El impacto ambiental de la inteligencia artificial: altas emisiones de CO2 y desafíos para la sostenibilidad
La rápida expansión de la inteligencia artificial aumenta su huella ecológica, generando desafíos ambientales y requerimientos energéticos que amenazan la sostenibilidad global.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un componente cotidiano que, además de facilitar nuestras vidas y ofrecer información útil, plantea importantes desafíos ambientales. Los modelos de IA conversacional más potentes, como ChatGPT, pueden generar hasta 50 veces más emisiones de CO₂ en comparación con modelos más simples al responder consultas básicas. Por ejemplo, una simple pregunta como «¿Cuál es la capital de España?» puede producir aproximadamente 11 gramos de CO₂ en ChatGPT, mientras que en modelos menos potentes como Mistral las emisiones serían apenas 0,016 gramos.
Este aumento en el consumo energético responde a la necesidad de grandes capacidades de cálculo y de infraestructura computacional, lo que conlleva una elevada demanda eléctrica y un impacto ambiental creciente. Los centros de datos que alojan estos sistemas pueden consumir entre 200 y 300 gigavatios hora (GWh) al año, cantidad que equivale al consumo anual de entre 85.000 y 90.000 hogares en España. Sin embargo, el sector digital ha sido tradicionalmente poco analizado en materia de impacto energético y emisiones, lo que dificulta la percepción real de su huella ecológica.
Expertos como Rubén Cuevas, profesor de Ingeniería Telemática en la Universidad Carlos III de Madrid, advierten de que no es necesario emplear toda la capacidad computacional para consultas sencillas. «No hace falta lanzar siempre toda la artillería pesada para cualquier consulta», señala, resaltando la importancia de optimizar el uso y minimizar las emisiones. Además, el crecimiento exponencial de estos modelos aumenta la demanda eléctrica, poniendo en riesgo la sostenibilidad si no se toman medidas para gestionar y reducir su consumo.
La transparencia del sector también es limitada; conocer el consumo exacto de los centros de datos es complicado, pero en momentos de alta demanda estos pueden alcanzar potencias de hasta 200 megavatios (MW). Los centros más grandes pueden consumir entre 200 y 300 GWh anuales, cifra que, en comparación, supera el consumo de miles de hogares. Por ello, se están explorando soluciones como microrreactores nucleares y acuerdos con empresas gasistas, aunque estas opciones plantean desafíos en términos de desarrollo y de cumplimiento de compromisos climáticos.
Por fortuna, instituciones gubernamentales y empresas tecnológicas están trabajando en el establecimiento de estándares para medir y reducir el consumo energético de la IA. La Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) de España ha puesto en marcha el Plan Nacional de Algoritmos Verdes y desarrolla criterios para evaluar la eficiencia energética de los modelos. Empresas como Hiili, que ha analizado más de 1.500 millones de anuncios digitales responsables de la emisión de 17 toneladas de CO₂, buscan democratizar el acceso a tecnologías sostenibles y conscientes del impacto ambiental.
El compromiso es que, mediante una mejor gestión y optimización, el uso de la inteligencia artificial pueda progresar sin comprometer la sostenibilidad del planeta, minimizando así su huella ecológica en un contexto de crecimiento exponencial de la demanda digital.