Recientemente estuvo en tendencia la publicación de caricaturas elaboradas con una herramienta de IA, una práctica a la que se sumaron muchos usuarios, pero que algunas personas cuestionaron con el argumento de que para procesar cada imagen la herramienta consumía el equivalente a cinco litros de agua. Esto planteó escenarios de discusión respecto a la sostenibilidad ambiental en el uso de esta tecnología.

Sin embargo, José Alejandro Betancur, director de Nodo, centro de formación en nuevas tecnologías de la Universidad Eafit, señaló que los cinco litros de agua que consume la IA para procesar imágenes de este tipo están lejos de los “2.400 litros que se utilizan para preparar la carne de res que viene con la hamburguesa que comemos al almuerzo o de los 140 litros de una taza de café”.

En su concepto, muchas personas amplifican la información sin hacer un filtro y, como el caso del consumo de agua por parte de la IA, en estas discusiones importan los contextos. Y la realidad, señala Betancur, es que por supuesto que hay un impacto ambiental en el uso de la herramienta por la operación de servidores, centros de datos, entre otros recursos, pero también hay acciones de sostenibilidad que lo aminoran.

“Google está invirtiendo en plantas nucleares para llevar esa energía a sus centros de cómputo y muchos de los servidores que operan la IA trabajan con agua reciclada. Las empresas de tecnología hoy son conscientes de que es necesario implementar mejoras y reducir el impacto”, expresa Betancur.

¿Qué impacto ambiental genera la IA?

Lina Zuluaga, asesora internacional de la Agencia Nacional del Espectro (ANE) y presidenta de la Comisión de Estudio 5 de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), comentó que en 2024 este grupo incluyó entre sus temas la medición del impacto energético de la IA, y fruto de ese trabajo se publicó un reporte al finalizar el año en el que se identificaron los puntos de mayor consumo energético a lo largo de la cadena de valor de esta herramienta.

Entre ellos, el informe destacó el consumo energético de los centros de datos, dado que “los modelos de IA, en particular los algoritmos de aprendizaje profundo, exigen una potencia de cálculo considerable, lo que se traduce en un consumo energético significativo en los centros de datos”.

También se hizo referencia a que la fase de entrenamiento de dichos modelos es intensiva en energía en comparación con la fase de inferencia, en la que el modelo entrenado se utiliza para hacer predicciones. “El entrenamiento implica numerosas iteraciones y ajustes de los parámetros del modelo, lo que requiere un número considerable de recursos informáticos y, en consecuencia, de energía”.

Entre las conclusiones del reporte se lee que el doble papel de la IA, como gran consumidora de energía y contribuyente a las emisiones de gases de efecto invernadero, pone de relieve la importancia de integrar la sostenibilidad en el desarrollo y la implantación de esta tecnología, y que la elaboración de documentos técnicos que ofrezcan un marco normativo a este proceso es fundamental para guiar esta integración y que se garantice que los sistemas de IA no sólo sean innovadores, sino también responsables con el medio ambiente.

“Al abordar áreas clave como la eficiencia de los productos, el funcionamiento de las instalaciones, el rendimiento de las redes y la gestión de los recursos, estas normas sientan las bases para reducir la huella medioambiental de la IA”, cierra el reporte.