¿Cuánto contamina la IA y cómo reducir su impacto medioambiental?

Además de mejorar los procesos digitales y actuar como un eficiente asistente en el día a día, aparentemente, uno de los principales desafíos que la IA viene a solucionar es el del cambio climático. De hecho, así también lo creen “el 87% de los líderes que supervisan temas relacionados con el clima y la IA”, según un informe de AI for the Planet Alliance. Sin embargo, detrás de todo esto se esconde una realidad que a menudo se pasa por alto: el coste medioambiental de su funcionamiento. Porque, ¿cuánto contamina la ia?

Si se tiene en cuenta que, para su funcionamiento y evolución, a unos niveles cada vez más elevados, se requiere un enorme gasto energético, ¿hasta qué punto esta tecnología ayuda a mitigar un problema si, a corto plazo, ya supone un impacto medioambiental tan elevado? Pues eso es de lo que vamos a hablar: del impacto ecológico de la IA.

Si quieres saber de dónde procede el impacto medioambiental, cómo reducirlo y, en resumen, cuánto contamina la IA, continúa leyendo y descúbrelo.

• El precio del conocimiento digital
• ¿De dónde viene la contaminación de la IA?
• Cómo reducir el impacto de la IA
  • 1. Elegir herramientas más eficientes
  • 2. Preferir servicios que usan energía limpia
  • 3. Usar la IA con sentido
  • 4. Mantener nuestros dispositivos ligeros y organizados

El precio del conocimiento digital

La IA, a diferencia de la típica imagen de una fábrica tradicional y humeante, no contamina de forma visible, pero su impacto sí es tangible. Su principal fuente de contaminación es el consumo energético necesario para el entrenamiento y el funcionamiento de sus modelos. De hecho, cada vez que le pides a una IA que te genere un texto o una imagen, estás activando una red de servidores que demandan una gran cantidad de electricidad.

Como comenta la Revista Haz, el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje de última generación puede generar una huella de carbono equivalente a cinco coches a lo largo de toda su vida útil. Todo esto sin contar con la energía para hacer funcionar las redes y equipos, el agua para refrigerar los centros de datos o el consumo de minerales para hardware.

El problema escala exponencialmente con el tamaño de los modelos. Para que un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) pueda aprender y procesar la inmensa cantidad de datos que necesita, se requiere una potencia de cálculo colosal. Los LLMs más grandes, con miles de millones de parámetros, necesitan semanas o incluso meses para ser entrenados, lo que se traduce en un consumo eléctrico extraordinariamente elevado.

¿De dónde viene la contaminación de la IA?

Para entender el impacto ecológico de las IAs, antes debes mirar bajo el capó de su propia infraestructura. Justo ahí encontrarás las fuentes principales de su consumo energético para entender cuánto contamina la IA:

• El entrenamiento de modelos

Esta es la etapa donde los modelos de IA se alimentan de vastos conjuntos de datos para aprender patrones y relaciones. Este proceso se realiza en clústeres de servidores que contienen miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento de tensorial (TPU). Estos chips, diseñados para realizar cálculos paralelos a una velocidad asombrosa, requieren mucha energía. Durante el entrenamiento, que dura incluso semanas, estos clústeres consumen una cantidad masiva de electricidad.

• La infraestructura de los centros de datos

Los modelos de IA no operan en el vacío, viven en grandes centros de datos que no solo albergan los servidores, sino que también requieren sistemas de refrigeración enormes para evitar el sobrecalentamiento. Los sistemas de enfriamiento en estos centros de datos representan hasta el 40% del consumo total de energía, añadiendo una capa más a la degradación ambiental. La demanda de energía de los centros de datos a nivel global es tan grande que ya rivaliza con la de países enteros.

Cómo reducir el impacto de la IA

¿Una buena noticia? Que la conciencia sobre este problema está creciendo cada vez más en nuestra sociedad. La inteligencia artificial consume energía y tiene un impacto ambiental, pero hay formas sencillas de usarla de manera más responsable.

Aquí te dejamos algunas ideas que todos podemos aplicar en nuestro día a día:

1. Elegir herramientas más eficientes

No todos los programas o aplicaciones de IA consumen la misma cantidad de energía. Siempre que sea posible, podemos usar opciones que sean más rápidas y ligeras, en lugar de depender siempre de las más grandes y pesadas. Esto ayuda a reducir el consumo sin afectar lo que queremos lograr. Por ejemplo, entre ChatGPT y DeepSeek, la segunda opción sería más sostenible. 

2. Preferir servicios que usan energía limpia

Muchos servicios de IA funcionan en grandes centros de datos que consumen mucha electricidad. Podemos apoyar a aquellos que usan energías renovables, como solar o eólica, y que buscan formas de ahorrar energía en sus sistemas. Google Cloud o Microsoft Azure son dos ejemplos que se han comprometido a trabajar con energía libre de carbono las 24 horas del día para el año 2030.

3. Usar la IA con sentido

Cada vez que usamos una herramienta de IA, podemos preguntarnos: ¿realmente necesito usarla ahora? ¿Puedo optimizar lo que hago para que sea más rápido o sencillo? Pequeños cambios como estos, cuando se repiten, marcan la diferencia.

4. Mantener nuestros dispositivos ligeros y organizados

Aunque parezca menor, mantener los programas actualizados y eliminar lo que no usamos ayuda a que nuestros dispositivos trabajen mejor y consuman menos energía, incluso cuando usamos IA.

En definitiva, la Inteligencia Artificial es una herramienta imparable para el progreso, pero su desarrollo debe ir de la mano de la sustentabilidad. Si bien tiene el potencial de ayudar a resolver muchos de los desafíos climáticos del mundo, ser consciente de cuánto contamina la IA realmente nos abre a un dilema energético que no se puede ignorar. Por eso es fundamental que la IA se desarrolle y funcione de una manera más sostenible y que nosotros, como usuarios, realicemos un consumo responsable de estas herramientas.

En B100, creemos que cada decisión, desde cómo gestionamos el dinero hasta cómo consumimos tecnología, tiene un impacto. Por eso, para no solo lidiar con los efectos del calentamiento global, sino reducir cuanto antes la contaminación digital, el primer paso para emprender el camino del cambio es estar informadas.