pueden analizar e interpretar datos climáticos sin necesidad de programación— están democratizando ese acceso: una organización de pequeño tamaño en un país en desarrollo puede hoy explorar datos de temperatura local de los últimos cien años, generar visualizaciones de tendencias de precipitación y analizar el riesgo de sequía de su región con herramientas gratuitas o de muy bajo coste. El Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA te enseña a aprovechar esa democratización.
El plan de estudio del Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes está organizado para que cada bloque construya sobre el anterior, llevando al alumno desde la comprensión conceptual del problema hasta la aplicación práctica de herramientas de IA en un caso de uso climático real, con un lenguaje siempre accesible y un enfoque sistemáticamente orientado a la acción.
El primer bloque, El cambio climático como problema de datos, establece el contexto: por qué el cambio climático es fundamentalmente un desafío de análisis de sistemas complejos, qué tipos de datos son los más relevantes para entenderlo —temperatura, precipitación, CO₂ atmosférico, cobertura de hielo, nivel del mar, frecuencia de eventos extremos—, y dónde están disponibles esos datos de forma abierta y gratuita. Al final de este bloque, el alumno sabrá acceder a los principales repositorios de datos climáticos públicos —NASA, NOAA, Copernicus, AEMET— y explorarlos de forma básica.
El segundo bloque, Cómo la IA lee el clima, explica de forma accesible los principales tipos de modelos de IA aplicados al cambio climático: los modelos de predicción meteorológica con redes neuronales, los sistemas de visión artificial para el monitoreo de ecosistemas desde satélite, los modelos de detección de anomalías climáticas, y los modelos de simulación de escenarios de emisiones. El tercer bloque, Casos de uso de la IA climática con mayor impacto, recorre en profundidad cinco aplicaciones: predicción de eventos extremos, monitoreo de la deforestación y pérdida de biodiversidad, optimización energética de edificios e industria, agricultura de precisión bajo condiciones climáticas cambiantes, y predicción del riesgo de incendios forestales.
El cuarto bloque, Herramientas de IA accesibles para la acción climática, es el más práctico: ejercicios con ChatGPT para analizar e interpretar series de datos climáticos, exploración de Google Earth Engine para visualizar cambios en la cobertura vegetal, uso de Global Forest Watch para el monitoreo de deforestación, y uso de Climate TRACE para el rastreo de emisiones. El quinto bloque, Límites, riesgos y ética de la IA climática, aborda la paradoja energética, los riesgos de desigualdad y los límites tecnológicos reales. El curso cierra con el Proyecto Final.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
El Proyecto Final del Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes consiste en la elaboración de una propuesta básica de aplicación de la IA a un desafío climático o de sostenibilidad real del entorno profesional, comunitario o personal del alumno, presentada en un formato accesible para una audiencia no técnica —como una presentación, un artículo de divulgación, un informe de una página o una infografía fundamentada en datos.
