Entrenar un modelo avanzado de inteligencia artificial puede consumir más de 1.200 MWh de electricidad, y una sola consulta a un sistema generativo utiliza hasta diez veces más energía que una búsqueda web tradicional. Con una demanda que no deja de crecer, los centros de datos podrían duplicar su consumo global en los próximos años.
Ante estas cifras, la pregunta es simple:
¿somos conscientes del impacto ambiental que implica el uso cotidiano de la IA?
Este artículo explica qué recursos necesita la inteligencia artificial, cómo se traduce eso en emisiones, consumo de agua y materiales, y qué medidas pueden aplicarse para reducir su huella en un contexto de adopción acelerada.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de técnicas computacionales que permiten a los sistemas realizar tareas como reconocer patrones, interpretar lenguaje o generar contenido. Su desarrollo actual se basa, sobre todo, en modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes volúmenes de datos y ejecutados mediante hardware de alto rendimiento.
Para comprender su funcionamiento, es fundamental distinguir dos etapas:
Entrenamiento. Es el proceso en el que el modelo ajusta millones de parámetros a partir de ejemplos. Requiere una enorme cantidad de cálculos y, por tanto, un consumo elevado de energía y capacidad computacional.
Inferencia. Es el uso del modelo ya entrenado para generar respuestas o realizar tareas. Aunque su demanda energética es menor, puede ejecutarse millones de veces cuando un servicio alcanza gran escala, acumulando una huella significativa.
La IA moderna es intensiva en datos, computación y hardware. Esta dependencia material es la base de los impactos ambientales asociados a su crecimiento.
¿Por qué la IA tiene impacto ambiental?
La IA genera impacto ambiental porque se sostiene sobre infraestructuras físicas que consumen energía, agua y materiales. Aunque su uso parezca inmaterial, depende de centros de datos, servidores y dispositivos electrónicos que requieren recursos naturales durante su fabricación, operación y mantenimiento.
Sus principales fuentes de impacto son tres:
Demanda eléctrica. El entrenamiento y la ejecución de modelos avanzados requieren grandes cantidades de energía, especialmente en procesos de cálculo intensivo.
Refrigeración de infraestructuras. Mantener operativos los centros de datos exige sistemas de enfriamiento que, en muchos casos, utilizan grandes volúmenes de agua para disipar el calor generado.
Fabricación y renovación del hardware. La producción de chips y componentes electrónicos depende de minerales críticos cuya extracción y procesamiento generan emisiones y residuos.
A medida que aumenta el desarrollo y uso de la IA, también crece la presión sobre estos recursos. Sin mejoras de eficiencia y estrategias de mitigación, su impacto ambiental seguirá ampliándose.
Impacto medioambiental de la IA
La inteligencia artificial requiere una infraestructura física que funciona de manera continua. Entrenar modelos, procesar millones de consultas y renovar el hardware que los sostiene implica un uso constante de energía, agua y materiales. A medida que la IA se ha expandido y los modelos se han vuelto más complejos, su huella ambiental también ha aumentado.
A continuación se presentan los principales ámbitos en los que la IA genera impacto ambiental.
Huella energética de la IA
El crecimiento de la IA ha incrementado de forma notable el consumo eléctrico de los centros de datos. En 2022 utilizaron unos 460 TWh, alrededor del 2% de toda la electricidad mundial, y las previsiones indican que podrían superar los 1.000 TWh antes de 2030. En países como Estados Unidos, estos centros ya consumen más del 4% de la electricidad nacional.
Una parte importante de este gasto proviene del entrenamiento de modelos avanzados, procesos que requieren cálculos intensivos durante semanas. Entrenar GPT-3, por ejemplo, necesitó más de 1.200 MWh. A esto se suma el coste de la inferencia: una sola consulta a un modelo generativo puede requerir hasta diez veces más energía que una búsqueda web convencional.
La infraestructura dedicada a IA también está cambiando. Los nuevos clústeres diseñados para cargas de IA consumen varias veces más que un centro de datos tradicional. Si esta tendencia continúa, en pocos años más de la mitad del consumo eléctrico de los centros de datos estará ligado a la IA, planteando retos para la red eléctrica y para los objetivos globales de descarbonización.
Huella de carbono y emisiones
La huella de carbono de la IA depende del origen de la electricidad que alimenta los centros de datos. En muchos países, gran parte de esa energía sigue procediendo de combustibles fósiles, por lo que el aumento del uso de IA se traduce directamente en más emisiones. Algunos análisis estiman que la intensidad de carbono de los centros de datos puede ser hasta un 50% mayor que la media nacional cuando se recurre a generación fósil para cubrir picos de demanda.
Los modelos de gran escala refuerzan este impacto. El entrenamiento de GPT-3 generó unas 552 toneladas de CO₂, una cantidad comparable a varios centenares de vuelos transcontinentales. Es probable que los modelos más recientes superen estas cifras, pero la falta de transparencia dificulta conocer su impacto real.
El uso diario también suma. Un chatbot comercial puede emitir alrededor de 1,5 gramos de CO₂ por consulta. Aunque la huella individual es pequeña, millones de peticiones acumuladas representan un volumen significativo. De hecho, varias empresas tecnológicas han registrado aumentos claros en sus emisiones globales asociados a la expansión de centros de datos dedicados a IA.
Sin una descarbonización rápida de los sistemas eléctricos, algunos escenarios prevén que las emisiones vinculadas a centros de datos podrían triplicarse antes de 2030. La evolución de esta huella dependerá de la capacidad para integrar energías renovables y mejorar la eficiencia de toda la infraestructura.
