La IA transformó la forma en que trabajamos, aprendemos y nos comunicamos, pero también genera un impacto ambiental que merece atención. Analizar la huella ambiental permite comprender sus verdaderos costos y compararlos con los de otras tecnologías digitales.
El consumo energético detrás de cada consulta de IA
Cada vez que alguien interactúa con un modelo de inteligencia artificial se ponen en marcha procesos que requieren electricidad, agua y recursos computacionales de gran escala. Aunque el gasto de una sola consulta parece mínimo, la magnitud cambia cuando se multiplica por millones de interacciones diarias en todo el mundo. Ese efecto acumulado convierte a la inteligencia artificial en un nuevo foco del debate ambiental.
Un reciente estudio reveló que ciertos modelos de IA avanzados consumen más de 33 Wh por consulta extensa, una cifra varias veces mayor a sistemas más compactos. Aunque consultas breves a modelos optimizados pueden parecer insignificantes, el uso masivo las transforma en un reto ambiental considerable.
Medios como The Washington Post resaltaron que el consumo agregado equivale a la electricidad de decenas de miles de hogares o al agua potable anual de millones de personas. Estos cálculos convierten a la IA en una tecnología cuya huella ambiental no puede ignorarse en el análisis global del cambio climático.
La huella de la IA frente a la vida digital cotidiana
El consumo ambiental de la IA depende del tamaño de los modelos y de su capacidad de razonamiento. Los sistemas más complejos requieren más energía y generan mayores emisiones, mientras que los modelos compactos resultan mucho más eficientes. Esta diferencia plantea un debate sobre la sostenibilidad de los avances tecnológicos y la necesidad de evaluar qué tan responsables son las elecciones en el uso de cada modelo.
Algunos sistemas emiten más de 2.000 gramos de CO₂ por cada mil consultas, mientras que otros producen menos de 30 gramos. Sin embargo, en comparación con actividades digitales cotidianas, la huella de la IA es menor.
La paradoja de la eficiencia tecnológica en la Inteligencia Artificial
El crecimiento de esta tecnología exige la construcción de más centros de datos, lo que eleva el consumo eléctrico en países con gran infraestructura tecnológica. En Estados Unidos, por ejemplo, se proyecta que la participación de estos centros en el consumo nacional aumente del 3 % al 8 % hacia 2030. Ese incremento genera tensiones en la red energética y mayor uso de fuentes fósiles.
Aunque la eficiencia tecnológica mejora con chips y algoritmos más avanzados, la adopción global compensa esos avances. Google reportó que su modelo Gemini redujo drásticamente el gasto por respuesta, pero la multiplicación de usuarios neutralizó el beneficio.
Petramás: Lecciones desde la gestión ambiental y la IA
En el Perú, Petramás lidera con soluciones que combinan sostenibilidad e innovación tecnológica. La empresa gestiona residuos sólidos de manera eficiente, transforma desechos en energía limpia y reduce emisiones de gases de efecto invernadero. Su experiencia demuestra que los avances tecnológicos pueden alinearse con la sostenibilidad ambiental. La IA, al igual que la gestión de residuos, necesita orientarse hacia modelos que prioricen eficiencia y compromiso con el planeta.
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