¿Cómo afecta la IA al medio ambiente?

¿Cómo afecta la IA al medio ambiente?

Respuesta corta: La IA afecta al medio ambiente principalmente a través del consumo de electricidad en los centros de datos (tanto para el entrenamiento como para la inferencia diaria), junto con el agua para refrigeración, además de los impactos inherentes a la fabricación de hardware y los residuos electrónicos. Si el uso alcanza miles de millones de consultas, la inferencia puede superar al entrenamiento; si las redes son más limpias y los sistemas son eficientes, los impactos disminuyen, mientras que los beneficios pueden aumentar.

Conclusiones clave:

Electricidad : Seguimiento del uso de la computación; las emisiones disminuyen cuando las cargas de trabajo se ejecutan en redes más limpias.

Agua : Las opciones de enfriamiento cambian los impactos; los métodos basados ​​en agua son los más importantes en las regiones con escasez de agua.

Hardware : Los chips y servidores tienen impactos incorporados sustanciales; extienda su vida útil y priorice la renovación.

Rebote : La eficiencia puede aumentar la demanda total; medir los resultados, no sólo las ganancias por tarea.

Palancas operativas : dimensionar correctamente los modelos, optimizar la inferencia e informar métricas por solicitud de forma transparente.

¿Cómo afecta la IA al medio ambiente? Infografía

Artículos que quizás te interese leer después de éste:

🔗 ¿La IA es mala para el medio ambiente?
Explore la huella de carbono de la IA, el uso de electricidad y las demandas de los centros de datos.

🔗 ¿Por qué la IA es mala para la sociedad?
Analicemos los prejuicios, la disrupción laboral, la desinformación y la creciente desigualdad social.

🔗 ¿Por qué es mala la IA? El lado oscuro de la IA
Comprenda riesgos como la vigilancia, la manipulación y la pérdida de control humano.

🔗 ¿Ha ido demasiado lejos la IA?
Debates sobre ética, regulación y dónde debe trazar límites la innovación.

Cómo afecta la IA al medio ambiente: una instantánea rápida ⚡🌱

Si sólo recuerdas algunos puntos, que sean estos:

Y luego está la parte que la gente olvida: la escala . Una consulta de IA puede ser pequeña, pero miles de millones de ellas son algo completamente distinto... como una pequeña bola de nieve que de alguna manera se convierte en una avalancha del tamaño de un sofá. (Esa metáfora es un poco errónea, pero se entiende). IEA: Energía e IA

La huella ambiental de la IA no es una sola cosa, es una pila 🧱🌎

Cuando las personas discuten sobre IA y sostenibilidad, a menudo no entienden nada porque apuntan a capas diferentes:

1) Calcular la electricidad

  • Entrenar modelos grandes puede requerir clústeres grandes que funcionen a pleno rendimiento durante largos períodos. IEA: Energía e IA

  • La inferencia (uso cotidiano) puede convertirse en la mayor huella con el tiempo porque ocurre constantemente, en todas partes. IEA: Energía e IA

2) Gastos generales del centro de datos

3) Agua y calor

4) Cadena de suministro de hardware

5) Comportamiento y efectos rebote

Entonces, cuando alguien pregunta cómo afecta la IA al medio ambiente, la respuesta directa es: depende de qué capa esté midiendo y de lo que significa “IA” en esa situación.

