Equilibrio económico y ecológico de los países de la IORA: el aprendizaje automático revela nuevas vías para el desarrollo sostenible en el Sur Global

Del modelo académico a la realidad regional: la ecuación crecimiento-medio ambiente en los países de la IORA

La Asociación de los Estados Ribereños del Océano Índico (IORA) está compuesta por 23 estados miembros que abarcan África, Oriente Medio, el sur de Asia y el sudeste asiático, siendo un centro neurálgico clave para el comercio global y los flujos de recursos. Sin embargo, la mayoría de los países de la región enfrentan múltiples presiones debido a costas vulnerables, riesgos climáticos y una rápida urbanización. Un estudio reciente publicado en *Scientific Reports*, tomando como muestra a Malasia, Mauricio, Sri Lanka y Madagascar, utiliza el marco de aprendizaje automático XOS-ELM-GA para predecir la relación entre las emisiones de CO₂, el PIB y la tierra agrícola, proporcionando una herramienta de análisis cuantitativo para el desarrollo sostenible del Sur Global.

¿Por qué se eligieron estos cuatro países?

• Los cuatro países seleccionados en el estudio representan diferentes estructuras económicas y tipos de vulnerabilidad dentro de la IORA:
• Malasia: con un alto grado de industrialización, donde los servicios y la manufactura son igualmente importantes, pero la agricultura aún tiene un cierto peso;
• Mauricio: una pequeña nación insular cuya economía depende del turismo y los servicios financieros, con una vulnerabilidad climática extremadamente alta;
• Sri Lanka: combina agricultura e industria ligera, y en los últimos años ha enfrentado una crisis de deuda y presiones ambientales;
• Madagascar: el país menos desarrollado, con una economía predominantemente agrícola y una grave deforestación.

Estos cuatro países reflejan en conjunto las contradicciones típicas que enfrentan las naciones del Sur Global en sus trayectorias de desarrollo: deben aumentar los ingresos mediante la expansión industrial, pero al mismo tiempo evitar emisiones de carbono descontroladas y la pérdida de tierras agrícolas. El estudio utiliza datos históricos de 1960 a 2020, empleando las emisiones de CO₂ como variable explicativa clave para predecir el PIB y la superficie agrícola, en lugar de realizar simplemente inferencias causales. Este método es más adecuado para las características de los mercados emergentes, donde los datos son volátiles y los cambios estructurales son frecuentes.

Potenciación del aprendizaje automático: precisión de las predicciones e implicaciones políticas

El modelo XOS-ELM-GA propuesto en el estudio supera en precisión predictiva a los métodos tradicionales ELM y OS-ELM. Por ejemplo, en la predicción del PIB anual de Malasia, el SMAPE promedio del modelo es del 10,13%; en la predicción de la tierra agrícola de Sri Lanka, el SMAPE es tan bajo como el 3,77%. Esto significa que, incluso sin introducir modelos mecanísticos complejos, los métodos de IA basados en datos pueden proporcionar predicciones fiables de indicadores económicos y ambientales a corto plazo para los países de la IORA.

Para los responsables políticos, este tipo de predicciones ayuda a identificar de antemano las zonas de conflicto entre "crecimiento, emisiones de carbono y tierra". Por ejemplo, si el modelo muestra que la tendencia de reducción de la tierra agrícola de un país se acelera y va acompañada de altas emisiones, entonces se debe priorizar la inversión en agricultura sostenible y tecnologías bajas en carbono. Para los inversores internacionales, este análisis de correlaciones puede integrarse en las evaluaciones ESG (ambientales, sociales y de gobernanza), evitando así los riesgos de activos varados debido a la degradación ambiental.

Perspectiva del Sur Global: de los datos a la acción

El caso de los países de la IORA pone de relieve el desafío colectivo del Sur Global en materia de Objetivos de Desarrollo Sostenible (especialmente los ODS 8, 13 y 15).Los casos de los países de la IORA ponen de manifiesto el desafío colectivo del Sur Global en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (especialmente ODS 8, ODS 13 y ODS 15). A diferencia de los países desarrollados, los mercados emergentes a menudo carecen de datos de monitoreo satelital de alta precisión y censos, y los métodos de aprendizaje automático precisamente llenan el vacío analítico en regiones "subdesarrolladas en datos". Al mismo tiempo, el estudio enfatiza la correlación más que la causalidad, lo que nos sugiere que el acoplamiento entre las emisiones de CO₂ y el crecimiento económico no es absoluto, y que las políticas de reducción de emisiones no necesariamente sacrifican el desarrollo: la clave radica en la eficiencia del uso de la tierra y la energía.

Además, los cuatro países pertenecen a las economías ribereñas del Océano Índico, y los mecanismos de cooperación regional (como el marco de la IORA) pueden impulsar el monitoreo ambiental conjunto y la transferencia de tecnologías bajas en carbono. En el futuro, si el modelo pudiera ampliarse a más miembros (como India, Somalia, Australia), se formaría una red dinámica de alerta temprana que cubra todo el Sur Global.

Tendencias a largo plazo: Seguridad alimentaria y resiliencia climática

El cambio en el uso de la tierra agrícola es otro foco de la investigación. La alta precisión de predicción en Sri Lanka y Madagascar muestra que el modelo puede capturar la sensibilidad de la superficie cultivada a impactos externos (como anomalías climáticas, fluctuaciones de precios internacionales). Para Malasia, con una urbanización acelerada, la reducción de tierras agrícolas coexiste con el aumento de emisiones de carbono, lo que sugiere la doble presión de la transición en el uso de la tierra, como la expansión del cultivo de palma aceitera. Los inversores, al planificar proyectos agrícolas, forestales o de infraestructura, deberían incorporar estas dinámicas en análisis de escenarios de largo plazo.

A largo plazo, los países de la IORA tienen una población joven y en crecimiento, y la demanda futura de alimentos y energía aumentará. Cómo encontrar un equilibrio entre mantener tierras agrícolas y absorber CO₂ es la lógica subyacente del crecimiento económico regional. La línea base impulsada por datos que ofrece este estudio ayuda a los países a establecer trayectorias más realistas al formular sus Contribuciones Determinadas a Nivel Nacional (NDC).

Conclusión

Este estudio no solo demuestra el potencial del aprendizaje automático en el modelado ambiental-económico, sino que también revela la complejidad del Sur Global en su búsqueda simultánea de desarrollo en "cantidad" y "calidad". Para las instituciones de investigación macro y los inversores internacionales, comprender los patrones no lineales de regiones como la IORA es clave para captar el futuro desplazamiento de los centros de crecimiento global. Cuando la IA pueda alertar con precisión sobre la contracción agrícola o los picos de emisiones, la respuesta política y la asignación de capital podrán adelantarse medio paso: esta es la capacidad indispensable del "largoplacismo" en el análisis de los mercados emergentes.