{"id":48456,"date":"2025-09-01T09:07:43","date_gmt":"2025-09-01T07:07:43","guid":{"rendered":"https:\/\/stage2.convotis.com\/es\/?p=48456"},"modified":"2025-09-02T08:05:43","modified_gmt":"2025-09-02T06:05:43","slug":"impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-el-medio-ambiente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convotis.com\/es\/news\/impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-el-medio-ambiente\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1l es el impacto ambiental de la Inteligencia Artificial?"},"content":{"rendered":"
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Impacto ambiental de la Inteligencia Artificial<\/strong><\/h1>\n

Desde 2020 estamos viendo c\u00f3mo la\u00a0IA Generativa<\/strong>\u00a0se est\u00e1 convirtiendo en un hot topic de nuestro d\u00eda a d\u00eda. A diferencia de otras\u00a0tendencias tecnol\u00f3gicas<\/strong>, la IA Generativa es de estos paradigmas que afectan transversalmente a cualquier dominio. Las empresas est\u00e1n buscando c\u00f3mo incorporar la\u00a0IA dentro de sus procesos<\/strong>, nuevas empresas est\u00e1n apareciendo con IA como core de su negocio o producto, usuarios no tecnol\u00f3gicos usan herramientas como chatGPT en su d\u00eda a d\u00eda\u2026<\/p>\n

Dentro de la vor\u00e1gine de noticias que surgen diariamente sobre la IA Generativa, no es raro o\u00edr consideraciones acerca del impacto que tiene en el\u00a0medio ambiente<\/strong>\u00a0debido al alto consumo el\u00e9ctrico que tienen este tipo de tecnolog\u00edas, pero\u2026 \u00bfEs realmente un problema del que debamos preocuparnos? \u00bfExisten formas de resolverlo? \u00bfEstamos seguros de que el impacto es realmente positivo?<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo afecta la inteligencia artificial a la naturaleza?<\/strong><\/h2>\n

El ejemplo m\u00e1s directo del que se habla sobre este tema suele ser la\u00a0huella de carbono<\/b>. Para ser creados, los algoritmos de IA Generativa requieren de procesos de c\u00f3mputo (denominados \u201centrenamiento\u201d) que suelen ejecutarse sobre clusters de GPU que tienen un alto coste energ\u00e9tico. Aunque los entrenamientos ocurren solo en la creaci\u00f3n, la realidad es que la expansi\u00f3n de\u00a0la IA est\u00e1 llevando a que cada vez m\u00e1s empresas desarrollen nuevas IAs<\/strong>\u00a0que requieren procesos de entrenamiento. El nivel de crecimiento es tan alto que\u00a0se estima que en 2026, el consumo energ\u00e9tico mundial de la IA alcanzar\u00e1 el nivel del consumo total de pa\u00edses peque\u00f1os como B\u00e9lgica.<\/a><\/p>\n

Adem\u00e1s de la huella de carbono, otro efecto igualmente importante, pero menos conocido, es el de la\u00a0huella de agua<\/b>. La huella de agua hace referencia a la cantidad de agua que es necesaria como sistema de refrigeraci\u00f3n y aunque su efecto pueda parecer menor que el de la huella de carbono, lo cierto es que tiene un efecto doble, ya que la huella de agua proviene tanto de los data centers donde se desarrollan estas IAs como de las plantas de energ\u00eda que suministran electricidad a los data centers.\u00a0Para que nos hagamos una idea, se estima que cada 20-50 respuestas de chatGPT, se gasta 500ml de agua en todo el ciclo.<\/a><\/p>\n

Adem\u00e1s de esto, el tercer factor, aunque m\u00e1s a largo plazo, es la\u00a0obsolescencia de los materiales<\/b>\u00a0electr\u00f3nicos. La producci\u00f3n de GPUs ha crecido exponencialmente a consecuencia de la IA y de las tecnolog\u00edas Cripto. Estos materiales son dif\u00edcilmente reciclables y sobre todo, tienen una obsolescencia muy temprana debido a los nuevos avances tecnol\u00f3gicos que surgen continuamente.<\/p>\n