Entrenamiento vs inferencia: la diferencia que lo cambia todo 🧠⚙️

A la gente le encanta hablar de entrenamiento porque suena dramático: «Un modelo usó X energía». Pero la inferencia es el gigante silencioso. IEA: Energía e IA

Entrenamiento (la gran construcción)

El entrenamiento es como construir una fábrica. Se paga el costo inicial: computación intensiva, tiempos de ejecución prolongados, muchas pruebas y errores (y sí, muchas iteraciones de "Uy, eso no funcionó, inténtalo de nuevo"). El entrenamiento se puede optimizar, pero aun así puede ser sustancial. IEA: Energía e IA

Inferencia (el uso cotidiano)

La inferencia es como una fábrica que funciona todos los días, para todos y a gran escala:

  • Chatbots que responden preguntas

  • Generación de imágenes

  • Clasificación de búsqueda

  • Recomendaciones

  • Conversión de voz a texto

  • Detección de fraude

  • Copilotos en documentos y herramientas de código

Incluso si cada solicitud es relativamente pequeña, el volumen de uso puede eclipsar el entrenamiento. Es la clásica situación de "una pajita no es nada, un millón de pajitas son un problema". IEA: Energía e IA

Una pequeña nota: algunas tareas de IA son mucho más pesadas que otras. Generar imágenes o vídeos largos suele consumir más energía que clasificar textos cortos. Por lo tanto, agrupar la "IA" en un mismo saco es como comparar una bicicleta con un barco de carga y llamarlos a ambos "transporte". IEA: Energía e IA

Centros de datos: energía, refrigeración y esa historia del agua tranquila 💧🏢

Los centros de datos no son nuevos, pero la IA cambia la intensidad. Los aceleradores de alto rendimiento pueden extraer mucha energía en espacios reducidos, lo que se convierte en calor, que debe gestionarse. LBNL (2024): Informe de consumo de energía de centros de datos de Estados Unidos (PDF) IEA: Energía e IA

Conceptos básicos de refrigeración (simplificados, pero prácticos)

Esa es la desventaja: a veces se puede reducir el consumo de electricidad recurriendo a la refrigeración por agua. Dependiendo de la escasez local de agua, esto puede ser un buen método... o puede ser un verdadero problema. Li et al. (2023): Haciendo que la IA tenga menos sed (PDF)

Además, la huella ambiental depende en gran medida de:

Siendo sinceros: el debate público suele tratar el "centro de datos" como una caja negra. No es maligno ni mágico. Es infraestructura. Se comporta como tal.

Chips y hardware: la parte que la gente se salta porque es menos atractiva 🪨🔧

La IA reside en el hardware. El hardware tiene un ciclo de vida, y su impacto puede ser considerable. EPA de EE. UU.: Industria de semiconductores. UIT: Monitor Global de Residuos Electrónicos 2024.

Dónde se manifiesta el impacto ambiental

Residuos electrónicos y servidores “perfectamente buenos”

Gran parte del daño ambiental no se debe a la existencia de un solo dispositivo, sino a su reemplazo prematuro por no ser rentable. La IA acelera este proceso porque los avances en rendimiento pueden ser considerables. La tentación de renovar el hardware es real. UIT: Monitor Global de Residuos Electrónicos 2024

Un punto práctico: prolongar la vida útil del hardware, mejorar su utilización y renovarlo puede ser tan importante como cualquier modificación sofisticada del modelo. A veces, la GPU más ecológica es la que no se compra. (Suena a eslogan, pero también es… en parte cierto)

Cómo afecta la IA al medio ambiente: el ciclo de comportamiento de “la gente olvida esto” 🔁😬

Aquí está la parte social incómoda: la IA facilita las cosas, por lo que la gente hace más cosas. Esto puede ser maravilloso: mayor productividad, más creatividad, más acceso. Pero también puede significar un mayor uso general de recursos. OCDE (2012): Los múltiples beneficios de las mejoras en la eficiencia energética (PDF)

Ejemplos:

  • Si la IA hace que la generación de videos sea barata, la gente generará más videos.

  • Si la IA hace que la publicidad sea más efectiva, se muestran más anuncios y se generan más ciclos de interacción.

  • Si la IA hace que la logística de envíos sea más eficiente, el comercio electrónico podrá escalar aún más.

Esto no es motivo de pánico. Es motivo para medir resultados, no solo la eficiencia.

