{"id":53409,"date":"2025-07-11T08:32:58","date_gmt":"2025-07-11T06:32:58","guid":{"rendered":"https:\/\/aclima.eus\/?p=53409"},"modified":"2025-07-11T08:34:40","modified_gmt":"2025-07-11T06:34:40","slug":"la-proliferacion-de-la-ia-acarrea-problemas-ambientales-que-es-necesario-abordar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aclima.eus\/eu\/la-proliferacion-de-la-ia-acarrea-problemas-ambientales-que-es-necesario-abordar\/","title":{"rendered":"La proliferaci\u00f3n de la IA acarrea problemas ambientales que es necesario abordar"},"content":{"rendered":"

Si bien la IA puede ser una herramienta decisiva para optimizar la<\/strong> eficiencia de los sistemas<\/strong>, como los energ\u00e9ticos o log\u00edsticos, apoyando la reducci\u00f3n de emisiones, la popularizaci\u00f3n de los modelos de Inteligencia Artificial implica impactos ambientales, como una mayor generaci\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos<\/strong>, consumo de energ\u00eda y agua<\/strong>. Por ejemplo, los centros de datos y las redes de transmisi\u00f3n son responsables del 1% de las emisiones de GEI, y estos han aumentado desde los 500.000 existentes en 2012 a los cerca de 8 millones<\/strong> que hay actualmente en el mundo. Realizar una consulta a un modelo de IA requiere entre 6 y 10 veces m\u00e1s energ\u00eda<\/strong> que una b\u00fasqueda web tradicional, y los expertos alertan de que, si no se aplican medidas, la IA producir\u00e1 entre 1,2 y 5 millones de toneladas m\u00e9tricas de residuos<\/strong> solo en esta d\u00e9cada. Pero tambi\u00e9n piensan que aplicar medidas circulares podr\u00eda reducir la generaci\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos hasta en un 86%<\/strong><\/a>.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de la Inteligencia Artificial a gran escala es un avance de primer orden, pero como cualquier innovaci\u00f3n tambi\u00e9n supone una serie de consecuencias. En concreto, su impacto ambiental es complejo, ya que implica efectos en \u00e1mbitos como los materiales estrat\u00e9gicos, los residuos electr\u00f3nicos o el consumo de agua y energ\u00eda. Seg\u00fan un informe de la Agencia Internacional de la Energ\u00eda<\/a> la demanda de electricidad de los centros de datos a nivel mundial se duplicar\u00e1 para 2030<\/strong>, siendo la IA la principal causa de esta escalada. Si bien actualmente la IA representa entre el 10% y el 20% del uso energ\u00e9tico de los centros de datos<\/a>, durante esta d\u00e9cada ese porcentaje puede escalar hasta el 70%<\/strong>. Hoy d\u00eda, se calcula que los centros de datos son responsables de entre el 0,5 y el 1% de las emisiones de GEI<\/a>, pero esa aportaci\u00f3n va a ir en aumento y, adem\u00e1s, se ha de considerar el impacto en la generaci\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos y en el consumo de agua, debido a la alta refrigeraci\u00f3n que requieren los equipos de \u00faltima generaci\u00f3n. Con todo, los expertos avisan de que, si Internet fuera un pa\u00eds, ser\u00eda el sexto m\u00e1s contaminante del mundo<\/a>.<\/p>\n

El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente ha elaborado una nota t\u00e9cnica<\/a><\/strong> en la que analiza la huella ambiental de la IA y las opciones para incrementar la sostenibilidad de este tipo de tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Consumo de materiales<\/u><\/strong><\/p>\n

