{"id":57898,"date":"2025-09-30T15:14:48","date_gmt":"2025-09-30T13:14:48","guid":{"rendered":"https:\/\/luxiders.com\/?p=57898"},"modified":"2025-10-01T10:11:32","modified_gmt":"2025-10-01T08:11:32","slug":"la-contaminacion-oculta-de-la-ia-por-que-los-algoritmos-limpios-son-un-mito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/luxiders.com\/es\/la-contaminacion-oculta-de-la-ia-por-que-los-algoritmos-limpios-son-un-mito\/","title":{"rendered":"La contaminaci\u00f3n oculta de la IA | Por qu\u00e9 los \u201calgoritmos limpios\u201d son un mito"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial nos deslumbra con su promesa: conocimientos m\u00e1s r\u00e1pidos, automatizaci\u00f3n m\u00e1s inteligente, herramientas creativas al alcance de la mano. Pero detr\u00e1s del escenario deja un rastro m\u00e1s oscuro: consumo masivo de energ\u00eda, agotamiento del agua, residuos electr\u00f3nicos e incluso costes para la salud. Si no afrontamos el impacto ambiental de la IA, corremos el riesgo de socavar una de las pocas revoluciones tecnol\u00f3gicas que podr\u00eda ayudarnos a combatir el cambio clim\u00e1tico. Aqu\u00ed est\u00e1n las razones de fondo por las que la IA es perjudicial para el medioambiente \u2014con datos de miedo, advertencias de expertos y algunos caminos a seguir.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n

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Consumo energ\u00e9tico gigantesco y emisiones de carbono\n<\/h2>\n

La Inteligencia Artificial es una herramienta con un enorme potencial para ayudarnos a afrontar el cambio clim\u00e1tico, las enfermedades, los descubrimientos cient\u00edficos y mucho m\u00e1s<\/a>. Pero debemos dejar de blanquearla como \u201cverde por defecto\u201d. Ocultos en su infraestructura existen problemas graves: contaminaci\u00f3n, agotamiento de recursos e inequidad.<\/p>\n

Entrenar grandes modelos de IA<\/a> est\u00e1 lejos de ser barato en t\u00e9rminos energ\u00e9ticos. En Harvard Business Review<\/a>, Shaolei Ren y Adam Wierman informan de que entrenar un solo modelo grande puede consumir miles de megavatios por hora de electricidad y emitir cientos de toneladas de CO\u2082. Seg\u00fan “How Companies Can Mitigate AI\u2019s Growing Environmental Footprint”<\/em>, algunas estimaciones sugieren que operar un gran modelo de IA a lo largo de su vida \u00fatil emite m\u00e1s carbono que un coche convencional.<\/p>\n

Por su parte, el art\u00edculo de MIT News “Explained: Generative AI\u2019s environmental impact”<\/em><\/a> destaca que los modelos generativos (como ChatGPT) requieren un enorme poder computacional \u2014y que la inferencia (responder a las consultas de los usuarios) implica un consumo energ\u00e9tico continuo.<\/p>\n

Solo en Estados Unidos, un an\u00e1lisis de 2.132 centros de datos revel\u00f3 que consumieron m\u00e1s del 4% de la electricidad nacional, produjeron m\u00e1s de 105 millones de toneladas de CO\u2082e y tuvieron intensidades de carbono un 48% superiores al promedio nacional. A medida que los modelos de IA se entrenan, reentrenan y usan cada vez m\u00e1s, esta demanda de energ\u00eda crece m\u00e1s r\u00e1pido de lo que muchas redes el\u00e9ctricas y sistemas renovables pueden soportar.<\/p>\n

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En t\u00e9rminos de IA, necesitamos nuevas normas: auditor\u00edas de impacto ambiental, regulaci\u00f3n, est\u00e1ndares abiertos e ingenier\u00eda que valore la sostenibilidad tanto como el rendimiento.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n

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Uso de agua y p\u00e9rdidas por refrigeraci\u00f3n\n<\/h2>\n

No se trata solo de electricidad: la infraestructura de la IA depende en gran medida del agua para enfriar los servidores y evitar que se derritan.<\/p>\n

