La conversación sobre inteligencia artificial y contaminación se ha disparado por una razón: a medida que la IA se vuelve ubicua, también crecen sus costes ambientales. Y no hablamos solo de “electricidad para entrenar modelos”, sino de un impacto más amplio: energía, agua, materiales críticos, residuos electrónicos y una demanda de centros de datos que presiona redes eléctricas y recursos locales.
Cabe mencionar que la IA puede ayudar a mejorar la eficiencia energética, logística o industrial, pero eso no elimina su huella; la clave está en medirla y gestionarla.
¿Por qué la IA supone un problema para el medioambiente?
Aunque la Inteligencia Artificial se perciba como algo “virtual”, su funcionamiento depende de infraestructuras físicas muy intensivas y de grandes cantidades de electricidad lo que, según la fuente energética, puede traducirse en emisiones de gases de efecto invernadero.
Algunos aspectos de la IA que son problemáticos para el medioambiente son:
- Consumo eléctrico y emisiones de centros de datos. La IA vive en servidores, y su demanda crece por dos vías: entrenamiento de modelos (muy intensivo durante semanas o meses) e inferencia (cada consulta/uso), que a gran escala puede acabar sumando más que el entrenamiento.
- Huella hídrica: la IA también consume agua. La IA no solo “quema” electricidad: también necesita agua para refrigeración (dependiendo del diseño del centro de datos) y hay un “coste hídrico” total que incluye operación y cadena de suministro.
- Materiales, hardware y residuos electrónicos. Cada “salto” en capacidad de IA empuja una carrera por GPUs/TPUs, almacenamiento, redes y sistemas de refrigeración. Eso implica un aumento de emisiones incorporadas (fabricación, logística, construcción), dependencia de minerales y materiales críticos y un aumento de e-waste si no se alargan ciclos de vida, se reacondiciona y se recicla de forma efectiva.
- Falta de transparencia (y métricas comparables). Una parte del problema es que no siempre hay datos públicos consistentes sobre energía por entrenamiento/inferencia, intensidad de carbono por región, consumo de agua por centro de datos y emisiones de ciclo de vida del hardware.
¿Qué se está haciendo con respecto a los impactos ambientales de la Inteligencia Artificial?
La presión social y regulatoria está empujando a empresas e instituciones a tomarse en serio la relación entre inteligencia artificial y medio ambiente. Cada vez hay más iniciativas para medir la huella real de la IA, mejorar la eficiencia de los centros de datos y exigir transparencia sobre energía, emisiones y agua.
En paralelo, la comunidad técnica está desarrollando enfoques para que la IA sea útil sin crecer “a cualquier coste”, priorizando modelos y sistemas más eficientes.
- Regulación y presión institucional (UE y estándares): en Europa, el AI Act abre la puerta a exigir más transparencia y métricas de eficiencia energética a través de estándares y desarrollos posteriores. A nivel internacional, IEC/ISO ya han publicado guías y marcos para abordar la sostenibilidad y la evaluación de impactos en sistemas de IA (por ejemplo, ISO/IEC TR 20226 e ISO/IEC 42005).
- Medidas técnicas en centros de datos: se están implantando soluciones de refrigeración más eficiente (como direct-to-chip o inmersión) y estrategias de operación para reducir la huella, junto con compras de energía renovable, mejoras del PUE y ajuste de cargas a momentos con menor intensidad de carbono.
- “Green AI” en investigación y producto: crece el enfoque en modelos más pequeños o especializados cuando son suficientes, y en técnicas de optimización como distillation, quantization y pruning, además de mejoras en la eficiencia de inferencia (cachés, batching, routing) y más estudios que cuantifican energía, carbono y agua para proponer mitigaciones.
¿Cómo se pueden controlar las consecuencias medioambientales de la IA?
Controlar el impacto de la inteligencia artificial en el medio ambiente no pasa por “dejar de usar IA”, sino por medir y gestionar su huella real: energía, emisiones, consumo de agua y ciclo de vida del hardware. La clave es actuar en todo el proceso, desde cómo se entrenan y despliegan los modelos hasta dónde se alojan (centros de datos) y con qué electricidad se alimentan.
También es imprescindible exigir transparencia y métricas comparables, para que empresas y administraciones puedan fijar objetivos, auditar avances y evitar que la eficiencia se quede en puro marketing.
Control en el “modelo” (lo que construyes)
Empieza con modelos más pequeños, fine-tuning eficiente y evaluación de ganancia real. Prioriza eficiencia: cuantización, destilación, y límites de cómputo por experimento. Reduce iteraciones inútiles, mejora el diseño de datasets y prepara pruebas y early stopping.
Control en la “infraestructura” (dónde y cómo corre)
Ejecuta cargas intensivas en regiones/horas con menor intensidad de carbono (cuando sea posible). Elige proveedores/CPDs con métricas verificables de energía y agua (y objetivos públicos). Revisa la refrigeración: en zonas de estrés hídrico, evita arquitecturas muy dependientes de agua o exige mitigaciones.
Control en la “gobernanza” (lo que reportas y exiges)
Checklist práctico para empresas/organizaciones:
- Inventario de huella: separa entrenamiento vs inferencia y añade agua (no solo CO₂).
- KPIs: kWh por 1.000 inferencias, litros por 1.000 inferencias (si aplica), CO₂ por caso de uso, y vida útil del hardware.
- Compras responsables: políticas para alargar vida (reacondicionado, reutilización interna) y planes de fin de vida.
- Impact assessment: usar marcos tipo ISO/IEC 42005 para identificar riesgos/impactos y mitigaciones.
Un enfoque coherente con el debate “IA y transición”
La AIE insiste en que la IA puede aportar eficiencia al sistema energético, pero que el aumento de demanda eléctrica por centros de datos exige planificación e inversión para evitar cuellos de botella y mayor dependencia fósil.
En definitiva, la IA no es “inmaterial”: su huella depende de cómo se diseña, dónde se ejecuta y con qué energía se alimenta. La buena noticia es que ya existen palancas para reducir su impacto, desde modelos más eficientes hasta centros de datos mejor gestionados y mayor transparencia.
Integrar estos criterios en la toma de decisiones es clave para que la innovación avance sin comprometer objetivos climáticos. Porque el futuro pasa por alinear clima, medioambiente y tecnología en una misma estrategia: útil, medible y realmente sostenible.
