Inteligencia artificial sostenible: cómo minimizar el impacto ambiental de la IA

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología clave en múltiples sectores, desde la salud y la educación hasta la industria y la gestión ambiental, sin olvidarnos de la cantidad de ciudadanos que crean textos, imágenes o vídeos con esta tecnología solo para su disfrute personal. Se estima que en España más de la mitad de la población adulta ha utilizado alguna vez alguna herramienta IA.

Sin embargo, este auge plantea desafíos en términos de sostenibilidad, tanto en consumo hídrico y energético como en impacto social y ético. Por ello, es necesario buscar soluciones que ayuden a mitigar los efectos negativos, promoviendo modelos eficientes, responsables y accesibles para todos. En este artículo vamos a abordar este reto, así como los posibles esfuerzos a llevar a cabo para darle solución.

¿Cuál es el impacto ambiental de la IA?

Ante un panorama donde la inteligencia artificial está de moda, cada vez son más los usuarios que se preguntan cuál es el precio que debemos pagar por poder crear memes en cuestión de segundos.

Para calcular bien el impacto total de la inteligencia artificial, es necesario considerar los ciclos del hardware y el software en su conjunto, como bien indica el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA). Es decir, es necesario considerar desde la extracción de materias primas, la producción, el transporte y la construcción del centro de datos, la gestión, el mantenimiento y la eliminación de residuos electrónicos, hasta la recopilación y preparación de datos, la creación de modelos, el entrenamiento, la validación, la implementación, la inferencia, el mantenimiento y la retirada. Todo ello genera efectos directos, indirectos y de orden superior:

• Los impactos directos incluyen el consumo de energía, agua y recursos minerales, así como la producción de emisiones y residuos electrónicos, lo cual genera una huella de carbono considerable.
• Los efectos indirectos se derivan del uso de la IA, por ejemplo, los generados por el aumento en el uso de vehículos autónomos.
• Además, el uso generalizado de la inteligencia artificial también conlleva una dimensión ética, ya que puede exacerbar las desigualdades existentes, afectando especialmente a las minorías y las personas con bajos ingresos. En ocasiones, los datos de entrenamiento utilizados presentan sesgos o son de una baja calidad (por ejemplo, infrarrepresentando a determinados grupos poblacionales). Esta situación puede dar lugar a respuestas y decisiones que favorecen a grupos mayoritarios.

Algunas de las cifras que recopila el documento de la ONU y que pueden ayudarnos a hacernos una idea del impacto generado por la IA son:

• Una única petición de información a ChatGPT consume diez veces más electricidad que una consulta en un motor de búsqueda como Google, según datos de la Agencia Internacional de la Energía (AIE).
• Entrenar a un único modelo de lenguaje de gran escala (Large Language Models o LLM) genera aproximadamente 300.000 kg de emisiones de dióxido de carbono, lo que equivale a 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Pekín, según el artículo científico “The carbon impact of artificial intelligence”.
• La demanda mundial de agua de la IA será de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos para 2027, una cifra que supera el consumo total de un país como Dinamarca, de acuerdo con el estudio “Making AI Less “Thirsty”: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models”.

Soluciones para conseguir una IA sostenible

Ante esta situación, la propia ONU propone diversos aspectos a los que es necesario prestar atención, por ejemplo:

• Búsqueda de métodos y parámetros normalizados para medir el impacto medioambiental de la IA, centrándose en los efectos directos, más fáciles de medir gracias a los datos de consumo de energía, agua y recursos. Al conocer esta información, resultará más sencillo tomar medidas que supongan un beneficio sustancial.
• Facilitar la concienciación de la sociedad, a través de mecanismos que obliguen a las empresas a hacer pública esta información de manera transparente y accesible. Esto podría acabar promoviendo cambios de comportamiento hacia un uso más sostenible de la IA.
• Dar prioridad a la investigación sobre la optimización de los algoritmos, en pro de la eficiencia energética. Por ejemplo, se puede minimizar la energía necesaria mediante la reducción de la complejidad computacional y el uso de datos. También se puede impulsar la computación descentralizada, ya que, al distribuir los procesos en redes menos exigentes, se evita sobrecargar los grandes servidores.
• Favorecer el uso de energías renovables en los centros de datos, como la solar o la eólica. Además, es necesario impulsar que las empresas lleven a cabo prácticas de compensación de emisiones de carbono.

Además de su impacto ambiental, y como veíamos anteriormente, la IA también debe ser sostenible desde una perspectiva social y ética. Para ello es necesario:

• Evitar sesgos algorítmicos: garantizar que los datos utilizados representen la diversidad de la población, evitando discriminaciones involuntarias.
• Transparencia en los modelos: hacer que los algoritmos sean comprensibles y accesibles, promoviendo la confianza y la supervisión humana.
• Accesibilidad y equidad: desarrollar sistemas de IA que sean inclusivos y beneficien a comunidades menos privilegiadas.

Si bien la inteligencia artificial plantea desafíos en términos de sostenibilidad, también puede ser una aliada clave en la construcción de un planeta más verde. Su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos permite optimizar el uso de energía, mejorar la gestión de recursos naturales y desarrollar estrategias más eficientes en sectores como la agricultura, la movilidad y la industria. Desde la predicción del cambio climático hasta el diseño de modelos para reducir emisiones, la IA ofrece soluciones innovadoras que pueden acelerar la transición hacia un futuro más sostenible.

Programa Nacional de Algoritmos Verdes

En respuesta a esta realidad, España ha puesto en marcha el Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV). Esta una iniciativa que busca integrar la sostenibilidad en el diseño y aplicación de la IA, promoviendo modelos más eficientes y responsables con el medioambiente, a la vez que se impulsa su uso para dar respuesta a diferentes desafíos medioambientales.

El PNAV tiene como meta principal fomentar el desarrollo de algoritmos que minimicen el impacto ambiental desde su concepción. Este enfoque, conocido como "Verde por Diseño", implica que la sostenibilidad no sea un añadido posterior, sino un criterio fundamental en la creación de modelos de IA. Además, el programa busca potenciar la investigación en IA sostenible, mejorar la eficiencia energética de infraestructuras digitales y promover la integración de tecnologías como el blockchain verde en el tejido productivo.

Esta iniciativa se enmarca en el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, la Agenda España Digital 2026 y la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Entre los objetivos fijados se incluye la elaboración de una guía de buenas prácticas, un catálogo de algoritmos eficientes y otro de algoritmos para abordar problemas ambientales, la generación de una calculadora de impacto para autoevaluación, así como medidas de apoyo a la concienciación y formación de desarrolladores de IA.

Su página web funciona como un espacio de conocimiento sobre inteligencia artificial sostenible, donde se puede estar al tanto de las principales noticias, eventos, entrevistas, etc. relacionadas con este campo. Además, organizan competiciones, como hackathones, con el fin de impulsar soluciones que ayuden a resolver retos medioambientales.

El Futuro de la IA sostenible

El camino hacia una inteligencia artificial más responsable depende del esfuerzo conjunto de gobiernos, empresas y la comunidad científica. La inversión en investigación, el desarrollo de regulaciones adecuadas y la concienciación sobre IA ética serán clave para garantizar que esta tecnología impulse el progreso sin comprometer el planeta ni la sociedad.

La IA sostenible no solo es un desafío tecnológico, sino una oportunidad para transformar la innovación en un motor de bienestar global. De todos depende que podamos progresar como sociedad sin destruir el planeta.