La Sostenibilidad y la Inteligencia Artificial: Impacto, Retos y Futuro

Lorena A.R.
15 abr
8 Min. de lectura

Actualizado: 10 may

Reducir la huella hídrica me parece el reto de nuestro siglo ¿Y a ti? Las personas que basamos nuestra dieta en plantas, tenemos claro que nuestra huella hídrica se reduce considerablemente con nuestro modelo de consumo.

¿Por ejemplo? De 15000 litros por kilo de carne de vacuno a 5000 litros por kilo de lentejas. A mí siempre me parece una barbaridad.

Si embargo hay otras muchas fuentes de consumo hídrico que dejan huella y en el mundo del marketing también tenemos que andarnos con ojo si queremos hacer un buen uso de las herramientas que utilizamos para que sean compatibles con la sostenibilidad.

Se estima que generar un texto de 100 palabras en ChatGPT consume, en promedio, 519 mililitros de agua, equivalente a una botella de agua.
Que cada imagen generada por modelos de IA puede requerir entre 2 y 5 litros de agua para la refrigeración de los servidores.
Y que entrenar modelos de lenguaje como GPT-3 en centros de datos de última generación puede consumir directamente hasta 700,000 litros de agua dulce.

De hecho, se prevé que, si la demanda global de IA continúa en aumento, su consumo de agua podría alcanzar entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos para el año 2027, una cantidad superior al consumo anual total de países como Dinamarca.

Por estas razones y muchas otras, no podemos olvidar que detrás de la forma en que vivimos, trabajamos y aprendemos se esconden desafíos significativos en términos de sostenibilidad ambiental.

Impacto Energético de la IA

La digitalización ha transformado casi todos los aspectos de nuestra sociedad moderna, pero muchas veces se piensa que lo digital es “intangible” y, por lo tanto, exento de impactos ambientales tangibles.

Sin embargo, la realidad es muy distinta. Cada consulta a herramientas de Inteligencia Artificial, cada sesión de entrenamiento de modelos y cada dispositivo conectado contribuyen a un consumo energético que se traduce en emisiones de CO₂ y otros impactos medioambientales como el consumo hídrico.

Buscadores Tradicionales vs. Inteligencia Artificial

Una comparación interesante surge al analizar la diferencia entre el consumo de energía de las búsquedas tradicionales y las consultas a herramientas de IA.

Mientras que una búsqueda en Google es muy eficiente en términos energéticos, una consulta a un modelo de IA genera un consumo de energía aproximadamente 10 veces mayor.

Esto se debe a que los modelos de IA realizan cálculos complejos y procesan grandes volúmenes de datos en tiempo real para generar respuestas coherentes y contextualizadas.

Esta diferencia resalta la necesidad de optimizar la tecnología y de buscar formas innovadoras de reducir la huella de carbono asociada a la IA, sin sacrificar el nivel de servicio y la calidad de las respuestas.

Pero también haciendo un buen uso, racional y consciente de cada herramienta que utilizamos ¿Para qué utilizas tú la inteligencia artificial?

Impacto de la Inteligencia Artificial en Diferentes Sectores

Entonces ¿Es la IA una herramienta que debe de estar al alcance de todas las personas? ¿Independientemente del uso que se haga de ella?. Yo diría que, como en todo, requiere una buena dosis de formación y concienciación y sí, cierto grado de regulación, creo que también.

Porque sus repercusiones medioambientales se manifiestan de manera diversa en los distintos ámbitos de la sociedad y me gustaría hacer un inciso en cada uno de ellos, ya que no creo que seamos consciente aún hoy, de lo que su utilización implica.

1. Sector Empresarial

La IA permite mejorar la eficiencia en la gestión de recursos y procesos, y eso es una inversión, ya que a mayor eficiencia, menor utilización de recursos.

En el ámbito empresarial, se ha demostrado que la automatización inteligente reduce errores, optimiza procesos y mejora la toma de decisiones estratégicas mediante análisis predictivos.

