Artículo de información
José Carlos Botto Cayo y Abel Marcial Oruna Rodríguez
26 de agosto del 2024
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una presencia omnipresente en la vida moderna, transformando industrias y revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, detrás de su impresionante capacidad para procesar información y generar resultados, se esconde una realidad preocupante: el inmenso consumo energético que requiere su funcionamiento. Este aspecto, a menudo pasado por alto en medio del entusiasmo por los avances tecnológicos, plantea serias preguntas sobre la sostenibilidad a largo plazo de la IA (Salas Valencia, 2024).
A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y omnipresentes, su demanda de recursos energéticos crece exponencialmente. Los centros de datos que alimentan estas tecnologías consumen cantidades masivas de electricidad, no solo para el procesamiento de datos, sino también para la refrigeración de los equipos. Esta creciente demanda energética ha llevado a expertos y líderes de la industria a advertir sobre un posible colapso energético si no se toman medidas para abordar este problema. La paradoja de la eficiencia, donde las mejoras tecnológicas llevan a un mayor uso y, por ende, a un mayor consumo total, complica aún más este panorama, planteando desafíos significativos para la sostenibilidad energética en la era de la IA (Salas Valencia, 2024).
El consumo energético de la IA: Un desafío creciente
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado nuestra interacción con la tecnología, pero su rápido avance trae consigo un desafío crítico: un consumo energético alarmante que podría desencadenar una crisis global. Detrás de cada chatbot y herramienta de generación de imágenes se encuentran enormes centros de datos, verdaderas «fábricas» digitales repletas de servidores que compiten por recursos energéticos. Estos centros, comparados a menudo con «cajas de pizza» llenas de chips, son los motores de la IA moderna, pero requieren cantidades significativas de energía para operar y refrigerarse (Correa, 2014).
El consumo energético de un solo centro de datos puede igualar al de una pequeña ciudad, y a medida que los modelos de IA se vuelven más complejos y poderosos, la demanda de energía aumenta exponencialmente. Esta situación ha llamado la atención de expertos en la industria, quienes han expresado su preocupación por un posible colapso energético si no se toman medidas para controlar esta creciente demanda. Según estimaciones, los sistemas de IA generativa pueden llegar a consumir hasta 33 veces más energía que una simple búsqueda en internet (Correa, 2014).
Las grandes compañías tecnológicas están invirtiendo miles de millones de dólares en la expansión de sus centros de datos para satisfacer la creciente demanda de servicios de IA. Sin embargo, este rápido crecimiento ha provocado un aumento exponencial no solo en el consumo energético, sino también en las emisiones de carbono, contribuyendo al cambio climático. La IA generativa, en particular, se destaca como uno de los mayores consumidores de energía, requiriendo cantidades masivas de datos y potencia de cálculo (Correa, 2014).
Para enfrentar este desafío, es esencial que las empresas tecnológicas adopten una mayor transparencia en cuanto a su consumo energético y que inviertan en tecnologías más sostenibles. Además, es necesario fomentar un debate global sobre el desarrollo y el uso de la IA, priorizando aplicaciones que ofrezcan un impacto positivo significativo y limitando aquellas que consuman recursos de manera desproporcionada. El reto del consumo energético de la IA es enorme, y es urgente encontrar soluciones innovadoras que permitan a esta tecnología continuar beneficiando a la humanidad sin poner en riesgo el futuro del planeta (Correa, 2014).
El impacto ambiental de la IA: Una preocupación creciente
Mientras la inteligencia artificial continúa su vertiginoso ascenso, su impacto en el consumo energético global se vuelve cada vez más evidente. Contrario a las opiniones optimistas de algunos líderes de la industria, la realidad muestra un panorama preocupante. Los centros de datos que alimentan la IA están generando una demanda de energía sin precedentes, lo que se traduce en un aumento significativo de las emisiones de gases de efecto invernadero. Estudios recientes proyectan que para 2027, la IA podría representar el 0,5 por ciento del consumo mundial de electricidad, equivalente al consumo anual de un país como Argentina (Gelles, 2024).
Esta creciente demanda energética está poniendo a prueba las infraestructuras existentes y forzando la creación de nuevas fuentes de energía. En algunas regiones, centrales eléctricas de carbón que estaban programadas para su cierre se mantienen en funcionamiento para satisfacer las necesidades de los nuevos centros de datos. Paralelamente, se están construyendo nuevas infraestructuras de gas natural específicamente para alimentar estos centros, lo que podría requerir la construcción de nuevos gasoductos y aumentar aún más la dependencia de los combustibles fósiles (Gelles, 2024).