\u00bfPodemos resolverlos?<\/strong><\/h2>\n

A pesar de que a d\u00eda de hoy no se est\u00e1 poniendo el foco y en c\u00f3mo resolver los posibles problemas energ\u00e9ticos derivados de la IA, ya hay gente que est\u00e1 proponiendo soluciones para atacar este problema, como por ejemplo:<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de los algoritmos<\/h3>\n

Un ejemplo de esta mejora se observ\u00f3 en el \u00e1mbito blockchain con la red Ethereum. En 2022 se realiz\u00f3 un cambio en la red relacionado con el protocolo de consenso que se utilizaba para validar las transacciones, gracias a este cambio se produjo una mejora en el consumo energ\u00e9tico de m\u00e1s del 99% (Fuente CCRI<\/a>).<\/p>\n

Cuantizaci\u00f3n<\/h3>\n

La cuantizaci\u00f3n consiste en un conjunto de t\u00e9cnicas que, una vez entrenado un modelo, reducen la precisi\u00f3n de los par\u00e1metros del modelo para reducir el coste computacional que tiene. Sin embargo, tiene el inconveniente de que suele dar lugar a una p\u00e9rdida de precisi\u00f3n.<\/p>\n

Mejores entrenamientos<\/h3>\n

<\/b>Hacer entrenamiento sobre datos mejores y sobre todo con un conocimiento distribuido m\u00e1s uniformemente. Esto permite que modelos m\u00e1s peque\u00f1os puedan dar mejores resultados.<\/p>\n

Aunque muchas de estas t\u00e9cnicas atacan el problema directamente, tienen tradeoffs. Los modelos de cuantizaci\u00f3n afectan al rendimiento de los resultados, en los entrenamientos cada vez hay menos margen de mejora, los algoritmos son dif\u00edciles de optimizar, ya que continuamente son remplazados por nuevos algoritmos\u2026<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

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\u00bfC\u00f3mo reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial?<\/strong><\/h2>\n

Desde\u00a0CONVOTIS Iberia<\/a>\u00a0creemos que existe otra l\u00ednea de soluciones que no pasan por intentar subsanar el problema por medio de optimizaci\u00f3n de los algoritmos y cuantizaci\u00f3n, sino que adem\u00e1s existen otro tipo de soluciones que atacan el problema de ra\u00edz. Estas soluciones est\u00e1n menos maduras, pero en los pr\u00f3ximos a\u00f1os iremos viendo c\u00f3mo cada vez est\u00e1n m\u00e1s adaptadas en el mercado. Algunas de ellas son:<\/p>\n

Small Language Models<\/h3>\n

<\/b>Actualmente, en la batalla por las diferentes empresas por conseguir una inteligencia artificial capaz de resolver problemas de cualquier dominio (lo que se denomina una Inteligencia Artificial General: AGI). Sin embargo, algunas tendencias apuntan a que en un futuro cada vez aparecer\u00e1n m\u00e1s modelos peque\u00f1os de lenguaje (SLM), de conocimiento muy concreto pero altamente especializados. Este tipo de modelos tienen una huella de carbono y de agua varios \u00f3rdenes de magnitud menos.\u00a0La UNESCO apunta a este acercamiento como una de las v\u00edas clave.<\/a><\/p>\n

Modelos simb\u00f3licos<\/h3>\n

Antes del machine learning, la inteligencia artificial se sol\u00eda desarrollar por medio de modelos simb\u00f3licos.<\/a>\u00a0Estos modelos se basan en estructuras de datos que se desarrollaban manualmente por humanos para representar el conocimiento en un \u00e1rea concreta y que ten\u00edan un coste computacional muy bajo. Aunque estos modelos han perdido relevancia debido a la IA Generativa, la realidad es que estos dos tipos de acercamientos pueden ser complementarios y la combinaci\u00f3n de ambos podr\u00eda reducir potencialmente el coste computacional de la IA Generativa.<\/p>\n

