EL PAPEL REAL DE LA IA EN EL CAMBIO CLIMÁTICO

Cuando hablas con herramientas de IA como ChatGPT, no ves cuánta energía usan. Un estudio del MIT dice que cada pregunta a ChatGPT gasta mucho. Es diez veces más electricidad que una búsqueda en Google. Para que te hagas una idea, una sola pregunta usa la luz necesaria para una bombilla. Eso es durante unos 20 minutos. Millones de personas usan estas herramientas cada día. Por ello, el consumo sube muy rápido. La Agencia Internacional de Energía (IEA) calcula un dato importante. Para 2026, los centros de datos, criptomonedas e IA podrían usar el 4% de la energía mundial. Esto es casi lo mismo que toda la electricidad que usa Japón. En Estados Unidos, los centros de datos ya pasaron del 1-2% al 4-5% del consumo eléctrico. El trabajo de la IA es la causa principal de este aumento.

El impacto de la IA en el medio ambiente va más allá del gasto de electricidad. Cada centro de datos necesita mucha agua para enfriar sus equipos. Usa unos dos litros de agua por cada kilovatio hora de energía. Esto agota las reservas de agua locales. Es un problema grande, ya que un cuarto de la gente no tiene agua limpia. Fabricar el hardware de la IA también daña el planeta. Hacer una computadora de 2 kilos necesita 800 kilos de materiales. Esto incluye metales raros. Estos se extraen con métodos que destruyen el entorno. Los grandes fabricantes enviaron 3.85 millones de unidades de procesadores a centros de datos en 2023. Estas cifras subieron desde 2.67 millones en 2022. Cada unidad necesita procesos complejos. Estos procesos producen más emisiones de carbono. El impacto total de la IA es muy grande. Va desde la minería hasta el desecho electrónico.

La infraestructura física para la IA es enorme. Hoy, hay más de 8 millones de centros de datos en el mundo. En 2012, solo había 500,000. Juntos, estos centros usan tanta electricidad como un país. Es como toda Italia. En el norte de Virginia, un gran centro de datos, se necesitará mucha energía. Será para 6 millones de casas en 2030. Este crecimiento rápido ha frenado el cierre de centrales de carbón en Estados Unidos. Las empresas eléctricas tienen problemas para cubrir la demanda. Un estudio de Goldman Sachs dice que este aumento de la demanda eléctrica es enorme. No se veía en una generación.

La IA usa mucha energía, pero también puede ayudar a combatir el cambio climático. Algunos estudios dicen que la IA podría reducir las emisiones globales. Podría ser entre 3 y 6 gigatoneladas de CO2 cada año para 2035. Lo haría mejorando las energías renovables. También impulsando los coches eléctricos y la eficiencia alimentaria. Por ejemplo, la IA de Google ha mejorado el valor de la energía eólica en un 20%. Además, la IA en Google Maps ha evitado la emisión de más de un millón de toneladas de CO2 al año. Pero las propias emisiones de la IA podrían añadir entre 0.4 y 1.6 gigatoneladas de CO2. Esto sería cada año para 2035. El impacto final puede ser bueno. Pero solo si usamos la IA para cuidar el planeta. Empresas como Microsoft y Google han visto sus emisiones subir. Fue un 29% y un 48% desde 2020. Esto es por el crecimiento de la IA. Les complica cumplir sus promesas de cero emisiones netas.

Los líderes de empresas quieren usar la IA. A la vez, quieren cuidar el medio ambiente. Varias estrategias útiles surgen de estudios y buenas prácticas. Primero, hay que mejorar la eficiencia. Se puede usar el 'power capping'. Esto limita la energía de los procesadores. Baja el consumo un 15-20% sin casi afectar el rendimiento. Elige proveedores de servicios de IA que usen energía renovable. Deben ser transparentes con su huella de carbono. Piensa en el valor real de una aplicación de IA. Compáralo con su coste ambiental. No la uses para cosas sin importancia. Usa sistemas de enfriamiento directo al chip. Explora tecnologías de enfriamiento por inmersión. Esto mejora mucho la eficiencia de los centros de datos. Lo más importante es buscar aplicaciones de IA que bajen las emisiones de tu negocio. Por ejemplo, optimizando la cadena de suministro. O mejorando el manejo de energía y la eficiencia operativa. La meta no es evitar la IA. Es usarla bien. Úsala donde aporte valor real. Apoya a quienes buscan una infraestructura más sostenible.