Una metáfora imperfecta pero divertida: la eficiencia de la IA es como darle a un adolescente un refrigerador más grande: sí, la capacidad de almacenamiento de alimentos mejora, pero de alguna manera, el refrigerador vuelve a estar vacío al día siguiente. No es una metáfora perfecta, pero… ya lo has visto 😅

La ventaja: la IA puede ayudar genuinamente al medio ambiente (cuando se utiliza correctamente) 🌿✨

Ahora, la parte que se subestima: la IA puede reducir las emisiones y los residuos en sistemas existentes que son… francamente, poco elegantes. AIE: IA para la optimización e innovación energética.

Áreas en las que la IA puede ayudar

Un matiz importante: la "ayuda" de la IA no compensa automáticamente su impacto. Depende de si la IA se implementa y se utiliza realmente, y de si genera reducciones reales en lugar de simplemente mejores paneles de control. Pero sí, el potencial es real. AIE: IA para la optimización e innovación energética.

¿Qué hace que una versión de IA ecológica sea buena? ✅🌍

Esta es la sección "¿Qué hacemos?". Una buena configuración de IA responsable con el medio ambiente suele incluir:

Si todavía estás investigando cómo la IA afecta al medio ambiente, este es el punto en el que la respuesta deja de ser filosófica y se vuelve operativa: lo afecta en función de tus elecciones.

Tabla comparativa: herramientas y enfoques que realmente reducen el impacto 🧰⚡

A continuación se muestra una tabla rápida y práctica. No es perfecta, y sí, algunas celdas son un poco obstinadas... porque así es como funciona la selección de herramientas real.

Herramienta/Enfoque Audiencia Precio Por qué funciona
Bibliotecas de seguimiento de carbono/energía (estimadores de tiempo de ejecución) Equipos de ML Más o menos libre Da visibilidad, que es la mitad de la batalla, incluso si las estimaciones son un poco confusas… Código de carbono
Monitoreo de energía del hardware (telemetría de GPU/CPU) Infraestructura + aprendizaje automático Gratis Mide el consumo real; bueno para evaluaciones comparativas (poco llamativo, pero valioso)
Destilación modelo Ingenieros de aprendizaje automático Gratis (costo de tiempo 😵) Los modelos de estudiantes más pequeños a menudo igualan el rendimiento con un costo de inferencia mucho menor Hinton et al. (2015): Destilando el conocimiento en una red neuronal
Cuantización (inferencia de menor precisión) ML + producto Gratis Reduce la latencia y el consumo de energía; a veces con pequeñas compensaciones de calidad, a veces ninguna Gholami et al. (2021): Estudio de métodos de cuantificación (PDF)
Inferencia de almacenamiento en caché y procesamiento por lotes Producto + plataforma Gratis Reduce el procesamiento redundante; especialmente útil para solicitudes repetidas o similares
Generación aumentada por recuperación (RAG) Equipos de aplicaciones Mezclado Descarga la “memoria” para la recuperación; puede reducir la necesidad de grandes ventanas de contexto Lewis et al. (2020): Generación aumentada por recuperación
Programación de cargas de trabajo según intensidad de carbono Infraestructura/operaciones Mezclado Traslada trabajos flexibles a ventanas eléctricas más limpias, aunque requiere coordinación API de intensidad de carbono (GB)
Enfoque en la eficiencia del centro de datos (utilización, consolidación) Liderazgo de TI Pagado (normalmente) La palanca menos glamurosa, pero a menudo la más grande: detener los sistemas que funcionan medio vacíos La Red Verde: PUE
Proyectos de reutilización de calor Instalaciones Eso depende Convierte el calor residual en valor; no siempre es factible, pero cuando lo es, es bastante hermoso
"¿Necesitamos siquiera IA aquí?" Todos Gratis Evita cálculos innecesarios. La optimización más eficaz es decir no (a veces)

¿Ves lo que falta? "Compra una pegatina verde mágica". Esa no existe 😬

Manual práctico: reducir el impacto de la IA sin matar el producto 🛠️🌱

Si está construyendo o comprando sistemas de IA, aquí hay una secuencia realista que funciona en la práctica:

Paso 1: Comience con la medición

  • Monitorea el consumo de energía o estímalo de forma consistente. CodeCarbon: Metodología

  • Medir por ejecución de entrenamiento y por solicitud de inferencia.

