¿Es posible reducir el impacto ambiental de la IA? Esto indican los expertos
Según la Unesco, la inteligencia artificial (IA) consume un porcentaje considerable de recursos hídricos y energéticos a escala mundial.
Conozca el impacto que genera la IA en el medio ambiente. Imagen utilizada con fines ilustrativos. (Foto Prensa Libre: Freepik)
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En meses anteriores, se evidenció la cantidad de agua que se requiere para crear una imagen elaborada con IA. Se estima que, para generar una de estas imágenes, se pueden requerir hasta cinco litros de agua, dato que se dio a conocer cuando se popularizaron los retratos estilo Ghibli.
Sin embargo, esta preocupación medioambiental persiste en las organizaciones internacionales. De acuerdo con la prensa internacional, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) publicó un informe el pasado 15 de julio, en el que se explica el aumento de recursos que requiere el funcionamiento de la IA.
En ese contexto, la Unesco alertó sobre el crecimiento significativo en el uso de recursos hídricos y minerales críticos para el funcionamiento de esta tecnología. Medios extranjeros reportaron que dicha entidad propone el desarrollo de modelos más eficientes o con menor número de parámetros, a fin de reducir el impacto ambiental.
Entre las medidas que recomiendan los expertos figura el uso de instrucciones (prompts) mucho más breves, para consumir menos recursos. No obstante, especialistas en tecnología advierten que esta ruta no es suficiente para minimizar las repercusiones medioambientales del uso de la IA.
Efectos del uso de la IA
Las repercusiones se reflejan en el funcionamiento de los centros de datos encargados de desarrollar los distintos modelos de IA. De acuerdo con Rodrigo Morales, experto en ciberseguridad, y Javier Batres, arquitecto de nube, el uso de procesadores y cómputo en estos centros conlleva un alto consumo de energía eléctrica.
“La energía proviene en gran parte de combustibles fósiles, lo que genera emisiones de gases de efecto invernadero. La refrigeración también es muy importante: el agua utilizada para enfriar los centros técnicos, los data centers, representa miles de millones de metros cúbicos al año”, explica Morales.
Batres añade que los servidores deben mantenerse a una temperatura óptima, ya que, si se sobrecalientan, pueden arruinarse, como ocurre con los automóviles.
El especialista indica que, cuando se entrenó el modelo de ChatGPT utilizado hace dos años, el proceso generó 283 toneladas de dióxido de carbono, equivalente a unos 300 vuelos transatlánticos, es decir, cerca de 700 mil litros de agua.
Por otro lado, Morales puntualiza que también debe considerarse la generación de residuos electrónicos, aspecto que incide en el agotamiento de recursos naturales y minerales.
¿Se pueden mitigar esos efectos?
Según Morales, mitigar los efectos implica optimizar tanto el software como el hardware. Esto requiere mejorar los estándares de gestión de la infraestructura y desarrollar políticas más estrictas por parte de entidades auditoras como la Organización Latinoamericana de Energía (Olade) o la Agencia Internacional de Energía (AIE).
Asimismo, otro aspecto relevante es la optimización de algoritmos. Morales explica que existen modelos demasiado grandes, y compara el caso de Deep Seek, IA desarrollada en China, con ChatGPT. Una de las diferencias entre ambas radica en la arquitectura del algoritmo: la IA china utiliza el sistema Mixture of Experts (MOE).
Dicho algoritmo verifica los parámetros que se emplean, lo que permite rutas más limitadas y consultas más específicas, lo que implica un menor consumo de recursos. Por ello, Morales enfatiza que las compañías deben enfocarse en la eficiencia de sus algoritmos.
Batres añade que ya se han dado pasos para reducir las repercusiones ambientales del uso de IA. Por ejemplo, Google ha implementado centros de datos que promueven el uso de energías renovables o que están ubicados en zonas frías, para reducir el gasto en refrigeración.
También existen propuestas teóricas, como instalar servidores bajo lagos o incluso en el espacio, donde se aprovecharía la energía solar. Sin embargo, estas ideas aún no han sido concretadas.
Consumo de energía y agua derivado de la IA en Guatemala
Batres y Morales aclaran que no existen datos específicos sobre el consumo de recursos por IA en Guatemala. No obstante, sí hay cifras internacionales que ilustran el impacto de esta tecnología en centros de datos.