El estudio “Uneven Distribution of AI\u2019s Environmental Impacts”<\/em> se\u00f1ala que los centros de datos requieren enormes cantidades de agua dulce que se evapora para gestionar el calor. En “Environmental Impact of Artificial Intelligence”<\/em>, algunas proyecciones estiman que para 2027 las operaciones de IA podr\u00edan extraer entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros c\u00fabicos de agua \u2014m\u00e1s de la mitad del consumo anual de agua del Reino Unido.<\/p>\n

Un estudio pionero titulado “Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models”<\/a> descubri\u00f3 que, m\u00e1s all\u00e1 del entrenamiento, la fase de desarrollo del modelo (recopilaci\u00f3n de datos, trabajo de arquitectura, pruebas) contribuy\u00f3 aproximadamente con el 50% de las emisiones totales de carbono y consumi\u00f3 millones de litros de agua.<\/p>\n

Las innovaciones en refrigeraci\u00f3n \u2014como la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida en lugar del aire\u2014 pueden ayudar: las investigaciones sugieren que la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida puede reducir las emisiones hasta en un 50%, permitir un uso de agua casi nulo y disminuir el tama\u00f1o de los edificios. En regiones propensas a la sequ\u00eda, esa demanda de agua puede ser catastr\u00f3fica: los ecosistemas locales y las comunidades son quienes pierden.<\/p>\n

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La propia afirmaci\u00f3n de Google de que una solicitud de texto t\u00edpica en IA utiliza \u201c5 gotas de agua\u201d (0,26 ml) y 0,24 vatios-hora gener\u00f3 cr\u00edticas: los expertos sostienen que subestima el uso m\u00e1s amplio del sistema, ignora el consumo indirecto de agua y puede ocultar los efectos de escala.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n

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\u00a9 Pawel Czerwinski via Unsplash<\/figcaption><\/figure> <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n
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Residuos electr\u00f3nicos y otros costes ocultos de la IA\n<\/h2>\n

La IA exige m\u00e1s que ciclos de c\u00f3mputo<\/h3>\n

Exige hardware de vanguardia, y eso genera costes ambientales desde el origen: las GPU (unidades de procesamiento gr\u00e1fico), los ASIC y los chips especializados se fabrican con metales raros, miner\u00eda intensiva y procesos qu\u00edmicos t\u00f3xicos. A medida que los modelos evolucionan, las empresas actualizan con frecuencia su hardware, descartando equipos antiguos y aumentando los residuos electr\u00f3nicos (e-waste) a nivel mundial. “Artificial Intelligence and the Environment from the University of Delaware”<\/em><\/a> se\u00f1ala el e-waste como un impacto grave: los componentes contienen mercurio, plomo y cadmio \u2014peligrosos para el suelo y el agua\u2014. La carga ambiental no se limita al uso operativo, est\u00e1 presente desde la miner\u00eda hasta la eliminaci\u00f3n final.<\/p>\n

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La huella de la IA no es la misma en todos lados<\/h3>\n

Algunas comunidades sufren m\u00e1s, sobre todo aquellas ya bajo presi\u00f3n. Un estudio, “The Unpaid Toll: Quantifying the Public Health Impact of AI”<\/em>, sostiene que las emisiones de la IA (a lo largo de la fabricaci\u00f3n, operaci\u00f3n y eliminaci\u00f3n) degradan la calidad del aire mediante part\u00edculas finas, generando cargas en la salud p\u00fablica. Los autores estiman que los centros de datos de EE.UU. en 2030 podr\u00edan imponer costes en salud p\u00fablica superiores a 20.000 millones de d\u00f3lares anuales.<\/p>\n

En este sentido,\u00a0Reuters<\/a> inform\u00f3 que entre 2020 y 2023, las emisiones indirectas de las grandes tecnol\u00f3gicas (impulsadas por la infraestructura de IA) aumentaron un 150%, debido a centros de datos de alto consumo energ\u00e9tico. Por supuesto, el da\u00f1o ambiental y los costes de salud suelen considerarse \u201cexternalidades\u201d, es decir, no son pagados directamente por las empresas de IA, sino asumidos por residentes locales, a menudo en zonas de bajos ingresos o comunidades marginadas.<\/p>\n

