La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una fuerza transformadora, redefiniendo los procesos empresariales y personales, al tiempo que impulsa la productividad y minimiza los costos operativos. No obstante, esta creciente adopción tecnológica conlleva una preocupación latente: su considerable huella ambiental, impulsada principalmente por el elevado consumo energético inherente a su funcionamiento. Este dilema exige un análisis profundo sobre cómo equilibrar los beneficios de la IA con la responsabilidad ambiental, un desafío que se torna cada vez más apremiante en un mundo que busca la sostenibilidad.
Según el reportaje de “El Tiempo” de Colombia, distribuido por la red GDA, la expansión de la inteligencia artificial plantea serias interrogantes sobre su impacto ambiental, especialmente debido al consumo energético de los centros de datos que la sustentan.
La preocupación central reside en la vasta cantidad de energía que consumen los centros de datos, verdaderos corazones operativos de los sistemas de IA. Estos centros, que albergan los servidores y la infraestructura necesaria para el procesamiento y almacenamiento de datos, demandan una energía significativa. Para dimensionar este consumo, el artículo señala que una sola consulta en ChatGPT puede requerir hasta diez veces más energía que una búsqueda tradicional en Google. Este contraste ilustra la magnitud del desafío energético que plantea la IA.
Las cifras revelan una realidad alarmante: se estima que los centros de datos asociados al uso extensivo de la inteligencia artificial ya representan aproximadamente el 1% del consumo eléctrico mundial. Esta cifra, aunque aparentemente modesta, subraya el impacto creciente de la IA en la infraestructura energética global y obliga a replantearnos cómo abordar este crecimiento de manera sostenible. Países como Singapur, por ejemplo, han comenzado a imponer restricciones al desarrollo de nuevos centros de datos debido a la presión sobre sus recursos energéticos.
El Foro Económico Mundial ha añadido peso a esta preocupación, destacando que la inteligencia artificial puede llegar a consumir hasta 33 veces más energía que un software tradicional diseñado para realizar la misma tarea. Si bien los beneficios de la IA en términos de eficiencia y optimización son evidentes, este desequilibrio energético exige una evaluación exhaustiva de su implementación a largo plazo. Es crucial considerar que, para 2025, la cantidad de datos generados a nivel mundial se espera que alcance los 175 zettabytes, lo que podría exacerbar aún más la demanda energética de la IA.
Sin embargo, no todo son malas noticias. El artículo también destaca el potencial de la IA para contribuir a la sostenibilidad ambiental. Algunos estudios sugieren que, mediante una implementación estratégica, las soluciones basadas en inteligencia artificial podrían reducir entre un 5% y un 10% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero para el año 2030. Esto podría lograrse optimizando el consumo energético en diversas industrias, gestionando de manera más eficiente los recursos naturales y promoviendo prácticas agrícolas sostenibles.
El equilibrio radica en aprovechar los beneficios de la IA y gestionar eficientemente los recursos que requiere. Empresas líderes en innovación tecnológica y energética, como Schneider Electric, desempeñan un papel crucial en este contexto. Sus soluciones avanzadas de refrigeración, softwares de monitoreo y gestión energética, y filtros activos armónicos, permiten a las industrias continuar utilizando la IA, al tiempo que promueven la sostenibilidad y la eficiencia energética.
Javier Ortiz, CEO de Schneider Electric para el Clúster Andino, enfatiza la importancia de utilizar la IA de manera responsable y ética, buscando un equilibrio entre su uso y el consumo energético que genera. Subraya que la eficiencia energética es un pilar fundamental en la transformación digital de las empresas y una herramienta clave para avanzar hacia un futuro más sostenible. La clave reside en la adopción de tecnologías que permitan mitigar el impacto ambiental de la IA sin comprometer su potencial transformador.
