Por: Isabella Lopeznájera
Mientras los sistemas de IA consumen recursos hídricos y energéticos equivalentes a pequeñas ciudades, también emergen como herramientas clave para combatir el cambio climático
El costo oculto de la revolución digital
El reciente estudio de la Universidad de California reveló un dato alarmante: cada 100 palabras generadas por IA consumen 519 ml de agua (equivalente a una botella pequeña), sumado a:
- Emisiones de CO₂: Entrenar un modelo avanzado como GPT-3 equivale a las emisiones de 120 automóviles circulando un año
- Demanda energética: Los centros de datos representan ya el 1.5% del consumo eléctrico global (proyectado a 8% para 2030)
¿Por qué la IA es sedienta?
El consumo se concentra en:
- Enfriamiento de servidores: Sistemas que requieren millones de litros diarios en regiones como Arizona o Singapur
- Fabricación de hardware: Producción de chips avanzados necesita agua ultrapura
- Entrenamiento de modelos: Cada interacción en sistemas como Midjourney consume energía equivalente a hogares durante meses
La otra cara: IA como aliada ambiental
Paradójicamente, esta tecnología también impulsa soluciones climáticas:
- Optimización de redes eléctricas: Google DeepMind redujo un 40% el consumo en sus centros de datos
- Monitoreo de deforestación: Sistemas como Rainforest Connection detectan tala ilegal en tiempo real
- Agricultura de precisión: IA reduce hasta un 30% el uso de agua en cultivos
Hacia una inteligencia artificial sostenible
Expertos proponen medidas urgentes:
✅ Energías renovables: Microsoft ya alimenta sus servidores con 100% energía limpia
✅ Enfriamiento líquido innovador: Facebook usa sistemas que reducen un 50% el consumo de agua
✅ Regulación transparente: La UE exige desde 2024 reportes de huella hídrica.
«El dilema no es IA sí o no, sino cómo diseñarla con criterios de economía circular», advierte la Dra. Elena García, especialista en informática sostenible de la UNAM.
Mientras las empresas tecnológicas corren por optimizar sus sistemas, los usuarios tienen un rol clave: usar la IA con propósito (evitar consultas banales, preferir modelos locales cuando sea posible y exigir transparencia ambiental a las plataformas).
La verdadera inteligencia artificial del futuro no se medirá solo por su capacidad de respuesta, sino por su capacidad de preservar el planeta que la sustenta.
