Los mamíferos marinos sirven como especies indicadoras para la salud ambiental y humana. Sin embargo, están cada vez más expuestos a la presión de las actividades humanas y el cambio climático. El delfín de pico blanco (Lagenorhynchus albirostris) (WBD) se encuentra entre las especies negativamente afectadas por estas condiciones. Para apoyar los esfuerzos de conservación y gestión, es esencial una comprensión más profunda de su comportamiento y patrones de movimiento. Un enfoque es el monitoreo basado en drones combinado con inteligencia artificial (IA), lo que permite una recolección de datos eficiente y un análisis a gran escala. Este estudio tiene como objetivo: (1) investigar el uso de imágenes de drones y IA para monitorear y analizar el comportamiento de los mamíferos marinos, y (2) probar la aplicación de aprendizaje automático (ML) para identificar patrones de comportamiento. Los datos se recopilaron en la bahía de Skjálfandi, Islandia, entre 2021 y 2023. Se identificaron tres tipos de comportamiento: Viaje, Revoloteo y Respiración. El modelo AI_RGB mostró un alto rendimiento en el comportamiento de Viaje (precisión 92.3%, recuperación 96.9%), mientras que el modelo AI_gray logró una mayor precisión (97.3%) pero una recuperación mucho más baja (9.5%). El modelo tuvo dificultades para clasificar la Respiración con precisión (recuperación 1%, puntuación F1 2%). Un desafío clave fue la identificación errónea de los WBD debido a la superposición visual con aves, olas y reflejos, lo que resultó en altas tasas de falsos positivos. Los sistemas de IA multimodal pueden ayudar a reducir tales errores en investigaciones futuras.