En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha aplicado en diversas industrias, promoviendo la innovación, la eficiencia y nuevos enfoques de desarrollo. Sin embargo, a medida que avanzamos en la adopción de esta tecnología, es esencial reflexionar sobre su impacto medioambiental y cómo puede aprovecharse para afrontar los desafíos climáticos actuales. Este artículo aborda la relación entre la IA y el cambio climático, explorando tanto los impactos negativos de la tecnología como las soluciones que puede ofrecer para mitigar esos efectos.

La doble naturaleza de la IA en el cambio climático

La IA representa tanto un potencial como un desafío en la lucha contra el cambio climático. La dependencia de recursos computacionales intensivos y de infraestructuras energéticas representa un coste medioambiental significativo, especialmente a medida que los modelos se vuelven más complejos. Sin embargo, la IA también puede desempeñar un papel importante en la lucha contra el calentamiento global, ofreciendo soluciones para controlar las emisiones, optimizar los recursos y crear sistemas más eficientes. Esta dualidad exige una gobernanza eficaz de la IA, que alinee la evolución tecnológica con prácticas sostenibles y éticas, garantizando la reducción de su impacto medioambiental.

Cómo la IA puede contribuir al cambio climático

Por muy prometedora que sea, la IA tiene un impacto en el cambio climático. La demanda de poder computacional y las operaciones a gran escala de los centros de datos están directamente asociadas al aumento de emisiones de carbono. Los modelos de IA de gran escala requieren una enorme cantidad de procesamiento, lo que consume grandes cantidades de electricidad y hace que los servidores se calienten, necesitando a su vez sistemas de refrigeración.

Los centros de datos, por ejemplo, son una infraestructura esencial para la IA, pero también consumen mucha energía, representando más del 1% del consumo global de electricidad, una cifra que sigue aumentando. El coste medioambiental aumenta aún más cuando consideramos el ciclo de vida de los dispositivos electrónicos, desde la extracción de materias primas hasta su eliminación.

Otra cuestión relevante es la “huella algorítmica” de los modelos de IA. El desarrollo y entrenamiento de algoritmos complejos generan emisiones significativas, con algunos modelos de gran escala que tienen un impacto medioambiental estimado hasta cinco veces superior al de un automóvil¹ a lo largo de toda su vida útil. Con el rápido crecimiento del sector, la huella de carbono asociada a los algoritmos e infraestructuras de IA se ha convertido en un tema central en los debates sobre sostenibilidad tecnológica.

La IA como herramienta para mitigar el cambio climático

A pesar de su impacto medioambiental negativo, la IA también ofrece numerosas oportunidades para ayudar a combatir el cambio climático. La IA puede optimizar procesos industriales, predecir patrones climáticos y monitorizar la salud de los ecosistemas, contribuyendo así a la sostenibilidad. En la monitorización de emisiones, la IA permite el análisis de datos en tiempo real para controlar las emisiones en sectores como la industria, la agricultura y el transporte.

En la gestión y conservación de los recursos naturales, la IA facilita una gestión sostenible de recursos como el agua y el suelo. En la agricultura de precisión, por ejemplo, permite optimizar el riego y el uso de fertilizantes, reduciendo los desperdicios y la contaminación. La IA también se aplica en la eficiencia energética y la optimización de redes, especialmente en edificios y redes eléctricas. Los sistemas inteligentes de gestión de energía monitorizan y ajustan el uso de la electricidad en tiempo real, fomentando un uso más eficiente y reduciendo el consumo innecesario.

Impacto medioambiental de la IA

La evolución de la IA promete transformar las industrias y generar avances notables en varios ámbitos, pero su impacto medioambiental suscita preocupaciones. Desde el elevado consumo de energía hasta los desafíos en la cadena de suministro de hardware, la IA presenta múltiples cuestiones medioambientales que requieren atención y regulación.

Consumo de energía y de agua en el entrenamiento de modelos de IA

El entrenamiento de modelos complejos de IA, particularmente aquellos basados en deep learning, consume una cantidad sustancial de energía. Según un estudio realizado que puede consultarse aquí², se estima que el entrenamiento de ChatGPT-3, una de las aplicaciones de IA generativa más utilizadas en todo el mundo, consumió una cantidad de energía equivalente a la necesaria para abastecer unos 121 hogares durante un año en EEUU. Además, este proceso generó emisiones de dióxido de carbono equivalentes a 33 vuelos entre Australia y el Reino Unido. Teniendo en cuenta que la siguiente versión, GPT-4, se entrenó con 570 veces más parámetros, el consumo energético necesario fue, sin duda aún mayor. Es importante subrayar que el impacto medioambiental continúa durante el uso de estas tecnologías, extendiéndose mucho más allá de la fase de entrenamiento.

