La relación entre la inteligencia artificial y la sostenibilidad
Marcial González
Doctor en ingeniería eléctrica por la Universidad Carlos III de Madrid. Divulga en redes Capitán Renovable (@p_renovable). Es copresentador del podcast «Energía a Granel», y parte del espacio de divulgación científica «Sígueme la Corriente».
La revolución tecnológica es imparable
A estas alturas, nadie duda de que la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una de las tecnologías más disruptivas de los últimos siglos. Es cierto: ha llegado muy rápido y se ha convertido en una herramienta accesible y de manejo sencillo para muchísimos usuarios. Hoy en día, es imprescindible para una gran parte de la sociedad.
Disponemos de asistentes virtuales que pueden generar textos, código informático, imágenes y vídeos con una velocidad y precisión pasmosas. Es evidente que suponen un beneficio para muchos sectores productivos. No obstante, el debate se centra en una pregunta cada vez más relevante debido a su elevado consumo de recursos: ¿cuál es su auténtico impacto ambiental?
La IA tiene un coste a nivel medioambiental
La respuesta no es sencilla. Al igual que ocurre con otras tecnologías, los centros de datos que entrenan y procesan los modelos de IA consumen recursos naturales, como suelo y agua, además de una gran cantidad de electricidad durante su ciclo de vida. Esto no significa que debamos dejar de usarla, sino que debemos aprender a reducir y compensar ese impacto.
Cuando interactuamos desde casa o mediante nuestro teléfono móvil con un modelo de IA, el proceso parece neutro e instantáneo. Sin embargo, detrás existe una amplia infraestructura física formada por nodos de centros de datos, redes de telecomunicaciones y procesadores que trabajan en tiempo real y de forma coordinada.
Esta infraestructura tiene un elevado consumo eléctrico, ya que opera veinticuatro horas al día. Además, existen otros impactos asociados, como la fabricación del hardware, especialmente de procesadores de alto rendimiento, el consumo de agua para refrigerar los centros de datos y la huella de carbono asociada a la generación de la electricidad consumida.
Impactos de la IA en función de su uso
Muchos desconocen que el impacto ambiental de la IA no es siempre el mismo. Además de generar respuestas, los modelos de inteligencia artificial deben entrenarse para ofrecer resultados de calidad. Este entrenamiento, basado en el procesamiento de enormes volúmenes de datos, es la fase que más energía consume y puede prolongarse durante semanas o incluso meses.
Luego está la etapa de inferencia, que es el uso cotidiano del modelo cuando responde a nuestras preguntas o genera contenido de manera habitual. Es cierto que las interacciones consumen menos electricidad que el entrenamiento, pero si el número de usuarios aumenta, el impacto acumulado puede elevarse considerablemente.
Por tanto, aunque una única pregunta o consulta pueda parecer insignificante, millones de consultas diarias pueden disparar la demanda eléctrica de manera significativa a escala local
El grado de impacto también depende de los usuarios
Es decir, la pregunta adecuada no es si debemos usar la IA o no, sino si su empleo es realmente útil y aporta un valor real más allá del mero ocio. En este sentido, la IA ofrece muchas ventajas: automatiza tareas repetitivas, ayuda en la investigación científica, optimiza el consumo energético de los procesos industriales y permite analizar y procesar rápidamente grandes volúmenes de datos. La IA no es un juguete, sino una herramienta de trabajo extremadamente útil.
Además, las principales empresas están aplicando medidas avanzadas de eficiencia para reducir su consumo. Se están produciendo avances hacia modelos más especializados, algoritmos de entrenamiento más eficientes, hardware diseñado para la IA, el empleo de energías renovables en los centros de datos y la mejora del rendimiento de los sistemas de refrigeración. Es decir, la eficiencia computacional avanza de manera similar a como ocurrió en el pasado con los ordenadores o los teléfonos móviles: hacer más con menos.
Buenas prácticas para un uso responsable
La sostenibilidad de la inteligencia artificial no depende únicamente de quienes desarrollan los modelos o construyen los centros de datos. También depende de cómo la utilizamos cada día. Igual que aprendimos a ahorrar energía en casa o a utilizar el agua de forma responsable, también podemos hacer un uso más eficiente de la IA sin renunciar a sus beneficios.
Algunas pautas sencillas pueden marcar la diferencia:
- Utilízala cuando realmente aporte valor. No todas las tareas requieren inteligencia artificial. Antes de usarla, pregúntate si te ayuda a ahorrar tiempo, mejorar un resultado o resolver un problema de forma más eficaz.
- Explica bien lo que necesitas. Cuanto más clara y concreta sea tu petición, mejor será la respuesta y menos consultas adicionales tendrás que realizar.
- Pide únicamente el resultado que buscas. Si necesitas un resumen, una lista o una tabla, indícalo desde el principio. Evitar generar contenido innecesario también ayuda a reducir el consumo de recursos.
- Aprovecha y reutiliza las respuestas útiles. Guardar instrucciones, estructuras o contenidos que te hayan funcionado evita tener que generar el mismo trabajo una y otra vez.
- Escoge la herramienta adecuada para cada tarea. No siempre es necesario recurrir a los modelos más avanzados ni generar imágenes o vídeos complejos si una respuesta en texto es suficiente.
En realidad, la clave es sencilla: usar la inteligencia artificial con criterio.
Todas las revoluciones tecnológicas han planteado retos para la sociedad. La inteligencia artificial no será una excepción. Su futuro dependerá de nuestra capacidad para aprovechar todo su potencial sin perder de vista los recursos que consume. La buena noticia es que la eficiencia tecnológica sigue avanzando y que, como usuarios, también podemos formar parte de la solución. Cada consulta cuenta, pero también cada decisión sobre cuándo y cómo utilizamos esta herramienta.