Con la antigua IA, las respuestas son fáciles. Puede ayudarnos a producir descendencia genéticamente valiosa, pero sólo puede ser realizada por personas especialmente capacitadas y, a menudo, conlleva riesgos asociados con la anestesia. Aunque es valioso en algunas situaciones, nunca podrá reemplazar la necesidad de poblaciones que se reproduzcan de forma natural.
En sus inicios, la nueva IA ya ofrece una gran cantidad de oportunidades para mejorar la eficiencia y precisión de las metodologías científicas integrales para la conservación, como la identificación de especies, la modelización del cambio climático y las evaluaciones de hábitat. También puede analizar objetivamente metadatos y registrar avistamientos, números, ubicaciones y/o actividades específicas de animales o plantas, evitando así sesgos humanos y ahorrando innumerables horas de trabajo.
Por ejemplo, en 24 horas, una máquina entrenada puede estudiar la abundancia de ñus en miles de imágenes que a un humano le llevaría 24 semanas evaluar. Sin embargo, los cazadores furtivos, los cazadores y los recolectores ilegales pueden utilizar las mismas tecnologías en busca de las mismas especies en peligro de extinción que estamos tratando de salvar, y ciertamente existen limitaciones en lo que esta nueva IA puede lograr para la ciencia. Una máquina puede decirnos dónde están los animales y las plantas y qué están haciendo, pero no siempre puede decirnos por qué o qué próximos pasos son necesarios para asegurar su supervivencia.
Esa tarea es el papel del científico conservacionista que puede procesar los resultados de la IA a través de filtros culturales, políticos y éticos dentro del contexto de su propio vasto conocimiento para desarrollar posibles soluciones. Los científicos adoptan nuevas herramientas y CREW continuará considerando ambas IA en proyectos futuros, pero la nueva IA es más prometedora para el progreso a gran escala en los esfuerzos de conservación de la vida silvestre, siempre que empleemos salvaguardias contra su posible uso indebido.