\u00bfEl impacto de la IA es siempre negativo?<\/strong><\/h2>\n

Sin lugar a dudas, como hemos comentado anteriormente, el consumo energ\u00e9tico de la IA es bastante alto, pero al mismo tiempo ofrece bondades como la automatizaci\u00f3n de procesos o la generaci\u00f3n de contenido que pueden suponer un beneficio energ\u00e9tico en muchos aspectos. Para hacer una medida real del impacto de la IA en el medio ambiente no bastar\u00eda con hacer una medida de su consumo, ya que no tendr\u00edamos en cuenta los efectos positivos que tiene. Algunos de estos beneficios son:<\/p>\n

Velocidad de generaci\u00f3n de contenido<\/h3>\n

La inteligencia artificial es capaz de generar contenido en segundos, para algunos tipos de contenido, como puede ser el contenido multimedia, esto ahorra muchas horas de producci\u00f3n, edici\u00f3n y renderizaci\u00f3n de contenido que seguramente tendr\u00edan un coste energ\u00e9tico mucho m\u00e1s elevado que si no se hiciesen con IA.<\/p>\n

Eficiencia del c\u00f3digo<\/h3>\n

Adem\u00e1s de generar c\u00f3digo m\u00e1s r\u00e1pido, se estima que la IA pronto superar\u00e1 al ser humano en tareas de generaci\u00f3n de c\u00f3digo y no solo lo har\u00e1 m\u00e1s r\u00e1pido, sino que adem\u00e1s har\u00e1 c\u00f3digo m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente. Un proceso similar lo vivimos con los primeros compiladores, los cuales inicialmente hac\u00edan c\u00f3digo m\u00e1quina de manera menos eficiente que un humano, y con el tiempo no solo lo igualaron, sino que ahora se estima que el c\u00f3digo m\u00e1quina de los compiladores siempre es m\u00e1s eficiente que el c\u00f3digo humano.<\/p>\n

Casos de uso enfocados a la sostenibilidad<\/h3>\n

Actualmente, muchos casos de uso que tratan de resolver problemas medioambientales utilizan IA como tecnolog\u00eda, como puede ser por ejemplo la detecci\u00f3n de incendios por medio de computer vision, detecci\u00f3n de pl\u00e1sticos en agua, predicci\u00f3n de desastres climatol\u00f3gicas\u2026<\/p>\n

Nuestra conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n

El crecimiento de la IA generativa es innegable y es necesario buscar soluciones que subsanen el posible riesgo negativo que pueda tener sobre el medio ambiente. No obstante, nuestra intuici\u00f3n en CONVOTIS es que, como cualquier otra tecnolog\u00eda, cuando la curva de hype de la IA pase, veremos c\u00f3mo desaparece esta \u201ccarrera del desarrollo de IA\u201d y, por lo tanto,\u00a0se har\u00e1n menos entrenamientos para crear nuevas IAs\u00a0<\/b>(que recordemos que son los procesos que tienen el impacto en el medio ambiente m\u00e1s alto).<\/p>\n

Por otro lado, aunque existen muchas soluciones basadas en intentar disminuir parcialmente el problema (como puede ser la cuantizaci\u00f3n\u2026), la soluci\u00f3n a largo plazo ser\u00e1n las que est\u00e9n m\u00e1s alineadas con una mejor estrategia de dise\u00f1o de soluciones de IA (como\u00a0la combinaci\u00f3n con modelos simb\u00f3licos o los SLM<\/b>). Este tipo de soluciones no solo son m\u00e1s eficientes energ\u00e9ticamente, es que adem\u00e1s van m\u00e1s alineadas con un mejor servicio a la hora de resolver problemas de empresas por IA generativa.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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