Según Batres, Guatemala no cuenta con centros de datos propios, por lo que actúa como consumidor tercero, es decir, utiliza servicios de IA proporcionados por entidades extranjeras. De acuerdo con la Olade, existen 455 centros de procesamiento de datos para aplicaciones de IA.
Esa organización estima que, con un consumo anual de 50 gigavatios hora por centro, estas instalaciones ya representan el uno coma seis por ciento del consumo eléctrico regional. Además, según un documento técnico, se prevé que la IA alcance el cinco por ciento del consumo eléctrico total de Latinoamérica y el Caribe en el 2035.
“La cifra, equivalente a más de 120 teravatios hora (TWh) anuales, evidencia el alto impacto energético que tendrá el desarrollo acelerado de esta tecnología en la región”, puntualiza la Olade.
¿Se puede utilizar la IA de manera responsable?
Aunque la respuesta breve es afirmativa, la implementación práctica resulta compleja, ya que gran parte de la responsabilidad recae en los proveedores de IA, según Morales.
“Ellos son quienes deben considerar el impacto ambiental en cada etapa del ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde el diseño hasta la reutilización. Todos los diseños deben modificarse para lograr la mayor eficiencia posible con el menor uso de recursos”, afirma.
Batres añade que, para el usuario promedio, es difícil tomar acciones concretas para reducir el impacto ambiental, ya que no tiene injerencia en la fabricación de estas herramientas. No obstante, sugiere algunas medidas para un uso más responsable:
- Usar instrucciones breves. Antes de consultar a la IA generativa, reflexione si realmente es necesario. Si lo es, emplee indicaciones directas.
- Utilizar buscadores como Google para encontrar información.
- Evitar, en lo posible, la generación de imágenes y videos mediante IA, debido a su alto consumo de recursos.
- Conservar los datos obtenidos en consultas previas para evitar repeticiones.
- Ser cuidadoso con la información proporcionada a estas herramientas.
- En general, recurrir a la IA solo cuando sea estrictamente necesario.
Actualmente, se consumen 350 teravatios hora anuales en inteligencia artificial, por lo que es imperativo ser conscientes del uso diario que se le da a este recurso.
Según la Unesco, la inteligencia artificial (IA) consume un porcentaje considerable de recursos hídricos y energéticos a escala mundial.
¿Es posible reducir el impacto ambiental de la IA? Esto indican los expertos
Según la Unesco, la inteligencia artificial (IA) consume un porcentaje considerable de recursos hídricos y energéticos a escala mundial.
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Conozca el impacto que genera la IA en el medio ambiente. Imagen utilizada con fines ilustrativos. (Foto Prensa Libre: Freepik)
En meses anteriores, se evidenció la cantidad de agua que se requiere para crear una imagen elaborada con IA. Se estima que, para generar una de estas imágenes, se pueden requerir hasta cinco litros de agua, dato que se dio a conocer cuando se popularizaron los retratos estilo Ghibli.
Sin embargo, esta preocupación medioambiental persiste en las organizaciones internacionales. De acuerdo con la prensa internacional, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (Unesco) publicó un informe el pasado 15 de julio, en el que se explica el aumento de recursos que requiere el funcionamiento de la IA.
En ese contexto, la Unesco alertó sobre el crecimiento significativo en el uso de recursos hídricos y minerales críticos para el funcionamiento de esta tecnología. Medios extranjeros reportaron que dicha entidad propone el desarrollo de modelos más eficientes o con menor número de parámetros, a fin de reducir el impacto ambiental.
Entre las medidas que recomiendan los expertos figura el uso de instrucciones (prompts) mucho más breves, para consumir menos recursos. No obstante, especialistas en tecnología advierten que esta ruta no es suficiente para minimizar las repercusiones medioambientales del uso de la IA.
Efectos del uso de la IA
Las repercusiones se reflejan en el funcionamiento de los centros de datos encargados de desarrollar los distintos modelos de IA. De acuerdo con Rodrigo Morales, experto en ciberseguridad, y Javier Batres, arquitecto de nube, el uso de procesadores y cómputo en estos centros conlleva un alto consumo de energía eléctrica.
“La energía proviene en gran parte de combustibles fósiles, lo que genera emisiones de gases de efecto invernadero. La refrigeración también es muy importante: el agua utilizada para enfriar los centros técnicos, los data centers, representa miles de millones de metros cúbicos al año”, explica Morales.
Batres añade que los servidores deben mantenerse a una temperatura óptima, ya que, si se sobrecalientan, pueden arruinarse, como ocurre con los automóviles.
