Toni Garrell y una representación de la IA
¿Es la inteligencia artificial un enemigo de la sostenibilidad?
"Ha llegado el momento de ser conscientes de la insostenibilidad de la IA en la línea de desarrollo actual y asumir que no solo hay que evaluar los sistemas de inteligencia artificial por la calidad de sus respuestas o su precisión, sino también por la energía, el agua y los recursos materiales que necesitan para funcionar"
Hace días, a raíz del foro de la Real Academia Europea de Doctores (RAED) sobre sostenibilidad, que tuve el honor de coordinar, y ante los incrementos del consumo eléctrico provocados por el aumento de las temperaturas hasta valores nunca vistos en Europa, me he preguntado varias veces si la inteligencia artificial (IA) puede considerarse sostenible cuando su crecimiento amenaza con aumentar significativamente la presión sobre los recursos naturales, atendiendo a que cada conversación con una IA, cada imagen generada y cada modelo entrenado requieren una capacidad de cálculo extraordinaria alojada en centros de datos cada vez más grandes.
Sin duda, la IA se está convirtiendo en el símbolo del progreso tecnológico del siglo XXI. Sus avances pueden ayudar a optimizar procesos industriales, reducir emisiones, mejorar la eficiencia energética y acelerar la transición ecológica.
Sin embargo, detrás de estos hechos existen riesgos significativos y una realidad que no podemos ignorar: la IA se sostiene sobre una infraestructura física gigantesca que consume enormes cantidades de electricidad, agua y materias primas críticas.
Si consideramos el consumo eléctrico, hay que recordar que, según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh de electricidad en 2024, equivalentes al 1,5% de toda la electricidad mundial o, lo que es lo mismo, al consumo eléctrico conjunto de España y Portugal.
Asimismo, diversas estimaciones sitúan el consumo de agua para la refrigeración de los centros de datos de IA en torno a un billón de litros anuales, la misma cantidad que se requiere anualmente para 1,8 millones de personas. Una cantidad que adquiere una dimensión especialmente preocupante en regiones afectadas por sequías recurrentes.
A la vez, hay que considerar que la IA utiliza procesadores avanzados que requieren materiales escasos como el cobre, el litio, el níquel, el cobalto, el galio, el germanio y diversas tierras raras, cuya extracción genera o puede generar notables impactos ambientales: destrucción de ecosistemas, contaminación de acuíferos, emisiones derivadas de la minería y generación de residuos tóxicos.
Unas cifras preocupantes que exigen una revisión precisa de cómo actúan las IA ante cada acción que ejecutan y si es necesario desplegar en cada una de ellas la totalidad de su potencial.
El modelo actual de crecimiento de la IA sí presenta características difícilmente compatibles con los objetivos climáticos y ambientales del planeta. El consumo de recursos de los modelos actuales exige buscar soluciones, atendiendo a que la IA, más que una aliada de la sostenibilidad, se ha convertido en uno de sus mayores desafíos.
Ha llegado el momento de ser conscientes de la insostenibilidad de la IA en la línea de desarrollo actual y asumir que no solo hay que evaluar los sistemas de inteligencia artificial por la calidad de sus respuestas o su precisión, sino también por la energía, el agua y los recursos materiales que necesitan para funcionar, en la línea propuesta por los defensores de la Green AI, centrados en reducir el coste ambiental de la IA.
La inteligencia artificial no es, por sí misma, un enemigo de la sostenibilidad. Puede convertirse en una herramienta decisiva para optimizar el consumo energético, gestionar mejor los recursos naturales o acelerar la transición ecológica.
Sin embargo, para que ello sea posible será necesario cambiar el paradigma actual: dejar de perseguir únicamente modelos cada vez más grandes y potentes para desarrollar sistemas cada vez más eficientes, transparentes y responsables.
En definitiva, el verdadero progreso no consistirá en construir una inteligencia artificial capaz de hacer más, sino una inteligencia artificial capaz de conseguir los mismos resultados utilizando muchos menos recursos y respetando mucho mejor los límites ambientales del planeta.
La comunidad científica y tecnológica es plenamente consciente de este desafío y trabaja para lograr que la inteligencia artificial sea mucho más eficiente y sostenible.
La cuestión es quién decidirá las prioridades, qué intereses primarán y cuándo se antepondrán los criterios de sostenibilidad frente a los de conseguir ser los primeros en aproximarse a una superinteligencia artificial que, si bien actualmente no existe ninguna evidencia de que una IA sea consciente, diversos investigadores y líderes tecnológicos advierten de los riesgos que podría plantear si llegara a superar ampliamente las capacidades humanas.