Además del consumo energético de la IA, la necesidad de refrigerar los servidores da lugar a un uso considerable de agua en las regiones donde los centros de datos dependen de sistemas de refrigeración basados en el agua. Este consumo representa un desafío adicional, ya que la IA puede exacerbar la escasez de agua, a veces en regiones ya de por sí vulnerables.

Huella de carbono de los grandes centros de datos

Los centros de datos son la columna vertebral de la IA, ya que procesan, almacenan y transmiten enormes cantidades de datos. Estos centros consumen grandes cantidades de electricidad, que sigue creciendo rápidamente. Según Bloomberg, el número de centros de datos que operan en todo el mundo supera ya los 7,000, un aumento significativo en comparación con los 3,600 registrados en 2015. Estos centros de datos consumen una cantidad anual de electricidad equivalente al consumo total de un país como Italia. Aunque algunas empresas tecnológicas han avanzado en el uso de fuentes de energía renovables, muchas siguen dependiendo de redes eléctricas que utilizan combustibles fósiles, lo que agrava la huella de carbono de la IA.

Emisiones de la cadena de suministro derivadas de la producción de hardware de IA

La producción de hardware de IA, como servidores, procesadores gráficos (GPUs) y chips especializados en machine learning, contribuye significativamente a las emisiones globales. Esta cadena de suministro implica la extracción de materias primas, la fabricación, el transporte y el montaje, cada etapa generando su propio impacto medioambiental. La extracción de materiales y el transporte internacional aumentan las emisiones de carbono, y la fabricación de componentes electrónicos consume grandes cantidades de energía, a menudo de fuentes no renovables. La trazabilidad de las emisiones a lo largo de la cadena de producción sigue siendo limitada, lo que dificulta el control eficaz de este impacto.

Residuos electrónicos y sus consecuencias medioambientales

La rápida evolución de la tecnología y el corto ciclo de vida de los equipos electrónicos generan una gran cantidad de residuos electrónicos. Según el Foro Económico Mundial, cada año se producen aproximadamente 50 millones de toneladas de residuos electrónicos y eléctricos (e-waste), y sólo el 20% es reciclado. Si no se toman medidas, la cantidad de residuos se duplicará para 2050, alcanzando los 120 millones de toneladas anuales. A medida que se lanzan nuevos dispositivos de IA y los antiguos se vuelven obsoletos, crece el problema de los residuos electrónicos, ya que estos a menudo contienen materiales tóxicos y peligrosos para el medioambiente. Estos residuos, si no se reciclan o eliminan adecuadamente, estos pueden contaminar el suelo y los recursos hídricos, afectando negativamente a los ecosistemas y a las comunidades locales. Mejorar los sistemas de reciclaje y fomentar la reutilización de los componentes electrónicos son pasos esenciales para reducir la contaminación generada por la inteligencia artificial.

IA y agotamiento de recursos de minerales raros en la Tierra

Muchos de los componentes de hardware utilizados en IA dependen de minerales raros, como el litio, el cobalto y el neodimio. Estos minerales son cruciales para la producción de baterías, procesadores y otros dispositivos electrónicos. Sin embargo, la extracción y explotación de estos minerales presenta un doble desafío: el impacto medioambiental, debido a la degradación del suelo y la contaminación del agua, y el riesgo de escasez, ya que los recursos son limitados. A medida que aumenta la demanda de estos minerales, es probable que nos enfrentemos una mayor escasez, lo que agravará los problemas de sostenibilidad y seguridad del suministro. La creación de alternativas tecnológicas y las prácticas de economía circular pueden ayudar a mitigar esta dependencia de los minerales raros.

Estrategias para el desarrollo sostenible de la IA

Ante el impacto medioambiental asociado al desarrollo y uso de la IA, surge la necesidad de estrategias que permitan una aproximación más sostenible. Estas estrategias buscan no solo reducir la huella ecológica de la IA, sino también promover prácticas responsables en el sector, garantizando que el avance tecnológico esté alineado con los objetivos globales de sostenibilidad.

Implementación de prácticas de IA Verde en las organizaciones

La implementación de prácticas de IA Verde es esencial para garantizar que la inteligencia artificial contribuya positivamente a la sostenibilidad, minimizando su impacto medioambiental. Esto requiere un enfoque que priorice la eficiencia en todas las etapas, desde el desarrollo de algoritmos hasta la infraestructura física que los soporta.

El desarrollo de algoritmos optimizados es una de las principales estrategias, ya que permite que los modelos de IA realicen cálculos complejos con un menor consumo de energía. Se pueden utilizar diversas técnicas para reducir la memoria y la complejidad computacional, haciendo el procesamiento más eficiente. Además del software, la elección del hardware también desempeña un papel clave.

