El lado oculto de la inteligencia artificial: el alto costo ambiental de su avance
Tecnología
La inteligencia artificial (IA) ha impulsado una nueva era de innovación, productividad y automatización. Sin embargo, detrás de los modelos generativos más avanzados —como ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity— se esconde una realidad poco discutida: el enorme impacto ambiental que implica entrenar y operar estas tecnologías.
De acuerdo con el informe AI Regulations Worldwide, el entrenamiento de un solo modelo de gran escala puede emitir hasta 8,930 toneladas de CO₂ equivalente, una cifra comparable a la de más de mil vuelos transatlánticos. Además del consumo eléctrico, el uso intensivo de agua para refrigerar los sistemas representa un desafío creciente para el planeta.
Centros de datos: el corazón energético de la IA
Los centros de datos son la infraestructura que sostiene el funcionamiento de la IA: albergan miles de procesadores (GPUs y TPUs) que ejecutan millones de consultas cada segundo. Pero también son grandes consumidores de electricidad y agua, especialmente en regiones con escasez de recursos o climas cálidos.
Según las proyecciones, la inversión global en infraestructura para IA podría ascender a entre 3.7 y 7.9 billones de dólares entre 2025 y 2030, impulsada por empresas como Microsoft, Google, Amazon, Meta y NVIDIA, que construyen instalaciones cada vez más grandes y potentes.
Aunque muchas de estas compañías aseguran operar con energía renovable, la trazabilidad del consumo y las emisiones sigue siendo limitada, lo que impide evaluar con precisión su impacto real.
El dilema geográfico: innovación versus sostenibilidad
Los países que atraen centros de datos suelen ofrecer bajos costos energéticos y marcos regulatorios flexibles, pero eso conlleva riesgos ambientales.
Entre las regiones más afectadas se encuentran:
- El suroeste de Estados Unidos, que enfrenta sequías cada vez más severas.
- Países en desarrollo, que ofrecen incentivos fiscales sin infraestructura ecológica adecuada.
- Europa del Este, donde las regulaciones ambientales aún son débiles ante el avance tecnológico.
El resultado: una concentración del poder tecnológico en pocas manos, mientras los costos ambientales se reparten globalmente.
Hacia una IA sostenible
La industria tecnológica explora distintas estrategias para reducir la huella ecológica de la IA, entre ellas:
- Uso de energías renovables verificables.
- Construcción de centros en zonas frías, para reducir el gasto en refrigeración.
- Modelos más pequeños y eficientes, con menor necesidad de cómputo.
- Procesamiento local (edge computing), que reduce la dependencia de grandes servidores.
- Reportes públicos que detallen emisiones y consumo por modelo.
Organizaciones como la IA Green Alliance impulsan estándares globales que buscan incorporar criterios de sostenibilidad en licitaciones y certificaciones tecnológicas.
Regulación en marcha
En la Unión Europea, el AI Act aprobado en 2024 obliga a las empresas a reportar los riesgos ambientales de los modelos más potentes, mientras que algunos países ya exigen declaraciones de impacto ambiental antes de entrenar sistemas de alto consumo.
En Estados Unidos, varios estados evalúan limitar el uso de agua para refrigerar centros de datos en zonas críticas, mientras el debate internacional apunta a establecer impuestos al carbono asociados al cómputo intensivo.
El desafío es claro: equilibrar la revolución tecnológica con una transición hacia una inteligencia artificial verdaderamente sostenible.