El proyecto incluye la identificación del desafío climático o de sostenibilidad: el alumno selecciona un problema climático concreto y localizable —la gestión de los recursos hídricos de su municipio, la reducción de emisiones de su organización, el seguimiento de la deforestación en una región específica, la predicción del riesgo de incendios en su territorio— y justifica su elección con datos públicos que evidencian la relevancia y la urgencia del problema, la exploración de datos climáticos relevantes: acceso a los datos disponibles públicamente sobre el desafío elegido a través de las plataformas trabajadas en el curso —AEMET, NASA, Copernicus, Global Forest Watch, Climate TRACE— y uso de ChatGPT para interpretar y describir las tendencias principales que esos datos muestran, la propuesta de aplicación de la IA: identificación del tipo de herramienta de IA más adecuada para abordar el desafío elegido —predicción, monitoreo, optimización, detección de anomalías—, con al menos un ejemplo real de cómo esa misma herramienta está siendo usada en un contexto similar en otra parte del mundo, la evaluación crítica: análisis honesto de las limitaciones de la propuesta —qué datos hacen falta y no están disponibles, qué capacidades técnicas o recursos serían necesarios para implementarla, qué riesgos éticos o de desigualdad habría que considerar—, y la comunicación del proyecto: presentación del problema, los datos, la propuesta y la evaluación crítica en un formato claro, visualmente atractivo y comprensible para una audiencia sin conocimientos técnicos, para una audiencia de compañeros de trabajo, vecinos, responsables institucionales o seguidores en redes sociales.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Es una de las preguntas más importantes que el Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA aborda de forma explícita y honesta. La respuesta corta: la IA no puede resolver el cambio climático por sí sola, pero puede acelerar significativamente las soluciones que los humanos ya sabemos que funcionan. La IA puede hacer que los paneles solares y los aerogeneradores sean más eficientes y más baratos de operar, que los edificios consuman menos energía sin reducir el confort, que los sistemas de alerta temprana de sequías e inundaciones salven más vidas, que la deforestación ilegal sea detectada días en lugar de meses después de ocurrir. Lo que la IA no puede hacer es tomar las decisiones políticas, económicas y sociales que la acción climática exige: esas siguen siendo responsabilidad humana. El curso te ayuda a distinguir con claridad entre lo que la IA ya hace, lo que puede hacer en el futuro cercano y lo que está fuera de su alcance.
Los modelos meteorológicos convencionales —como los que usa AEMET, el ECMWF o la NOAA— funcionan resolviendo ecuaciones físicas que describen el comportamiento de la atmósfera: las leyes de la termodinámica, la dinámica de fluidos, los procesos de condensación y precipitación. Son extraordinariamente precisos y físicamente interpretables, pero requieren enormes capacidades de cómputo y producen las predicciones relativamente despacio. Los modelos de IA climática —como GraphCast de DeepMind o Pangu-Weather de Huawei— aprenden patrones directamente de décadas de datos meteorológicos históricos sin resolver explícitamente las ecuaciones físicas. El Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA explica estas diferencias en lenguaje accesible: qué ventajas tienen los modelos de IA —velocidad, coste computacional, posibilidad de escalar a resoluciones más finas—, qué limitaciones tienen frente a los modelos físicos —menor interpretabilidad, dependencia de la calidad de los datos históricos—, y cómo los mejores equipos de investigación están combinando ambos enfoques.
Es una competencia fundamental para cualquier comunicador o profesional de la acción climática, y el Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA la aborda de forma práctica. Los principios generales: los datos de las agencias meteorológicas e instituciones científicas reconocidas —NASA, NOAA, AEMET, Copernicus/ECMWF, el IPCC— son la fuente de mayor confianza; los datos de organizaciones de advocacy pueden ser precisos pero conviene contrastarlos con las fuentes primarias; las visualizaciones llamativas en redes sociales a menudo omiten el contexto necesario para una interpretación correcta —el período temporal, la escala del eje, la comparación adecuada. El curso te enseña a acceder directamente a las fuentes primarias de datos climáticos, a verificar la procedencia de los datos antes de usarlos en una comunicación y a usar ChatGPT para ayudarte a interpretar datos climáticos sin perder el rigor científico que la acción climática bien fundamentada exige.
Sí, y el Curso de IA Aplicada al Cambio Climático para Principiantes de Academia IA dedica un módulo completo a esta paradoja porque ignorarla sería intelectualmente deshonesto. El entrenamiento de los grandes modelos de IA —GPT-4, Gemini, Llama— consume cantidades significativas de energía que tienen una huella de carbono real si esa energía proviene de fuentes fósiles. Los centros de datos que alojan esos modelos consumen aproximadamente el 2% de la electricidad mundial, una cifra que puede crecer sustancialmente con la expansión de la IA generativa. El otro lado de la ecuación: los modelos de predicción climática con IA consumen una fracción de la energía de los modelos numéricos convencionales para producir predicciones equivalentes o mejores; los sistemas de optimización energética con IA en edificios e industria ahorran muchas veces más energía de la que consumen para operar; y las empresas de IA están entre las mayores compradoras de energía renovable del mundo, acelerando la transición energética. El curso te da los datos y el marco para evaluar esa compensación con criterio propio.