El especialista indica que, cuando se entrenó el modelo de ChatGPT utilizado hace dos años, el proceso generó 283 toneladas de dióxido de carbono, equivalente a unos 300 vuelos transatlánticos, es decir, cerca de 700 mil litros de agua.
Por otro lado, Morales puntualiza que también debe considerarse la generación de residuos electrónicos, aspecto que incide en el agotamiento de recursos naturales y minerales.
¿Se pueden mitigar esos efectos?
Según Morales, mitigar los efectos implica optimizar tanto el software como el hardware. Esto requiere mejorar los estándares de gestión de la infraestructura y desarrollar políticas más estrictas por parte de entidades auditoras como la Organización Latinoamericana de Energía (Olade) o la Agencia Internacional de Energía (AIE).
Asimismo, otro aspecto relevante es la optimización de algoritmos. Morales explica que existen modelos demasiado grandes, y compara el caso de Deep Seek, IA desarrollada en China, con ChatGPT. Una de las diferencias entre ambas radica en la arquitectura del algoritmo: la IA china utiliza el sistema Mixture of Experts (MOE).
Dicho algoritmo verifica los parámetros que se emplean, lo que permite rutas más limitadas y consultas más específicas, lo que implica un menor consumo de recursos. Por ello, Morales enfatiza que las compañías deben enfocarse en la eficiencia de sus algoritmos.
Batres añade que ya se han dado pasos para reducir las repercusiones ambientales del uso de IA. Por ejemplo, Google ha implementado centros de datos que promueven el uso de energías renovables o que están ubicados en zonas frías, para reducir el gasto en refrigeración.
También existen propuestas teóricas, como instalar servidores bajo lagos o incluso en el espacio, donde se aprovecharía la energía solar. Sin embargo, estas ideas aún no han sido concretadas.
Consumo de energía y agua derivado de la IA en Guatemala
Batres y Morales aclaran que no existen datos específicos sobre el consumo de recursos por IA en Guatemala. No obstante, sí hay cifras internacionales que ilustran el impacto de esta tecnología en centros de datos.
Según Batres, Guatemala no cuenta con centros de datos propios, por lo que actúa como consumidor tercero, es decir, utiliza servicios de IA proporcionados por entidades extranjeras. De acuerdo con la Olade, existen 455 centros de procesamiento de datos para aplicaciones de IA.
Esa organización estima que, con un consumo anual de 50 gigavatios hora por centro, estas instalaciones ya representan el uno coma seis por ciento del consumo eléctrico regional. Además, según un documento técnico, se prevé que la IA alcance el cinco por ciento del consumo eléctrico total de Latinoamérica y el Caribe en el 2035.
“La cifra, equivalente a más de 120 teravatios hora (TWh) anuales, evidencia el alto impacto energético que tendrá el desarrollo acelerado de esta tecnología en la región”, puntualiza la Olade.
¿Se puede utilizar la IA de manera responsable?
Aunque la respuesta breve es afirmativa, la implementación práctica resulta compleja, ya que gran parte de la responsabilidad recae en los proveedores de IA, según Morales.
“Ellos son quienes deben considerar el impacto ambiental en cada etapa del ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde el diseño hasta la reutilización. Todos los diseños deben modificarse para lograr la mayor eficiencia posible con el menor uso de recursos”, afirma.
Batres añade que, para el usuario promedio, es difícil tomar acciones concretas para reducir el impacto ambiental, ya que no tiene injerencia en la fabricación de estas herramientas. No obstante, sugiere algunas medidas para un uso más responsable:
- Usar instrucciones breves. Antes de consultar a la IA generativa, reflexione si realmente es necesario. Si lo es, emplee indicaciones directas.
- Utilizar buscadores como Google para encontrar información.
- Evitar, en lo posible, la generación de imágenes y videos mediante IA, debido a su alto consumo de recursos.
- Conservar los datos obtenidos en consultas previas para evitar repeticiones.
- Ser cuidadoso con la información proporcionada a estas herramientas.
- En general, recurrir a la IA solo cuando sea estrictamente necesario.
Actualmente, se consumen 350 teravatios hora anuales en inteligencia artificial, por lo que es imperativo ser conscientes del uso diario que se le da a este recurso.
ESCRITO POR:
María Alejandra Guzmán
Periodista y redactora con experiencia en tendencias digitales relacionadas con arte, cultura, salud, tecnología, bienestar y otras temáticas similares.
ARCHIVADO EN:
Prensa Libre | Vida
