Los actuales modelos de Inteligencia Artificial (IA) han transformando nuestras vidas de una forma que era impensables hace una década. Se habla mucho de sus beneficios, desde mejorar la eficiencia energética hasta aumentar la productividad de profesionales y empresas, pero no tanto de su cara más oculta: el impacto medioambiental de la IA. Por este motivo, este artículo analiza tanto en los aspectos positivos como en los negativos de la IA para tratar de responder a un pregunta cada vez más recurrente: ¿es la IA una aliada o una amenaza para la sostenibilidad?
Aspectos negativos del impacto medioambiental de la IA
El entrenamiento de modelos avanzados de IA, como ChatGPT o Claude, requiere de un elevado consumo de de recursos computacionales, especialmente para el aprendizaje profundo o Deep Learning. Al tener millones o incluso miles de millones de parámetros, necesitan una gran cantidad de tiempo de procesamiento y energía, lo cual los hace extremadamente costosos.
Consumo energético y emisiones de carbono
Según varios estudios, el entrenamiento de modelos de IA, puede emitir la misma cantidad de CO2 que cinco automóviles durante toda su vida útil. Además, se ha estimado que algunos de estos entrenamientos pueden consumir hasta cientos de megavatios-hora (MWh), una cifra comparable al consumo energético de una vivienda durante varios meses.
Este problema se agrava por la dependencia de los centros de datos que, a menudo, funcionan con energía no renovable, lo cual contribuye al aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero. Estos centros de datos, que alojan los servidores y equipos necesarios para el funcionamiento de la IA, consumen una gran cantidad de electricidad no solo para el procesamiento, sino también para la refrigeración de los equipos, generando así una huella de carbono aún mayor.
Existen herramientas como la calculadora online de Green Algorithms que te ayudarán a calcular la huella de carbano según la capacidad de procesamiento, la ubicación del centro de datos y otros parámetros.
Generación de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos
La mejora constante del hardware necesario para soportar el desarrollo de los modelos de IA acelera el ciclo de la obsolescencia tecnológica, aumentando así la generación de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos (E-waste). Esta circunstancia implica que grandes cantidades de componentes electrónicos como placas base, chips y tarjetas gráficas, se desechen cada año, generando millones de toneladas de material obsoleto.
Además, muchos de estos residuos contienen materiales tóxicos como plomo, mercurio y cadmio, que son perjudiciales para el medio ambiente y para la salud. Por otra parte, el proceso de extracción de estos materiales genera contaminación adicional y la falta de infraestructuras adecuadas para el reciclaje en muchos países agrava aún más el problema, incrementando la acumulación de residuos peligrosos en vertederos incontrolados con la consecuente filtración en el suelo y las aguas subterráneas.
Alteración del ecosistema
Tecnologías como el uso de drones en minería y robots agrícolas automatizados puede repercutir directamente en el hábitat y afectar la biodiversidad. Por ejemplo, los drones utilizados para exploración minera pueden causar ruido que altere a la fauna local, mientras que los robots en la agricultura pueden afectar los patrones de migración de las aves.
Por otra parte, una recolección masiva y descontrolada de datos sobre recursos naturales puede generar un uso insostenible de los mismos, agravando los problemas de sobreexplotación y reduciendo la capacidad de los ecosistemas para regenerarse. Estas acciones pueden tener efectos a largo plazo, disminuyendo la resiliencia de los ecosistemas y poniendo en riesgo la biodiversidad.
El impacto positivo de la IA en el medio ambiente
La inteligencia artificial no solo impacta de forma negativa en el medio ambiente, sino que también puede ser una aliado en la lucha por la sostenibilidad. A continuación, se presentan algunas de las formas en las que la IA genera un impacto positivo en el medio ambiente:
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA está en el monitoreo y conservación de los ecosistemas. Con el uso de redes de sensores inteligentes, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de grandes volúmenes de datos, la IA puede monitorear la calidad del agua, la salud de los bosques y los niveles de contaminación en tiempo real, facilitando así la toma de decisiones más efectivas para la conservación.
La IA también tiene un papel importante en la optimización del uso de recursos energéticos y la integración de energías renovables. Sistemas inteligentes de gestión energética, como las redes eléctricas inteligentes (smart grids), contribuyen a equilibrar la oferta y la demanda de electricidad. Por ejemplo, en China, la implementación de la IA ha reducido las emisiones de carbono mediante la mejora de la eficiencia energética y la innovación tecnológica.
Por otra parte, el concepto de «IA Verde» se ha popularizado como una forma de reducir la huella de carbono asociada con la IA. Mediante el uso de algoritmos optimizados y hardware más eficiente, los desarrolladores están logrando reducir los requerimientos energéticos necesarios para entrenar modelos de IA. Además, los propios modelos de lenguaje han lanzado sus versiones «mini» que proporcionan un funcionamiento óptimo con una menor exigencia de recursos.
¿Es la IA una aliada o una amenaza para la sostenibilidad?
Tras ver las dos caras de la moneda del impacto medioambiental de la IA, se puede concluir que para que la inteligencia artificial tenga un impacto ambiental positivo a largo plazo, es imprescindible que la infraestructura energética que la sustenta sea sostenible. La transición hacia energías renovables para alimentar centros de datos podría reducir de forma importante las emisiones de carbono. Para ello, las empresas tecnológicas deben implicarse al 100% para acelerar esta transición, asegurando que la IA contribuya a un futuro más verde.
Además, a nivel particular también se ha de primar un uso responsable de la IA, evitando realizar consultas por puro entretenimiento o empleando modelos de IA con capacidades muy superiores a las que realmente necesitamos.
En definitiva, equilibrar la balanza entre los beneficios y los costes ecológicos de la inteligencia artificial depende en gran medida de las decisiones que tomemos hoy sobre su desarrollo y aplicación. Para que la IA sea un aliado del medio ambiente es fundamental una colaboración estrecha entre la industria y la sociedad para maximizar su impacto positivo y minimizar el negativo.
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