La fabricaci\u00f3n de ordenadores requiere de un volumen muy alto de materiales, se estima que para elaborar una computadora de 2 kg\u00a0se necesitan 800 kg de materias primas<\/a>. Adem\u00e1s, los microchips tienen en su composici\u00f3n muchos elementos de tierras raras<\/strong>, cuya extracci\u00f3n genera un elevado impacto ambiental. Los semiconductores est\u00e1n hechos principalmente de\u202fsilicio<\/strong>, al que se a\u00f1aden otros metales y minerales que mejoran su conductividad y durabilidad, entre ellos tantalio, litio, galio, germanio, cobalto, paladio y tungsteno.<\/p>\n

Consumo energ\u00e9tico<\/u><\/strong><\/p>\n

Los centros de datos que albergan la tecnolog\u00eda de IA necesitan mucha energ\u00eda, en muchos casos procedente de combustibles f\u00f3siles<\/strong>, lo que produce gases de efecto invernadero. Aunque las grandes empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e1n impulsando la adopci\u00f3n de energ\u00edas renovables, las previsiones dicen que con las actuales escalas estas solo podr\u00e1n cubrir el 40% de la demanda energ\u00e9tica<\/strong> de los centros de datos.<\/p>\n

La potencia de c\u00e1lculo que necesita un modelo de IA consume 33 veces m\u00e1s energ\u00eda<\/strong><\/a> para completar una tarea que un software espec\u00edfico, y la Agencia Internacional de la Energ\u00eda calcula que una pregunta a ChatGPT consume 10 veces la electricidad<\/a>\u00a0de una b\u00fasqueda de Google. De igual manera, el Instituto de la Ingenier\u00eda de Espa\u00f1a ha informado de que el entrenamiento de GPT-3 consumi\u00f3 unos 78.437 kWh de electricidad<\/a>, lo que equivale al gasto de una vivienda media espa\u00f1ola durante 23 a\u00f1os.\u00a0La raz\u00f3n es que los modelos de IA para su correcto funcionamiento necesitan estar siempre encendidos<\/strong>, lo que dispara la energ\u00eda que consumen. De esta manera, integrar la IA en los motores de b\u00fasqueda online podr\u00eda multiplicar decisivamente el coste energ\u00e9tico, y algunas estimaciones apuntan que podr\u00eda alcanzar casi 30 mil millones de kWh por a\u00f1o<\/strong>. En general, la potencia de c\u00e1lculo necesaria para mantener el crecimiento de la IA\u00a0se duplica aproximadamente cada 100 d\u00edas<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Emisiones gases efecto invernadero <\/u><\/strong><\/p>\n

Adem\u00e1s, los expertos avisan de que el aumento de la demanda de energ\u00eda provocado por la IA puede generar emisiones equivalentes a las de 16 millones de autom\u00f3viles<\/strong>. Microsoft ha anunciado recientemente que sus\u00a0emisiones de CO2 han aumentado casi un 30%<\/strong><\/a>\u00a0desde 2020 debido a la expansi\u00f3n de los centros de datos.\u00a0Las emisiones de GEI de Google en 2023<\/a>\u00a0fueron casi un 50% superiores a las de 2019<\/strong>, en gran parte debido a la demanda de energ\u00eda vinculada a los centros de datos. Como ejemplo, se calcula que el entrenamiento del modelo GPT-3<\/a>\u00a0implic\u00f3 la emisi\u00f3n de 552 toneladas m\u00e9tricas de CO2 a la atm\u00f3sfera<\/strong><\/a>.<\/p>\n

Consumo de agua<\/u><\/strong><\/p>\n

Una investigaci\u00f3n<\/a> alerta de que la huella de carbono de los modelos de inteligencia artificial, especialmente los\u00a0Large Language Models, <\/em><\/strong>es muy alta. As\u00ed, predicen que para 2027 la demanda global de servicios de IA puede conllevar el gasto de entre 4.200 y 6.600 millones de metros c\u00fabicos de agua<\/strong>.\u00a0Otras estimaciones informan de que el modelo GPT-3 consume unos\u202f500 ml de agua por cada 10 a 50 consultas<\/a> y en su entrenamiento pueden haberse gastado 700.000 litros de agua<\/a>.<\/p>\n

