Inteligencia Artificial y Medioambiente. Residuos: Una lectura jurídica sobre su aplicación y límites
La gestión de residuos en España y Europa está siendo objeto de una transformación profunda, impulsada por la economía circular, las nuevas exigencias normativas y la digitalización de procesos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta con un enorme potencial para optimizar la eficiencia del sistema, reforzar el cumplimiento normativo y contribuir a la sostenibilidad ambiental.
Sin embargo, esta incorporación de la IA en el ciclo de los residuos no está exenta de retos jurídicos, técnicos y éticos que deben analizarse con atención, especialmente desde el punto de vista del derecho administrativo, ambiental y de protección de datos.
Marco normativo relevante
Las obligaciones normativas en materia de residuos en España se enmarcan, principalmente, en:
- Ley 7/2022, de residuos y suelos contaminados para una economía circular, que introduce el principio de trazabilidad, la obligación de información digitalizada y la fiscalidad ambiental.
- Real Decreto 1055/2022, sobre envases y residuos de envases, que refuerza la responsabilidad ampliada del productor (RAP).
- Reglamento (UE) 2025/40, que sustituye a la Directiva 94/62/CE, con nuevas exigencias en cuanto a reutilización, reciclabilidad y requisitos técnicos.
- Reglamento (UE) de Inteligencia Artificial (AI Act), aún en fase de implementación, que establece categorías de riesgo y obligaciones para sistemas utilizados en sectores críticos, incluidos los servicios públicos y ambientales.
Aplicaciones de la IA en la gestión de residuos
Desde una perspectiva jurídica, la IA ya se está utilizando en:
- Clasificación automatizada en plantas de tratamiento mediante visión artificial y aprendizaje automático.
- Modelos predictivos que anticipan volúmenes y tipologías de residuos en función de zonas, épocas o hábitos de consumo.
- Optimización de rutas de recogida por parte de entidades locales y operadores privados.
- Sistemas de trazabilidad digital para residuos peligrosos o industriales, exigidos por la legislación vigente.
- Plataformas de cumplimiento y reporting, que permiten a los sujetos obligados acreditar el cumplimiento normativo ante las autoridades.
Retos jurídicos
- a) Trazabilidad y prueba del cumplimiento
La digitalización de la cadena de residuos exige soluciones tecnológicas compatibles con las exigencias de prueba documental, integridad de la información y control por parte de la administración.
- b) Transparencia algorítmica
La utilización de IA en procesos administrativos (por ejemplo, en el control de vertidos o en la verificación de declaraciones de residuos) debe garantizar el derecho de defensa y la motivación suficiente de los actos administrativos automatizados.
- c) Protección de datos personales
Cuando se cruzan datos de geolocalización, cámaras, sensores o plataformas vinculadas a operadores económicos, debe evaluarse la necesidad de realizar evaluaciones de impacto de protección de datos conforme al RGPD.
- d) Responsabilidad por decisiones automatizadas
La imputación de responsabilidades en caso de error en la clasificación, en la predicción o en la trazabilidad genera interrogantes en cuanto al régimen sancionador ambiental y a la responsabilidad patrimonial.
Conclusión
La inteligencia artificial no es ajena al derecho de residuos, sino que se está convirtiendo en un instrumento clave para cumplir con las exigencias jurídicas y medioambientales actuales. No obstante, su incorporación debe realizarse con plenas garantías legales, éticas y técnicas, reforzando el papel del jurista en los procesos de digitalización ambiental.
La clave estará en encontrar un equilibrio entre innovación, eficacia y legalidad.