Por otra parte, los centros de datos, que, como ya hemos mencionado, son grandes consumidores de energía, deben operar con un enfoque centrado en la eficiencia y la reducción de la huella de carbono. Ubicarlos en regiones con baja intensidad de carbono y adoptar tecnologías de refrigeración y fuentes de energía renovables son formas eficaces de reducir su impacto medioambiental.

Diseño de algoritmos y modelos energéticamente eficientes

Un enfoque esencial para el desarrollo sostenible de la IA es el diseño de algoritmos y modelos que utilicen menos energía sin comprometer la precisión o la eficiencia. Este esfuerzo puede incluir la elección de modelos menos complejos para tareas que no requieran modelos profundos o intensivos en datos, reduciendo así la necesidad de procesamiento. Herramientas como la compresión de modelos y las técnicas de federated learning también pueden ayudar a disminuir la cantidad de energía necesaria para entrenar y hacer funcionar los modelos de IA, garantizando al mismo tiempo la seguridad y la eficiencia.

Adopción de energías renovables en operaciones de IA

Un paso directo e impactante es la transición hacia fuentes de energía renovables en el funcionamiento de las infraestructuras de IA. Varias empresas tecnológicas ya están implementando energías renovables, como la solar o la eólica, para reducir su huella de carbono, una medida que contribuye a un funcionamiento más sostenible. Además, la elección de ubicaciones estratégicas para los centros de datos, con fácil acceso a fuentes de energía limpia, ayuda a maximizar la eficacia de este esfuerzo.

Avances en computación cuántica para la reducción de energía

La computación cuántica representa una posibilidad innovadora para el futuro de la IA sostenible. Con el potencial de realizar cálculos complejos de manera mucho más eficiente que los ordenadores clásicos, la computación cuántica puede reducir drásticamente el tiempo y la energía necesarios para el entrenamiento de modelos de IA. Aunque aún está en fase de desarrollo, la computación cuántica promete transformar la eficiencia computacional, permitiendo que los algoritmos complejos se procesen con una fracción de la energía actualmente necesaria. Sin embargo, para que esta tecnología tenga un impacto significativo en la sostenibilidad de la IA, es necesario que los avances vayan acompañados de una adopción práctica y escalable.

Políticas y regulación que moldean la IA sostenible

La creciente concienciación sobre los impactos medioambientales de la IA ha llevado a gobiernos y entidades reguladoras a considerar políticas y regulaciones específicas para garantizar que el desarrollo tecnológico esté alineado con los objetivos de sostenibilidad. Estos esfuerzos pretenden establecer normas que incentiven las prácticas de IA Verde y promuevan la innovación responsable.

Políticas gubernamentales sobre el impacto medioambiental de la IA

Los gobiernos de todo el mundo están empezando a reconocer la necesidad de regular el impacto medioambiental de la IA. Medidas como la definición de estándares de eficiencia energética para centros de datos, la creación de límites de emisiones de carbono para infraestructuras tecnológicas y el incentivo al uso de soluciones de energía verde son ejemplos de políticas que pueden moldear el sector de la IA para que sea más sostenible. Además, las políticas que promueven la transparencia sobre el consumo de energía de la IA y la huella de carbono de sus operaciones permiten a las empresas ser más responsables, incentivándolas a adoptar prácticas más ecológicas.

Otra iniciativa importante es la exigencia de informes de sostenibilidad corporativa para las empresas que trabajan con IA a gran escala. Al requerir que las empresas divulguen el impacto medioambiental de sus modelos y algoritmos, se fomenta una cultura de responsabilidad y conciencia medioambiental que incentiva la implementación de una estrategia ESG en el desarrollo y uso de IA.

Incentivos para la investigación en tecnologías de IA Verde

Para fomentar la innovación en IA sostenible, muchos gobiernos están lanzando incentivos para la investigación y el desarrollo (I+D) de tecnologías de IA Verde. Estos incentivos pueden incluir subvenciones para proyectos de investigación enfocados en algoritmos energéticamente eficientes, el desarrollo de modelos de IA que consuman menos recursos y avances en la computación de bajo impacto. Además de las subvenciones, los programas de financiación a largo plazo permiten a universidades y empresas explorar tecnologías sostenibles, como la computación cuántica, que prometen reducir el impacto medioambiental de la IA en el futuro.

El papel de la IA en la promoción de un futuro sostenible

A pesar de sus desafíos medioambientales, la inteligencia artificial tiene un papel esencial en el avance de prácticas sostenibles y éticas en diversas industrias. A través de innovaciones específicas y esfuerzos colaborativos entre los sectores tecnológico y medioambiental, la IA puede contribuir significativamente a la mejora continua hacia un futuro más ecológico, ofreciendo soluciones prácticas para la conservación y la sostenibilidad global.