  • Monitorizar la utilización: los recursos inactivos suelen ocultarse a simple vista. La Red Verde: PUE

Paso 2: Adapte el modelo al trabajo

  • Utilice modelos más pequeños para clasificación, extracción y enrutamiento.

  • Guarde el modelo pesado para los casos difíciles.

  • Considere una “cascada de modelos”: primero el modelo pequeño, luego el modelo más grande solo si es necesario.

Paso 3: Optimizar la inferencia (aquí es donde la escala entra en juego)

  • Almacenamiento en caché : almacena respuestas a consultas repetidas (con controles de privacidad cuidadosos).

  • Procesamiento por lotes : agrupa solicitudes para mejorar la eficiencia del hardware.

  • Trabajos más cortos : los trabajos largos cuestan más; a veces no es necesario el ensayo.

  • Disciplina rápida : las indicaciones desordenadas crean rutas de cómputo más largas... y sí, más tokens.

Paso 4: Mejorar la higiene de los datos

Esto parece no tener relación, pero no lo tiene:

  • Los conjuntos de datos más limpios pueden reducir la rotación de personal durante el reentrenamiento.

  • Menos ruido significa menos experimentos y menos ejecuciones desperdiciadas.

Paso 5: Trate el hardware como un activo, no como algo desechable

Paso 6: Elija la implementación con prudencia

  • Implemente trabajos flexibles donde la energía sea más limpia, si es posible. API de Intensidad de Carbono (GB)

  • Reducir la replicación innecesaria.

  • Mantenga los objetivos de latencia realistas (una latencia ultrabaja puede forzar configuraciones siempre activas e ineficientes).

Y sí… a veces la mejor medida es simplemente: no ejecutar automáticamente el modelo más grande para cada acción del usuario. Ese hábito es el equivalente ambiental a dejar todas las luces encendidas porque caminar hasta el interruptor es molesto.

Mitos comunes (y lo que está más cerca de la verdad) 🧠🧯

Mito: “La IA siempre es peor que el software tradicional”

Verdad: La IA puede requerir más recursos computacionales, pero también puede reemplazar procesos manuales ineficientes, reducir el desperdicio y optimizar los sistemas. Es situacional. IEA: IA para la optimización e innovación energética.

Mito: “El entrenamiento es el único problema”

Verdad: La inferencia a escala puede dominar con el tiempo. Si el uso de su producto se dispara, esto se convierte en el tema principal. IEA: Energía e IA

Mito: “Las renovables lo solucionan al instante”

Verdad: Una electricidad más limpia ayuda mucho, pero no elimina el impacto ambiental del hardware, el consumo de agua ni el efecto rebote. Aun así, sigue siendo importante. IEA: Energía e IA

Mito: “Si es eficiente, es sostenible”

Verdad: La eficiencia sin control de la demanda puede aumentar el impacto total. Esa es la trampa del rebote. OCDE (2012): Los múltiples beneficios de las mejoras en la eficiencia energética (PDF)

Gobernanza, transparencia y no hacer teatro 🧾🌍

Si eres una empresa, aquí es donde se construye o se pierde la confianza.

Esta es la parte donde la gente pone los ojos en blanco, pero importa. La tecnología responsable no se trata solo de ingeniería inteligente. También se trata de no fingir que no existen compensaciones.