Un uso eficiente de la energía puede disminuir el desperdicio de materiales y recursos, contribuyendo a una producción más sostenible.

Sin embargo también podemos encontrar algunos perjuicios a los que hay que estar atentas:

La implementación de sistemas de IA exige grandes centros de datos que, a su vez, requieren un elevado consumo energético. Esto puede contrarrestar en parte los beneficios obtenidos por la optimización de procesos.
La construcción y mantenimiento de estos centros de datos demandan recursos como agua y energía, lo que puede incrementar la presión sobre los recursos locales, especialmente en regiones donde las infraestructuras energéticas son limitadas, que pueden tensionarse.

2. Sector Académico

En el sector académico, la IA facilita el análisis de grandes volúmenes de datos, lo que permite a los investigadores y estudiantes abordar problemas complejos en áreas muy diversas y de difícil compilación. Esto se traduce también en una mayor capacidad para identificar tendencias y desarrollar soluciones innovadoras.

Hace poco leía cómo la IA es capaz de trabajar de manera super eficiente en la práctica médica encontrando matices en escáneres o resonancias. Para los médicos es una herramienta impresionante ¿no te parece?

Además dentro de los sistemas de tutoría, la IA puede adaptar el contenido a las necesidades específicas de cada estudiante, mejorando la eficiencia del aprendizaje y reduciendo el desperdicio de recursos en materiales educativos.

Para mamás que sabemos lo complejo que es educar en la neurodivergencia en un mundo neurotípico, como herramienta educativa me parece espectacular.

Entonces, ¿Cuáles son los perjuicios?

Una excesiva dependencia de infraestructuras tecnológicas puede generar problemas si éstas no se gestionan de manera sostenible.
La alta demanda energética en centros de investigación puede resultar en una huella de carbono elevada.
El entrenamiento de modelos de IA para fines académicos también implica un alto consumo de recursos energéticos, lo que puede ser contraproducente si no se adopta una estrategia de sostenibilidad desde la planificación.

3. Uso Personal

A veces el uso personal genera controversia, porque podemos tentarnos con utilizar la IA como un juego, algo divertido con lo que entretener a amigas y redes sociales y, sin conciencia, puede generar un consumo energético sin sentido, igual que dejar un grifo abierto, las luces encendidas o el desperdicio alimentario, por ejemplo, sin asumir nuestra responsabilidad.

En el caso de utilizarla de manera responsable, también podría tener beneficios en el ámbito doméstico.

Por ejemplo si la utilizamos para diseñar un sistema de eficiencia energética ajustado a nuestras necesidades que nos permita regular el consumo eléctrico, ajustar la climatización o gestionar el uso de electrodomésticos a horarios en los que la energía es más económica, lo que se traduce en un ahorro energético y una reducción en la emisión de gases de efecto invernadero.

También podría emplearse para la gestión de rutas eficientes que contribuyan a la reducción del consumo de combustible y otras emisiones contaminantes ¿Se te ocurren más ideas conscientes?

Desafíos de la Inteligencia Artificial en Materia de Sostenibilidad

Si bien la adopción de la IA ofrece importantes ventajas en términos de eficiencia y optimización, su impacto en el medio ambiente genera una disyuntiva que requiere un análisis profundo y la implementación de estrategias de mitigación. No podemos banalizar.

En el mundo del marketing digital, me preocupa especialmente la invisibilidad de la tecnología digital ya que para nuestra sociedad lo que no se ve no existe y si se ve, mínimamente, tendemos a mirar para otro lado.

En este caso, al no ver directamente el gasto hídrico o energético, los papeles arrugados sobre la mesa o el consumo de cartuchos de tinta de impresora, por ejemplo, puede inducir a una falsa sensación de “limpieza” en el consumo.

Pero no debemos pasar por alto que, a pesar de que no se generan residuos físicos ante nuestros ojos, la infraestructura digital (centros de datos, redes de comunicación y dispositivos electrónicos) requiere un consumo considerable de energía y otros recursos.

