Consumo de recursos mediante IA: ¿Impulsa la tecnología el cambio climático?

La inteligencia artificial asume cada vez más tareas: redactar textos, generar imágenes, analizar datos, preparar decisiones. Muchos sistemas funcionan las 24 horas del día, responden en fracciones de segundo y parecen casi inmateriales.

Pero las apariencias engañan. Detrás de cada solicitud hay procesos complejos, hardware potente y un consumo energético que ha crecido rápidamente en los últimos años.

Un consumo energético que se pasa por alto fácilmente

El entrenamiento de grandes modelos de IA dura semanas y requiere varios miles de procesadores gráficos simultáneos. El consumo de electricidad es enorme. Solo la preparación de un único modelo puede superar el consumo anual de varios hogares. Sin embargo, esto no es todo en el balance energético.

Tras el entrenamiento, comienza el funcionamiento. Las solicitudes de los usuarios dan lugar a cálculos en centros de datos, a menudo millones al día. Los textos, imágenes o recomendaciones generados no se crean localmente en el dispositivo, sino que se crean, procesan y entregan en servidores. Esto da lugar a un flujo de energía continuo, independientemente de si se trata de una búsqueda o de una aplicación más compleja. Los modelos más grandes requieren más espacio de almacenamiento, más tiempo de cálculo y, en consecuencia, generan cargas de funcionamiento más elevadas. Su versatilidad tiene un precio que rara vez se revela abiertamente.

Los centros de datos como base técnica

Para que estos modelos funcionen, se necesita una infraestructura potente. Los grandes centros de datos la proporcionan. Funcionan sin interrupción, a menudo distribuidos por varios continentes, y no solo necesitan electricidad para sus tareas principales. La refrigeración de los dispositivos, la tecnología de red y la protección contra fallos también consumen energía.

En las regiones más frías, el coste de la regulación de la temperatura es menor. Sin embargo, incluso allí el consumo sigue siendo elevado. Además, en muchos lugares no está claro cómo se genera la electricidad. Las empresas apuestan cada vez más por los denominados certificados verdes, que prometen un balance climático neutro. A menudo no se puede determinar con claridad si la electricidad utilizada procede realmente de fuentes renovables.

Además, la demanda está aumentando. Se están planificando o construyendo continuamente nuevos centros de datos y la tendencia es hacia instalaciones más grandes. Esto también aumenta la proporción del consumo mundial de energía y la demanda de materias primas para la construcción, el mantenimiento y la ampliación.

La IA en el contexto de otras tecnologías digitales

La IA no es la única aplicación digital con un alto consumo de recursos. Los servicios de streaming, las tecnologías blockchain o los juegos en línea también generan emisiones considerables. Las plataformas para el casino, por ejemplo, utilizan potentes estructuras de servidores que permanecen activas de forma permanente. El consumo eléctrico de estas ofertas no tiene nada que envidiar al de los sistemas de IA.

Por lo tanto, el debate sobre la sostenibilidad digital no debe llevarse a cabo de forma aislada. Se trata de evaluar las prioridades: ¿qué aplicaciones tienen acceso a grandes recursos informáticos y con qué beneficios para la sociedad y el medio ambiente?

Emisiones difíciles de cuantificar

Rara vez se dispone de cifras concretas sobre las emisiones de CO₂ de los sistemas de IA. A menudo faltan los datos necesarios o son difíciles de comparar. Uno de los problemas es la falta de estandarización. Algunas empresas calculan el consumo solo durante el entrenamiento, otras también incluyen el funcionamiento. En muchos casos, el tipo de generación de electricidad no está claro, por lo que incluso los mismos valores de consumo pueden dar lugar a emisiones completamente diferentes.

Otro problema es la compensación. Muchos operadores apuestan por medidas compensatorias, por ejemplo, mediante certificados o proyectos medioambientales. De este modo, un sistema parece neutro desde el punto de vista climático, aunque en realidad genera emisiones. Sin transparencia, es imposible realizar una evaluación real.

La IA también puede contribuir a la reducción de emisiones

A pesar de su elevado consumo, los sistemas de IA también ofrecen posibilidades de aumentar la eficiencia. En el suministro energético, ayudan a pronosticar las cargas, estabilizar las redes e integrar mejor las fuentes renovables. En la industria, apoyan la optimización de los procesos y, en la logística, pueden diseñar cadenas de transporte más respetuosas con los recursos.

La IA también se utiliza en la investigación medioambiental, en la evaluación de datos satelitales, en la modelización de patrones climáticos o en la detección de cambios ecológicos. Muchas de estas aplicaciones requieren mucha menos potencia de cálculo que los grandes modelos lingüísticos y, sin embargo, contribuyen de forma concreta a la protección del clima.

Que la IA acabe siendo parte del problema o parte de la solución depende en gran medida de los proyectos que se promuevan y de la dirección que tome el desarrollo.

Posibilidades técnicas y políticas para la reducción

Es posible aumentar la eficiencia energética. En lugar de volver a entrenar modelos completos, se puede adaptar de forma específica el conocimiento existente. Este método reduce considerablemente el esfuerzo computacional. Los chips especializados también pueden acelerar los procesos y reducir el consumo de electricidad. Del mismo modo, los modelos más pequeños, optimizados para tareas específicas, ofrecen una alternativa a los sistemas especialmente grandes.

Además de los enfoques técnicos, se necesitan condiciones marco políticas. Las normas de transparencia, los estándares para la medición de las emisiones de CO₂ y las subvenciones específicas para desarrollos energéticamente eficientes podrían apoyar un cambio de rumbo. El sector público también tiene margen de maniobra: al adjudicar contratos, se pueden establecer criterios de sostenibilidad que ejerzan presión sobre los proveedores.

Clasificación con miras al futuro

La inteligencia artificial ha llegado para quedarse. Seguirá desarrollándose, utilizándose y consumiendo energía. La clave no está solo en el consumo, sino en cómo se gestiona. Cuanto antes se establezcan normas, transparencia e inversiones específicas, mayores serán las posibilidades de que la tecnología no se convierta en una carga, sino en una herramienta para una digitalización respetuosa con el clima.

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