La inteligencia artificial se ha integrado velozmente en nuestras rutinas: redactar correos, resolver dudas, planificar viajes o automatizar procesos son tareas que muchos realizan ya con ayuda de modelos como ChatGPT o Gemini. Sin embargo, su eficiencia aparente esconde una huella ambiental que pocas personas consideran al usar estas herramientas diariamente.
Las emisiones de CO₂ de la IA pueden ser hasta 50 veces mayores que las de tecnologías tradicionales, según un estudio reciente publicado en Frontiers. El crecimiento de los centros de datos y el aumento de la complejidad de los modelos de lenguaje están detrás de esta tendencia, que desafía los compromisos de sostenibilidad de muchas empresas tecnológicas y gobiernos por igual.
La creciente demanda energética de la IA
La Agencia Internacional de la Energía reveló que una sola consulta en ChatGPT puede consumir hasta 10 veces más electricidad que una búsqueda tradicional en Google. Esta diferencia energética no es trivial, considerando que millones de personas interactúan con IA diariamente, muchas veces sin saber el impacto ambiental que eso implica. El uso de la IA no es gratuito para el planeta, aunque parezca invisible.
Los centros de datos son fundamentales para que los modelos de IA funcionen, pero también están entre los mayores consumidores de electricidad del mundo. En 2023, representaron el 4,4 % del consumo eléctrico total de EE. UU., y podrían llegar hasta el 12 % en apenas cinco años. Este crecimiento plantea serias preguntas sobre la viabilidad ecológica del uso masivo de estas tecnologías.
El número de centros de datos se ha multiplicado en la última década: de 500 mil en 2012 a más de 8 millones en 2024. Esta expansión responde a la demanda creciente de procesamiento computacional. A medida que más servicios y sectores integran IA en sus operaciones, la presión sobre los recursos energéticos también se intensifica, generando más emisiones de CO₂ de la IA.
¿Por qué las emisiones de CO₂ de la IA son tan elevadas?
El funcionamiento de los modelos de lenguaje depende de miles de millones de parámetros, que son las variables que los algoritmos aprenden para generar respuestas. Cuantos más parámetros y tokens se procesan, mayor es el consumo energético. Cada operación matemática dentro del modelo, aunque pequeña, consume recursos.
El estudio publicado en Frontiers mostró que preguntas complejas como las relacionadas con álgebra abstracta o filosofía demandan procesos de razonamiento mucho más extensos que temas simples, como historia escolar. Esto se traduce en mayor número de tokens generados por cada consulta. Más tokens implican más cálculos, y con ello, más emisiones de CO₂ de la IA.
Este impacto ocurre incluso si las respuestas no son correctas. Es decir, la contaminación no depende del éxito del modelo, sino del proceso necesario para intentar generar una respuesta. Esto refuerza la idea de que no solo debemos enfocarnos en el resultado de la IA, sino también en los costos invisibles de su uso.
Modelos más precisos, pero menos sostenibles
Una de las tensiones más importantes en el desarrollo de la inteligencia artificial es la relación entre precisión y sostenibilidad. Los modelos que ofrecen respuestas más exactas tienden a requerir más capacidad de cómputo, lo que implica un mayor consumo energético y, por lo tanto, más emisiones. En el estudio analizado, Cogito —el modelo más preciso evaluado— emitió tres veces más CO₂ que otros modelos del mismo tamaño con menor rendimiento.
Este aumento de emisiones no es casual: la mayoría de los modelos más precisos se basan en procesos de razonamiento complejos que implican generar una gran cantidad de operaciones internas antes de dar una respuesta. Por ejemplo, los modelos basados en razonamiento producen en promedio 543,5 tokens adicionales por pregunta, en comparación con sólo 37,7 tokens generados por modelos más concisos. Esta diferencia en “pensamiento computacional” representa una carga energética considerable, sin importar si la respuesta es correcta.
Además de la precisión, la arquitectura del modelo también influye en su impacto ambiental. Modelos con estructuras similares pueden comportarse de forma muy distinta en términos de eficiencia. DeepSeek R1, con 70 mil millones de parámetros, genera emisiones comparables a un vuelo de ida y vuelta entre Londres y Nueva York al responder 600 mil preguntas. En contraste, Qwen 2.5, con la misma escala, puede responder casi tres veces más preguntas con una huella de carbono equivalente, demostrando que el diseño también puede optimizarse para reducir las emisiones de CO₂ de la IA.
El reto de sensibilizar al usuario sobre su huella digital
Uno de los puntos más relevantes del estudio es el bajo nivel de conciencia que tienen los usuarios sobre el impacto ambiental de su uso cotidiano de IA. Maximilian Dauner, autor principal, sostiene que si las personas supieran cuánto CO₂ genera una simple petición a un modelo, usarían estas herramientas con más criterio y moderación.
La democratización del acceso a la IA ha hecho que millones de personas usen estos modelos a diario sin considerar su huella digital. No hay alertas ni etiquetas que indiquen el costo ambiental de una generación de texto o imagen, como sí lo hay en productos físicos. Esta falta de visibilidad impide tomar decisiones informadas.
Por ello, los investigadores abogan por mayor transparencia y educación. Etiquetar las emisiones de CO₂ de la IA, así como ocurre con la eficiencia energética de electrodomésticos, podría ser un paso hacia el consumo digital responsable. Solo con usuarios informados será posible construir una cultura tecnológica más consciente del clima.
Equilibrar innovación y sostenibilidad
La inteligencia artificial está transformando sectores enteros y facilitando nuestras vidas, pero lo hace a un costo ambiental que ya no puede ignorarse. Las emisiones de CO₂ de la IA representan un nuevo frente en la lucha contra el cambio climático y exigen respuestas urgentes desde el diseño, el uso y la regulación tecnológica.
A medida que el uso de modelos lingüísticos crece, se vuelve fundamental encontrar un equilibrio entre precisión, utilidad y sostenibilidad. Ser conscientes del impacto ambiental de nuestras decisiones digitales —desde hacer una pregunta compleja hasta generar contenido— es el primer paso hacia una tecnología verdaderamente responsable.
By ExpokNews
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