La inteligencia artificial tiene un impacto muy grande en el medio ambiente. Usar IA contamina la naturaleza, consume recursos, energía, agua, y crea residuos.
https://es.wired.com/articulos/las-emisiones-contaminantes-de-google-se-disparan-a-causa-de-la-ia
A continuación se expondrán datos que respaldan esta información:
Primero, la energía. Los centros de datos que entrenan y ejecutan los modelos de IA necesitan muchísima electricidad. Según un informe de la OCDE, la huella de carbono operativa de la IA está muy relacionada con su consumo energético.[1] Además, según CBRE, se espera que para 2027 la IA consuma entre 85 y 134 TWh al año. Eso es muchísimo, es comparable al consumo de energía de un país pequeño durante varios años. [2]
El uso de agua es también un problema serio. Para enfriar los servidores, muchos centros de datos usan agua. “El País” informa que Microsoft, por ejemplo, usó casi 13.000 millones de litros de agua en sus centros para refrigeración y no todo se recuperó: más de la mitad se evaporó o se perdió. Google, requirió unos 8.600 millones de litros, pero solo devolvió al sistema un 26,6 % de esa cantidad. [3]
También hay datos de otros estudios, como el blog de PNAV, que explica que algunos centros usan entre 0,18 y 1,1 litros de agua por kWh de electricidad para enfriar la infraestructura de IA.[4] Además, se estima que para 2027 los centros de datos podrían usar entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua. Eso puede causar un estrés hídrico muy fuerte, especialmente en zonas donde el agua ya es escasa. [5]
Otro problema son las emisiones de carbono. Google dijo que sus emisiones de gases de efecto invernadero han subido mucho por la IA. Según Wired, en 2023 Google tuvo 14,3 millones de toneladas métricas de CO2, 13% más que en el año anterior y 48 % más que en 2019. Eso no es poco y gran parte viene del consumo de sus centros de datos mientras ejecutan IA. [6]
Además, hay estudios académicos que muestran cómo de grande es la huella de entrenar modelos avanzados. Por ejemplo, un trabajo reciente estima que desarrollar un modelo de lenguaje y entrenarlo emitió 493 toneladas métricas de CO2 y usó 2,769,000 litros de agua. Eso es equivalente, por ejemplo, a alimentar unas 98 casas en EEUU durante un año. [7]
También, en EEUU, los centros de datos han generado en un periodo reciente más de 105 millones de toneladas de CO2, lo que sería el 2,18% de las emisiones nacionales. [8]
Además hay un coste oculto. Un estudio también calculó que la IA produce contaminantes del aire en su ciclo de vida, lo que perjudica la salud pública. [9]
Otro problema son los residuos electrónicos. En 2023 la IA ya generó unas 2.600 toneladas de desechos electrónicos entre servidores, tarjetas gráficas, y otros componentes. Estos componentes usan metales raros, cuya extracción contamina mucho y destruye partes de la naturaleza cuando se extraen de la tierra. [5]
Entonces, la naturaleza sufre de varias formas: por el gran consumo eléctrico, por el uso de agua para refrigeración, por la extracción de minerales para construir la infraestructura, y también por los residuos que quedan cuando las máquinas envejecen o se cambian.
No estamos diciendo que la IA deba parar, tiene muchas ventajas, para medicina, educación, ciencia. Pero es muy importante usarla con cuidado y controlar quien la puede usar y para qué. No podemos ignorar que para entrenar un modelo grande y listo gastamos tanta energia y agua. Si no tenemos una estrategia verde, vamos a seguir destruyendo naturaleza con cada pregunta boba que hacemos a IA.
Debiamos usar más energía renovable en los centros de datos, diseñar IA más eficiente que necesite menos potencia, reciclar bien las máquinas viejas, medir las emisiones de forma transparente y solo dejar que IA sea usada para lo que importa. Si no, el coste para el planeta va a ser muy alto.
La IA, aunque no la veamos, no es invisible, la huella está ahí, y si no ponemos límites, vamos a pagar un precio muy caro.
[1]:https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2022/11/measuring-the-environmental-impacts-of-artificial-intelligence-compute-and-applications_3dddded5/7babf571-en.pdf » measuring the enviromental impacts of artificial intelligence compute and applications”, OECD
[2]: https://www.cbre.es/insights/articles/centros-de-datos-ia-y-sostenibilidad-navegando-por-la-paradoja-del-carbono «Centros de datos, IA y sostenibilidad: navegando por la paradoja del carbono”, CBRE Spain
[3]: https://elpais.com/tecnologia/2024-07-16/la-inteligencia-artificial-ya-es-un-problema-medioambiental.html«La inteligencia artificial ya es un problema medioambiental”, EL PAÍS
[4]: https://algoritmosverdes.gob.es/es/noticias/los-impactos-ambientales-de-la-ia «Los impactos ambientales de la IA”, PNAV
[5]: https://www.naiz.eus/es/hemeroteca/gara/editions/2025-02-08/hemeroteca_articles/el-impacto-ambiental-de-la-ia-en-cinco-grandes-cifras «El impacto ambiental de la IA en cinco grandes cifras”, NAIZ
[6]: https://es.wired.com/articulos/las-emisiones-contaminantes-de-google-se-disparan-a-causa-de-la-ia “Las emisiones contaminantes de Google se disparan a causa de la IA”, WIRED
[7]: https://arxiv.org/abs/2503.05804 «Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models»
[8]: https://arxiv.org/abs/2411.09786 «Environmental Burden of United States Data Centers in the Artificial Intelligence Era»
[9]: https://arxiv.org/abs/2412.06288 «The Unpaid Toll: Quantifying the Public Health Impact of AI»