Los gigantes tecnológicos, conscientes de este problema, están haciendo esfuerzos por controlar su consumo energético y promover la sustentabilidad. Sin embargo, las demandas de la IA han complicado estos esfuerzos, resultando en aumentos significativos de las emisiones de empresas como Google, Microsoft y Meta en los últimos años. Estas compañías argumentan que, a largo plazo, la IA será crucial para combatir la crisis climática, pero el camino hacia ese futuro sostenible parece estar lleno de desafíos inmediatos (Gelles, 2024).
La situación se complica aún más con los planes de expansión de la industria. Proyectos como el centro de datos de 100.000 millones de dólares planeado por Microsoft y OpenAI, que podría requerir tanta energía como cinco reactores nucleares, ilustran la magnitud del desafío energético que se avecina. Además, la evolución de los chips de IA hacia modelos más potentes y energéticamente exigentes sugiere que esta tendencia de consumo creciente podría continuar en el futuro previsible, planteando serias preguntas sobre la sostenibilidad a largo plazo de la revolución de la IA (Gelles, 2024).
El futuro de la IA: entre la innovación y la sostenibilidad
Mientras las grandes empresas tecnológicas continúan expandiendo su presencia en América Latina, surgen voces que cuestionan la sostenibilidad de este modelo de crecimiento. Las comunidades locales, cada vez más conscientes de los impactos ambientales y sociales de los centros de datos y la fabricación de chips, están alzando su voz en protesta. En México, por ejemplo, los residentes de Querétaro han manifestado su preocupación por el acceso al agua, llevando carteles que rezan «No es sequía, sino saqueo» y «Agua para la gente, no para las empresas» (McGovern, 2024).
La situación se complica aún más cuando se considera el aspecto laboral de la industria de la IA. La necesidad de etiquetar, categorizar y «limpiar» los datos que alimentan los sistemas de IA ha creado una nueva clase de trabajadores digitales, a menudo mal pagados y expuestos a contenido perturbador. Países como Venezuela, Colombia y Argentina se han convertido en fuentes de mano de obra barata para estas tareas, aprovechando las crisis económicas locales. Este modelo de «externalización del daño», como lo describe Sebastián Lehuedé, plantea serias cuestiones éticas sobre la equidad en la cadena de suministro de la IA (McGovern, 2024).
Frente a estos desafíos, algunos expertos abogan por un enfoque radicalmente diferente. Ana Valdivia sugiere que el desarrollo de la IA debería analizarse «desde abajo y a la izquierda», adoptando la perspectiva de las comunidades históricamente marginadas. Esta visión implica una reevaluación completa de cómo se distribuyen los beneficios y los costos de la revolución de la IA, especialmente en el contexto de la emergencia climática global (McGovern, 2024).
A medida que la industria de la IA continúa su vertiginoso crecimiento, se hace evidente la necesidad de un diálogo global y democrático sobre su futuro. Este diálogo debe incluir no solo a las grandes empresas tecnológicas y los gobiernos, sino también a las comunidades locales, los trabajadores y los defensores del medio ambiente. Solo a través de una conversación inclusiva y una consideración cuidadosa de los impactos a largo plazo, tanto ambientales como sociales, podremos asegurar que el desarrollo de la IA sea verdaderamente sostenible y beneficioso para todos. El desafío está en encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y la preservación de nuestro planeta y sus recursos, garantizando que el progreso no se logre a expensas de los más vulnerables (McGovern, 2024).
Referencias
Correa, N. (20 de Agosto de 2014). My market channel. Obtenido de El lado oscuro de la IA: ¿Podría llevarnos a un colapso energético?: https://mymarketchannel.com/entrada/el-lado-oscuro-de-la-ia-podria-llevarnos-a-un-colapso-energetico
Gelles, D. (19 de Julio de 2024). The New York Times en Español. Obtenido de La IA y su voraz consumo de energía atentan contra los objetivos climáticos: https://www.nytimes.com/es/2024/07/19/espanol/ia-energia-cambio-climatico.html
McGovern, G. (17 de Abril de 2024). Mingabay. Obtenido de La otra cara de la Inteligencia Artificial: estos podrían ser sus impactos ambientales en América Latina: https://es.mongabay.com/2024/04/inteligencia-artificial-impactos-ambientales-america-latina/
Salas Valencia, M. C. (20 de Agosto de 2024). El tiempo. Obtenido de ¿Por qué la inteligencia artificial nos podría llevar a un colapso energético?: https://www.eltiempo.com/tecnosfera/novedades-tecnologia/por-que-la-inteligencia-artificial-nos-podria-llevar-a-un-colapso-energetico-3373351