La demanda creciente de energía para mantener los sistemas de IA en funcionamiento puede afectar a los recursos de áreas donde los costos energéticos son elevados.

El proceso de entrenamiento de modelos avanzados de IA representa un “gasto” energético significativo que, sin una adecuada compensación mediante energías renovables o mejoras en la eficiencia, puede contrarrestar los beneficios operativos obtenidos en otros sectores.

¿Es Necesaria la Regulación y la Educación en el Uso de la IA?

Uno de los debates más acalorados en la actualidad es si debemos imponer limitaciones y regulaciones estrictas sobre el uso de la IA para mitigar sus impactos negativos.

Frente a la creencia de que lo digital no genera residuos y la idea que te lanzo de que “lo invisible no existe”, se hace evidente la necesidad de intervenir desde múltiples frentes.

La Necesidad de Legislación y Normativas

No sé vosotras, pero a mí me parece fundamental que las empresas tecnológicas informen de manera abierta sobre el consumo energético real y la huella de carbono de sus soluciones de IA.

Y por supuesto se podían establecer normativas que obliguen a reportar estos datos o a formar a la población en prácticas sostenibles, dentro de la responsabilidad social corporativa de las empresas.

Se podrían definir límites máximos de consumo energético y promover el uso exclusivo de fuentes de energía renovables para este tipo de infraestructuras en centros de datos y sistemas de IA, incentivando la innovación en tecnologías de refrigeración y gestión energética.

La Importancia de la Educación y la Concienciación

Si bien para la concienciación es importante la legislación, a largo plazo lo más importante es la educación.

Desmitificar la “Invisibilidad” del Impacto

Es crucial educar a la sociedad sobre la realidad del consumo energético digital a través de programas educativos y campañas de concienciación que ayuden a desmitificar la idea de que lo digital es “gratis” o que no tiene consecuencias ambientales.

Tanto en el ámbito empresarial como en el académico, también en la escuela, se deben promover programas de formación que instruyan sobre la utilización de IA de manera responsable, incluyendo la enseñanza de metodologías para optimizar el consumo energético y minimizar la huella de carbono.

Además de la formación técnica, es fundamental inculcar en la sociedad un sentido de responsabilidad en el uso de la tecnología.

Sin duda, comprender que cada interacción digital tiene un costo ambiental puede impulsar a comportamientos más sostenibles. ¿No te parece?

Casos de Éxito y Ejemplos Inspiradores

Si crees que esto es algo del futuro, ya existen iniciativas que demuestran que es posible integrar la IA en procesos productivos y de gestión de manera sostenible.

Ya existen empresas tecnológicas líderes que están invirtiendo en infraestructuras de centros de datos que funcionan con energía 100 % renovable, con sistemas avanzados de refrigeración y optimización del consumo energético, que reducen su huella de carbono.

Debemos pensar que la sostenibilidad en la era digital no es una cuestión aislada, sino un reto multidimensional que requiere la colaboración de gobiernos, empresas, instituciones académicas y la sociedad en general.

A mí me parece fundamental que empecemos por formar a la infancia en un uso responsable, sostenible, creativo y ético de la IA. En lugar de que nos pueda en miedo al cambio, es necesario abordar sus desafíos desde la raíz.

Si ahora mismo no se nos ocurriría decir que volveremos a cambiar coches por caballos o deshacernos de la lavadora, el teléfono o el ordenador, tendremos que ser capaces de abordar la tecnología, que ha llegado para quedarse, desde nuestro lado más humano.

Que se convierta en una herramienta de gestión que nos facilite retomar el futuro tal y como lo deseamos depende de nosotras.

Solo mediante un enfoque integral y coordinado lograremos que la revolución tecnológica se convierta en una aliada del medio ambiente y no en un obstáculo para la conservación de nuestros recursos naturales.

El futuro de la inteligencia artificial dependerá en gran medida de nuestra capacidad para transformar estos desafíos ambientales, laborales y sociales en oportunidades, construyendo un futuro más equitativo y sostenible.