El coste ambiental de la IA en debate (Foto: Instagram)
La inteligencia artificial parece estar confinada a una pantalla, pero, entre bastidores, ocupa grandes espacios, consume electricidad, requiere refrigeración y genera una huella ambiental más significativa de lo que muchos imaginan. Cada pregunta enviada a herramientas como ChatGPT activa servidores en algún lugar, procesa datos y consume energía para ofrecer respuestas rápidamente.
Recientemente, un aviso asociado a la ONU se viralizó en redes sociales con una versión peculiar: sugerir dejar de decir “por favor” y “gracias” al interactuar con chatbots. Sin embargo, la cuestión es más compleja. Investigadores de la Universidad de las Naciones Unidas destacan que la expansión de la IA acarrea costes ambientales reales y que mensajes extensos, respuestas detalladas y un uso frecuente aumentan la carga sobre los sistemas.
El peso invisible de la IA
De acuerdo con el informe del Instituto de la Universidad de las Naciones Unidas para Agua, Medio Ambiente y Salud, la IA no es solo una tecnología digital, sino que también depende de una infraestructura física: centros de datos, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, equipos electrónicos y amplias instalaciones para su montaje.
Los números son impresionantes. Hasta 2030, el consumo anual de agua vinculado a la IA podría alcanzar los 9,3 billones de litros, equivalente a las necesidades domésticas de unos 1.300 millones de personas en África Subsahariana. En el mismo periodo, la electricidad consumida por los centros de datos impulsados por IA podría llegar a 945 teravatios hora al año, casi tres veces el consumo anual combinado de países como Pakistán, Bangladés y Nigeria.
La huella territorial también es significativa. Se estima que, para 2030, la infraestructura de IA podría ocupar alrededor de 14.500 kilómetros cuadrados. No es solo “la nube”: hay tierra, agua, energía, cables, servidores y sistemas de refrigeración funcionando sin tregua.
¿Por qué importan los mensajes extensos?
Decir “por favor” o “gracias” no es por sí solo el gran culpable climático de la IA. El problema surge cuando millones de usuarios multiplican instrucciones largas, peticiones frecuentes y respuestas innecesariamente largas. En sistemas de IA, más texto generalmente implica más procesamiento, tanto para interpretar la solicitud como para generar la respuesta.
Por ello, algunos especialistas abogan por un uso más directo de las herramientas. No se trata de convertir la interacción en algo descortés, sino de evitar excesos que no aportan valor. Un comando breve y claro puede requerir menos recursos que un mensaje lleno de adornos.
En lugar de redactar un párrafo entero para obtener una respuesta sencilla, el usuario puede ser conciso. También es posible indicar al sistema que responda de forma sucinta, limitando textos extensos cuando no sean necesarios. Pequeñas decisiones individuales no resolverán el problema por sí solas, pero ayudan a minimizar el desperdicio a gran escala.
Ejemplos de instrucciones útiles:
• Responde de forma breve
• Ofrece solo lo esencial
• Emplea una frase cuando sea posible
• No repitas la pregunta
• Realiza preguntas adicionales solo si son indispensables
El aviso de la ONU
La frase que resume el informe es clara: “La inteligencia artificial no es solo una tecnología digital, sino también un sistema material con costes ambientales medibles.” Esa parte suele perderse cuando la discusión se convierte en un meme sobre buenas maneras.
El aviso no implica que cada “gracias” esté destruyendo el planeta. Significa que la IA, usada a escala global, compite por recursos con otras necesidades humanas. Agua para enfriar servidores, electricidad para procesar instrucciones y terrenos para centros de datos conforman una ecuación que también incluye desigualdad, clima e infraestructura.
La huella de carbono se evalúa con frecuencia, pero medir solo las emisiones de CO₂ es insuficiente. La evaluación ambiental abarca agua, territorio, residuos electrónicos y el origen de la energía utilizada. Un centro de datos alimentado por fuentes renovables tendrá un impacto distinto al de otro dependiente de combustibles fósiles, pero ambos requieren materiales, refrigeración y mantenimiento constantes.
Los centros de datos se diseñan para garantizar una temperatura y humedad óptimas. Utilizan sistemas de enfriamiento por aire, agua enfriada en circuitos cerrados o tecnologías de refrigeración evaporativa. Cada uno de estos métodos conlleva consumo de recursos hídricos o energía eléctrica en proporciones variables.
Además, el entrenamiento de modelos de IA a gran escala se lleva a cabo en clusters de GPU de alto rendimiento. Estas unidades de procesamiento especializado pueden requerir miles de horas de cálculo intensivo, lo que se traduce en un consumo energético elevado y en la necesidad de sistemas de refrigeración reforzada.
Para el usuario común, la recomendación más práctica es utilizar la IA con un propósito claro. Formular las preguntas justas, evitar la redundancia, reducir las respuestas extensas cuando no aporten valor y reservar las tareas más exigentes para casos en los que realmente sean necesarias. La cortesía puede mantenerse, pero la objetividad se convierte en una forma discreta de ahorro digital.