Consumo de agua
El consumo de agua es otro factor relevante en el impacto ambiental de la IA. La mayoría de los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración para disipar el calor generado por miles de servidores. En muchos casos, estos sistemas requieren grandes volúmenes de agua, especialmente en instalaciones ubicadas en climas cálidos o con alta densidad de carga computacional.
El efecto es notable en regiones donde la demanda de IA ha crecido rápidamente. Un centro de datos de Google en Oregón, por ejemplo, multiplicó por cuatro su consumo anual en una década, superando los 1,3 millones de m³. De forma aproximada, se calcula que por cada kWh consumido en un centro de datos se necesitan unos 2 litros de agua para refrigeración. En zonas con estrés hídrico, esta demanda añade presión a recursos ya limitados.
La expansión de la IA generativa también ha incrementado este uso. En 2022, el consumo de agua de Google aumentó un 20%, y el de Microsoft un 34%, en paralelo al entrenamiento de nuevos modelos de gran escala. Algunas estimaciones indican que entrenar GPT-3 en instalaciones con refrigeración por agua pudo requerir más de 700.000 litros de agua dulce. El uso diario también suma: entre 5 y 50 consultas a un modelo avanzado podrían equivaler a la evaporación de medio litro de agua.
La falta de transparencia dificulta conocer el consumo hídrico real del sector. Su evolución dependerá de tecnologías de refrigeración más eficientes y de la ubicación estratégica de los nuevos centros de datos. A medida que la IA siga creciendo, el uso responsable del agua será un componente clave de su sostenibilidad.
Materiales, hardware y residuos
La inteligencia artificial requiere hardware especializado cuyo impacto comienza mucho antes de entrar en funcionamiento. Servidores, GPU y chips avanzados dependen de materiales críticos como tierras raras, galio, cobalto o tántalo. Su extracción y procesamiento generan un alto consumo energético, emisiones y grandes volúmenes de residuos mineros.
La fabricación de estos componentes amplifica la huella ambiental. Producir chips de alto rendimiento exige procesos industriales complejos, instalaciones altamente tecnificadas y un consumo energético elevado. A esto se suma el impacto del transporte, ensamblaje y distribución del hardware necesario para sostener las cargas de IA.
El ritmo de innovación provoca además obsolescencia acelerada. Muchos servidores se reemplazan cada tres a cinco años para poder soportar modelos más exigentes, lo que aumenta la generación de residuos electrónicos. Algunas estimaciones proyectan que, sin medidas de mitigación, los residuos vinculados a la IA generativa podrían alcanzar entre 1,2 y 5 millones de toneladas en la próxima década.
El reciclaje sigue siendo uno de los puntos más débiles. Aunque estos dispositivos contienen minerales valiosos, su recuperación es compleja y, en muchos casos, poco rentable. Como resultado, gran parte del hardware retirado no se recicla y termina como residuo, lo que incrementa la presión sobre nuevas actividades extractivas.
Reducir este impacto requiere aplicar economía circular a todo el ciclo de vida del hardware. Prolongar la vida útil de los equipos, reutilizar servidores en tareas menos exigentes, facilitar actualizaciones modulares y mejorar las tecnologías de reciclaje son pasos esenciales. También es clave reforzar la trazabilidad de la cadena de suministro para garantizar que la obtención de minerales se realice de forma responsable y sostenible.
Cómo minimizar el impacto de la IA
Reducir el impacto medioambiental de la IA exige actuar en varios frentes. Estas son las palancas clave:
1. Eficiencia energética y algorítmica
Qué hacer:
- Diseñar modelos más ligeros y ajustados al caso de uso.
- Optimizar el entrenamiento para reducir cálculos innecesarios.
- Utilizar hardware más eficiente.
Por qué importa:
Menos operaciones = menos energía consumida por cada modelo.
2. Energía renovable en los centros de datos
Qué hacer:
- Alimentar centros de datos con electricidad procedente de fuentes renovables.
- Incorporar sistemas de almacenamiento y gestión inteligente de la demanda.
- Ubicar instalaciones cerca de generación renovable.
Por qué importa:
La huella de carbono depende directamente del origen de la electricidad.
3. Reducir el consumo de agua
Qué hacer:
- Usar sistemas de refrigeración de bajo consumo hídrico (circuitos cerrados, aire).
- Diseñar centros de datos en climas fríos o zonas con disponibilidad de agua suficiente.
- Monitorizar el uso hídrico en tiempo real.
Por qué importa:
La refrigeración es uno de los principales factores de uso de agua del sector.
4. Economía circular en el hardware
Qué hacer:
- Reutilizar servidores en tareas menos exigentes.
- Prolongar la vida útil mediante actualizaciones modulares.
- Mejorar el reciclaje y recuperación de minerales críticos.
Por qué importa:
Menos residuos electrónicos y menor dependencia de nuevas extracciones.
5. Regulación y estándares de sostenibilidad
Qué hacer:
- Establecer obligaciones de reporte sobre energía, emisiones y agua.
- Definir límites y objetivos ambientales para centros de datos y modelos de IA.
- Integrar criterios ESG y taxonomías verdes en la planificación tecnológica.
Por qué importa:
La regulación impulsa transparencia, comparabilidad y avance colectivo.
6. Uso responsable y proporcional
Qué hacer:
- Elegir el tipo de IA adecuado para cada necesidad.
- Evitar modelos de gran escala cuando no aportan un beneficio claro.
- Evaluar el coste-beneficio ambiental de cada aplicación.
Por qué importa:
No todo requiere IA de alta potencia; ajustar la escala reduce el impacto global.