El origen de este fen\u00f3meno est\u00e1 en la necesidad de los centros de datos de agua para refrigerar los componentes el\u00e9ctricos, de hecho, dependiendo de su configuraci\u00f3n utilizan entre\u00a00,18 y 1,1 litros de agua por cada kWh<\/strong>\u00a0de energ\u00eda consumida<\/a> y, los centros de datos de Google consumieron 12.700 millones de litros de agua dulce<\/a> en Estados Unidos durante 2021, el 90% agua potable. Adem\u00e1s, hay que considerar que los chips que se emplean para la IA, las GPU, consumen m\u00e1s energ\u00eda y emiten m\u00e1s calor que los chips de CPU tradicionales, lo que provoca que deba gastarse un mayor volumen de agua para refrigerarlos.<\/p>\n

Residuos electr\u00f3nicos<\/u><\/strong><\/p>\n

Un estudio publicado en Nature Computational Science<\/a> advierte de que el desarrollo de la inteligencia artificial generativa, y en particular los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, podr\u00eda generar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electr\u00f3nica<\/strong><\/a> para 2030. Esto supone en la pr\u00e1ctica que la IA puede multiplicar por 1.000 la basura electr\u00f3nica durante la presente d\u00e9cada<\/strong><\/a>. En su mayor parte, estos residuos provendr\u00e1n de los elementos del hardware, como las unidades de procesamiento o las de almacenamiento, y los sistemas de alimentaci\u00f3n. Los residuos electr\u00f3nicos generados podr\u00edan incluir 1,5 millones de toneladas de placas de circuitos impresos y 0,5 millones de toneladas de bater\u00edas, que pueden contener materiales peligrosos.<\/p>\n

Este asunto es importante, ya que los centros de datos producen residuos con presencia de sustancias peligrosas<\/strong>, como el mercurio, el plomo u otros metales pesados. Adem\u00e1s, al tratarse de una tecnolog\u00eda innovadora, la IA origina que el recambio de componentes venga determinado por su rendimiento en vez de por su vida \u00fatil<\/strong>, ya que perder potencia de c\u00e1lculo los dejar\u00eda obsoletas. As\u00ed, la generaci\u00f3n de RAEE es cada vez mayor<\/p>\n

El Monitor Mundial de Residuos Electr\u00f3nicos de las Naciones Unidas afirma que la cantidad de residuos electr\u00f3nicos aumenta cinco veces m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad real de reciclarlos, y en 2022 se registraron 62 millones de toneladas de RAEE<\/a>.<\/p>\n

En cualquier forma, los expertos opinan que adoptar principios circulares en la gesti\u00f3n del hardware de la IA<\/strong>, alargando la vida \u00fatil de la infraestructura operativa y reutilizando materiales podr\u00eda reducir la generaci\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos hasta en un 86%<\/strong><\/a>. En este sentido, m\u00e1s de 190 pa\u00edses han adoptado una serie de recomendaciones no vinculantes<\/a> sobre el uso \u00e9tico de la IA, que incluyen medidas ambientales. En el \u00e1mbito europeo, el Reglamento (UE) 2024\/1689<\/strong><\/a> integra criterios de sostenibilidad, transparencia y mitigaci\u00f3n de riesgos respecto al uso de la de inteligencia artificial. A nivel nacional existe la iniciativa Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV)<\/strong><\/a>, que promueve soluciones m\u00e1s sostenibles para reducir la huella ecol\u00f3gica de la IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Si bien la IA puede ser una herramienta decisiva para optimizar la eficiencia de los sistemas, como los energ\u00e9ticos o log\u00edsticos, apoyando la reducci\u00f3n de emisiones, la popularizaci\u00f3n de los modelos de Inteligencia Artificial implica impactos ambientales, como una mayor generaci\u00f3n de residuos electr\u00f3nicos, consumo de energ\u00eda y agua. 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