Resumen final: un resumen compacto de cómo la IA afecta al medio ambiente 🌎✅

El impacto de la IA en el medio ambiente se reduce a la carga adicional: electricidad, agua (en ocasiones) y demanda de hardware. IEA: Energía e IA. Li et al. (2023): Haciendo que la IA sea menos "sedienta" (PDF). También ofrece herramientas potentes para reducir las emisiones y los residuos en otros sectores. IEA: IA para la optimización e innovación energética. El resultado neto depende de la escala, la limpieza de la red, las opciones de eficiencia y de si la IA resuelve problemas reales o simplemente genera novedades por el simple hecho de serlo. IEA: Energía e IA.

Si quieres la comida para llevar más sencilla y práctica:

  • Medida.

  • Tamaño correcto.

  • Optimizar la inferencia.

  • Prolonga la vida útil del hardware.

  • Sea franco acerca de las compensaciones.

Y si te sientes abrumado, aquí tienes una verdad tranquilizadora: las pequeñas decisiones operativas, repetidas mil veces, suelen superar a una gran declaración de sostenibilidad. Es como cepillarse los dientes. No es glamuroso, pero funciona... 😄🪥

Preguntas frecuentes

¿Cómo afecta la IA al medio ambiente en el uso cotidiano, no solo en los grandes laboratorios de investigación?

La mayor parte de la huella de la IA proviene de la electricidad que alimenta los centros de datos que ejecutan GPU y CPU durante el entrenamiento y la inferencia diaria. Una sola solicitud puede ser modesta, pero a escala, estas solicitudes se acumulan rápidamente. El impacto también depende de la ubicación del centro de datos, la limpieza de la red local y la eficiencia de la operación de la infraestructura.

¿Es el entrenamiento de un modelo de IA peor para el medio ambiente que su uso (inferencia)?

El entrenamiento puede suponer una gran cantidad de procesamiento inicial, pero la inferencia puede convertirse en la mayor parte del proceso con el tiempo, ya que se ejecuta de forma constante y a gran escala. Si millones de personas utilizan una herramienta a diario, las solicitudes repetidas pueden compensar el coste único del entrenamiento. Por eso, la optimización suele centrarse en la eficiencia de la inferencia.

¿Por qué la IA utiliza agua? ¿Es siempre un problema?

La IA puede usar agua principalmente porque algunos centros de datos dependen de refrigeración por agua o porque el agua se consume indirectamente a través de la generación de electricidad. En ciertos climas, la refrigeración por evaporación puede reducir el consumo de electricidad y aumentar el de agua, lo que crea una verdadera contrapartida. Que sea "malo" depende de la escasez local de agua, del diseño de la refrigeración y de si el consumo de agua se mide y gestiona.

¿Qué partes de la huella ambiental de la IA provienen del hardware y los desechos electrónicos?

La IA depende de chips, servidores, equipos de red, edificios y cadenas de suministro, lo que implica minería, fabricación, envío y, finalmente, eliminación. La fabricación de semiconductores consume mucha energía, y los rápidos ciclos de actualización pueden aumentar las emisiones incorporadas y los residuos electrónicos. Extender la vida útil del hardware, reacondicionarlo y mejorar su utilización puede reducir significativamente el impacto, incluso rivalizando en ocasiones con los cambios a nivel de modelo.

¿El uso de energía renovable resuelve el impacto ambiental de la IA?

Una electricidad más limpia puede reducir las emisiones generadas por la computación, pero no elimina otros impactos como el consumo de agua, la fabricación de hardware y los residuos electrónicos. Tampoco aborda automáticamente el "efecto rebote", donde una computación más económica conlleva un mayor uso general. Las energías renovables son un factor importante, pero son solo una parte de la huella ecológica.

¿Qué es el efecto rebote y por qué es importante para la IA y la sostenibilidad?

El efecto rebote se produce cuando las mejoras de eficiencia abaratan o simplifican algo, lo que hace que la gente lo use con más frecuencia, a veces anulando el ahorro. Con la IA, la generación de energía más barata o la automatización pueden aumentar la demanda total de contenido, computación y servicios. Por eso, medir los resultados en la práctica es más importante que celebrar la eficiencia de forma aislada.

