Un impacto invisible pero real
La inteligencia artificial, aunque digital, tiene un fuerte impacto físico en el planeta. Cada modelo, cada interacción con ChatGPT o cada imagen generada con Midjourney requiere energía, agua y materiales. Según la Universidad Ramón Llull, cada búsqueda, clic o inferencia deja una huella que se traduce en emisiones y residuos. Esta infraestructura invisible, pero material, sostiene los servicios digitales actuales y crece a un ritmo acelerado.
Los factores más directos son el alto consumo energético, la necesidad constante de capacidad de procesado y refrigeración, y las complejas cadenas de suministro. Según el investigador David Ramírez, incluso la legislación o el lugar donde se ubican los centros de datos pueden influir significativamente en su huella medioambiental.
Datos preocupantes y consumo desmedido
Un estudio de la Universidad de Massachusetts calculó que entrenar un modelo grande de lenguaje como GPT puede emitir más de 284 toneladas de CO₂, equivalente al uso de cinco autos en toda su vida útil. Con modelos aún más potentes, como GPT-4, este número se eleva. Pero no solo el entrenamiento contamina: cada uso genera emisiones. Una sola interacción con IA puede consumir entre 10 y 100 veces más energía que una búsqueda en Google.
Generar una imagen puede requerir entre 0.1 y 1 kWh, emitiendo hasta 0.5 kg de CO₂ si no se usan energías renovables. Solo con los 34 millones de imágenes que se estima se generan a diario, el impacto mensual es enorme. Empresas como Microsoft informaron que su consumo de agua aumentó un 34% en solo un año, mientras que los centros de datos de Google usaron más de 23 mil millones de litros de agua potable en 2023.
Iniciativas y soluciones en marcha
Ante estos datos alarmantes, varias empresas tecnológicas están implementando soluciones. El uso de energías renovables, como solar, eólica o hidráulica, es cada vez más común en los centros de datos de compañías como Google, Amazon y Microsoft. Esto reduce la dependencia de fuentes fósiles y mejora la sostenibilidad.
Además, se apuesta por modelos más eficientes. Mediante técnicas como el fine-tuning o el uso de modelos comprimidos, se reduce el consumo energético sin comprometer la calidad. También se desarrollan chips y hardware optimizados, como las TPUs de Google o GPUs de NVIDIA, que ofrecen mayor potencia con menor gasto energético.
Hacia una IA responsable y transparente
La transparencia es otro eje clave. Algunas organizaciones promueven la inclusión de etiquetas ecológicas en los modelos, que informen sobre sus emisiones. Además, se fomenta la construcción de centros de datos en regiones frías con acceso a energía limpia, como Noruega o Islandia. Un ejemplo es el centro de Google en Finlandia, que usa agua del Báltico para refrigeración, o el centro submarino experimental de Microsoft en Escocia.
Aunque estas acciones son bien valoradas, organizaciones ambientales señalan que no son suficientes. Reclaman normas más estrictas, mayor transparencia y una digitalización más responsable. Frente a una crisis climática creciente, el uso masivo de IA debe ser más consciente, eficiente y regulado para no agravar aún más la situación ambiental.