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Efecto rebote y paradoja de Jevons<\/h3>\n

Mejorar la eficiencia no siempre ayuda al medio ambiente si el uso se dispara. La paradoja de Jevons sostiene que, a medida que una tecnolog\u00eda se vuelve m\u00e1s eficiente (m\u00e1s barata por uso), su utilizaci\u00f3n tiende a expandirse, anulando las mejoras. AP News<\/a> se\u00f1ala que una sola b\u00fasqueda con IA puede consumir 23 veces m\u00e1s energ\u00eda que una b\u00fasqueda t\u00edpica en Google, y a medida que la IA se integre m\u00e1s, estos costes energ\u00e9ticos aumentar\u00e1n.<\/p>\n

La propia afirmaci\u00f3n de Google de que un prompt t\u00edpico de texto con IA consume \u201c5 gotas de agua\u201d (0,26 ml) y 0,24 vatios-hora provoc\u00f3 cr\u00edticas: los expertos sostienen que minimiza el uso sist\u00e9mico, ignora el consumo indirecto de agua y puede ocultar los efectos de escala. La eficiencia por s\u00ed sola no resolver\u00e1 el problema. Si la IA se vuelve m\u00e1s omnipresente, el da\u00f1o ambiental agregado seguir\u00e1 aumentando.<\/p>\n

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“Una sola b\u00fasqueda con IA puede consumir 23 veces m\u00e1s energ\u00eda que una b\u00fasqueda t\u00edpica en Google, y a medida que la IA se integra m\u00e1s, estos costes energ\u00e9ticos aumentan.”<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n

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\u00a9 Nahrizul Kadri via Unsplash<\/figcaption><\/figure> <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n
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No digas que es sostenible si no puedes probarlo\n<\/h2>\n

La IA no es inherentemente mala, pero debemos adoptar controles rigurosos, transparencia y dise\u00f1os sostenibles. Algunas v\u00edas sugeridas son:<\/p>\n

El “National Engineering Policy Centre” del Reino Unido ha pedido que se haga obligatorio el reporte del consumo de energ\u00eda y agua en los centros de datos. Estos deber\u00edan respetar arquitecturas verdes y principios de \u201cIA verde\u201d, dise\u00f1ando modelos m\u00e1s peque\u00f1os, eficientes y validados con l\u00edmites de coste ambiental. Adem\u00e1s, todos deber\u00edamos usar t\u00e9cnicas que compartan o reutilicen c\u00e1lculos en lugar de reentrenar desde cero.<\/p>\n

Aprovechar ideas como SHIELD<\/strong>, un marco que co-optimiza carbono, agua y energ\u00eda en centros de datos distribuidos geogr\u00e1ficamente, muestra reducciones de hasta 3,7\u00d7 en carbono y 1,8\u00d7 en uso de agua frente al statu quo<\/em>.<\/p>\n

Todos deber\u00edamos pasar de la refrigeraci\u00f3n por aire a la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida, que puede reducir dr\u00e1sticamente las emisiones y la necesidad de agua. Tambi\u00e9n deber\u00edamos integrar la recuperaci\u00f3n del calor residual (para calefacci\u00f3n de edificios, universidades, etc.), como en el proyecto Aquasar<\/strong>.<\/p>\n

Deber\u00edamos elegir ubicaciones de centros de datos donde las energ\u00edas renovables sean abundantes y la red el\u00e9ctrica sea limpia. Pero tambi\u00e9n deber\u00edamos fomentar el uso directo de energ\u00eda solar, e\u00f3lica, hidroel\u00e9ctrica o incluso nuclear. Mejorar la resiliencia de las redes tambi\u00e9n es imprescindible: los picos de uso de IA suelen tensionarlas, aumentando la dependencia de respaldos f\u00f3siles. Y, por \u00faltimo, rastrear no solo el entrenamiento, sino tambi\u00e9n la fabricaci\u00f3n del hardware, su transporte, eliminaci\u00f3n y los impactos en la salud p\u00fablica.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n \n\n

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