¿Cuáles son formas prácticas de reducir el impacto de la IA sin dañar el producto?

Un enfoque común consiste en comenzar con la medición (estimaciones de energía y carbono, utilización), ajustar el tamaño de los modelos a la tarea y optimizar la inferencia mediante almacenamiento en caché, procesamiento por lotes y resultados más cortos. Técnicas como la cuantificación, la destilación y la generación aumentada por recuperación pueden reducir las necesidades de cómputo. Las opciones operativas, como la programación de la carga de trabajo según la intensidad de carbono y una mayor vida útil del hardware, suelen generar grandes beneficios.

¿Cómo puede la IA ayudar al medio ambiente en lugar de dañarlo?

La IA puede reducir las emisiones y los residuos cuando se implementa para optimizar sistemas reales: pronóstico de la red, respuesta a la demanda, control de climatización de edificios, rutas logísticas, mantenimiento predictivo y detección de fugas. También puede respaldar la monitorización ambiental, como alertas de deforestación y detección de metano. La clave reside en si el sistema modifica las decisiones y produce reducciones mensurables, no solo mejores paneles de control.

¿Qué métricas deberían reportar las empresas para evitar “lavar de verde” las afirmaciones sobre IA?

Es más significativo informar métricas por tarea o solicitud que solo cifras totales elevadas, ya que muestra la eficiencia a nivel de unidad. El seguimiento del consumo de energía, las estimaciones de carbono, la utilización y, cuando corresponda, el impacto del agua, genera una rendición de cuentas más clara. También es importante definir límites (qué se incluye) y evitar etiquetas imprecisas como "IA ecológica" sin evidencia cuantificada.

Referencias

  1. Agencia Internacional de Energía (AIE) - Energía e IA - iea.org

  2. Agencia Internacional de Energía (AIE) - IA para la optimización y la innovación energética - iea.org

  3. Agencia Internacional de Energía (AIE) - Digitalización - iea.org

  4. Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (LBNL) - Informe de consumo de energía del centro de datos de Estados Unidos (2024) (PDF) - lbl.gov

  5. Li et al. - Haciendo que la IA sea menos sedienta (2023) (PDF) - arxiv.org

  6. ASHRAE (TC 9.9) - Surgimiento y expansión de la refrigeración líquida en los centros de datos convencionales (PDF) - ashrae.org

  7. The Green Grid - PUE-A: Análisis exhaustivo de la métrica - thegreengrid.org

  8. Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) - FEMP - Oportunidades de eficiencia en el uso del agua de refrigeración para centros de datos federales - energy.gov

  9. Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) - FEMP - Eficiencia energética en centros de datos - energy.gov

  10. Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA) - Industria de semiconductores - epa.gov

  11. Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) - Monitor Mundial de Residuos Electrónicos 2024 - itu.int

  12. OCDE - Los múltiples beneficios de las mejoras en la eficiencia energética (2012) (PDF) - oecd.org

  13. API de intensidad de carbono (GB) - carbonintensity.org.uk

  14. imec - Reducción del impacto ambiental en la fabricación de chips - imec-int.com

  15. PNUMA - Cómo funciona MARS - unep.org

  16. Global Forest Watch - Alertas de deforestación GLAD - globalforestwatch.org

  17. El Instituto Alan Turing - IA y sistemas autónomos para evaluar la biodiversidad y la salud de los ecosistemas - turing.ac.uk

  18. CodeCarbon - Metodología - mlco2.github.io

  19. Gholami et al. - Estudio de métodos de cuantificación (2021) (PDF) - arxiv.org

  20. Lewis et al. - Recuperación-Generación Aumentada (2020) - arxiv.org

  21. Hinton et al. - Destilando el conocimiento en una red neuronal (2015) - arxiv.org

  22. CodeCarbon - codecarbon.io

Encuentra la última IA en la tienda oficial de AI Assistant

Sobre nosotros

Volver al blog