Innovaciones de la IA impulsan la conservación medioambiental

Las innovaciones en la IA han permitido avances impresionantes en la conservación del medio ambiente. A través de modelos de machine learning y algoritmos avanzados, es posible monitorizar en tiempo real ecosistemas enteros, predecir cambios medioambientales y tomar medidas proactivas para preservar la biodiversidad. Las tecnologías de IA se utilizan para monitorizar especies en peligro de extinción, seguir la salud de los bosques y controlar la pesca excesiva, ofreciendo una visión detallada y accesible para científicos y organizaciones medioambientales.

Otro ejemplo de la aplicación de la IA en la conservación es el análisis de imágenes por satélite para detectar prácticas de deforestación ilegal, contaminación y cambios en la cubierta vegetal. Estos datos permiten una respuesta más rápida y efectiva a los daños medioambientales y ayudan a formular políticas más específicas. Además, la IA facilita la gestión de residuos y el reciclaje, optimizando procesos que reducen el impacto medioambiental de diversas industrias.

Colaboración entre los sectores tecnológico y medioambiental

La promoción de un futuro sostenible a través de la IA exige colaboración entre el sector tecnológico y el medioambiental. Estas alianzas pueden incluir el desarrollo conjunto de tecnologías orientadas a objetivos medioambientales específicos, como la reducción de emisiones de carbono, la conservación del agua y la promoción de una economía circular. Empresas de tecnología que colaboran con ONG y organizaciones medioambientales están creando soluciones para abordar problemas críticos, uniendo el conocimiento tecnológico con los conocimientos medioambientales.

Estos esfuerzos colaborativos también implican la creación de redes de conocimiento y mejores prácticas que pueden ser compartidas y aplicadas a escala mundial. Las organizaciones intergubernamentales y las asociaciones público-privadas son esenciales para ampliar las soluciones sostenibles de IA, garantizando que las tecnologías desarrolladas en un contexto específico puedan adaptarse e implementarse en diferentes regiones y entornos. Esta colaboración es clave para crear un impacto positivo y duradero, ayudando a garantizar que el progreso tecnológico esté alineado con los objetivos de sostenibilidad medioambiental global.

¿Todavía tienes alguna duda sobre IA y sostenibilidad?

¿Qué son los algoritmos energéticamente eficientes?

Los algoritmos energéticamente eficientes están diseñados para realizar tareas de procesamiento de datos con la menor cantidad de energía posible, sin comprometer la precisión o la calidad de los resultados. Estos algoritmos emplean métodos de optimización que pueden incluir el ajuste de la complejidad de los modelos, la compresión de datos y la implementación de redes neuronales menos intensivas en datos y computación. La idea central es minimizar el consumo de energía durante el entrenamiento y la ejecución de los modelos. La eficiencia energética en los algoritmos es esencial para reducir el impacto medioambiental de la IA.

¿Qué políticas regulan el impacto medioambiental de la IA?

En la actualidad, se están desarrollando una serie de políticas y regulaciones para regular el impacto medioambiental de la IA. Entre las medidas más comunes se incluyen normas de eficiencia energética en los centros de datos, políticas que fomentan el uso de energías renovables en las operaciones tecnológicas y regulaciones que exigen transparencia en la huella de carbono asociada a los proyectos de IA. La Unión Europea, por ejemplo, lidera algunas de estas iniciativas, promoviendo leyes y directivas que fomentan el uso de tecnologías verdes e imponen requisitos para el reporte del impacto medioambiental.

¿Qué es la IA Verde?

La IA Verde es un término que se refiere al desarrollo y uso de las tecnologías de inteligencia artificial de manera que se minimice su impacto medioambiental. La IA Verde abarca tanto las prácticas que reducen el consumo energético de los modelos e infraestructuras de IA, como el uso de la IA para promover iniciativas medioambientales, como la conservación de ecosistemas y la optimización de los procesos industriales. Este enfoque busca alinear la innovación tecnológica con los objetivos de sostenibilidad, garantizando que el progreso en el campo de la IA se produzca sin comprometer el medio ambiente. La IA Verde es clave para garantizar que la IA pueda evolucionar en armonía con los esfuerzos globales para combatir el cambio climático y promover el desarrollo sostenible.

Referências:

1. Hao, K. (2019, June 6). Training a single AI model can emit as much carbon as five cars in their lifetimes. MIT Technology Review. ↩︎
2. Verónica Bolón-Canedo, Laura Morán-Fernández, Brais Cancela, Amparo Alonso-Betanzos (2024). A review of green artificial intelligence: Towards a more sustainable future ↩︎