¿Puede la IA ser verdaderamente eficiente en energía? Una llamada urgente a la acción

Vivimos un momento paradójico: la inteligencia artificial (IA) abre puertas inimaginadas, transforma industrias, acelera descubrimientos. Pero cada vez que entrenamos un modelo gigantesco o alimentamos data centers con muchos servidores, surge una pregunta crítica: ¿a qué costo energético y ambiental lo estamos haciendo?

Wharton nos advierte que el crecimiento vertiginoso de la IA implica un consumo eléctrico voraz, una presión creciente sobre las redes energéticas y una huella de carbono que podría socavar otros avances sostenibles. Pero también muestra que sí hay formas de articular una IA lo más eficiente posible, si se crean políticas, tecnologías y prácticas correctas.

Este artículo describe los desafíos, presenta soluciones emergentes y termina con un llamado a la acción concreto para gobiernos, empresas y la sociedad civil.

Los desafíos energéticos de la IA

1. Data centers exigentes: Los centros de datos demandan electricidad constante, casi 24/7. Se requiere energía no solo para los servidores, sino para refrigeración, infraestructura de transmisión, respaldo eléctrico, entre otros. Muchas redes no están preparadas para ese crecimiento abrupto.

2. Fabricación de semiconductores: La producción de chips consume recursos intensivos (minería, silicio, energía eléctrica, químicos). El proceso no es inocuo; su huella se suma a la de funcionamiento.

3. Red eléctrica rígida: En muchos lugares del mundo, las redes eléctricas no tienen flexibilidad. Con IA creciente, aparece el cuello de botella en la generación y transmisión, forzando el uso de fuentes más contaminantes.

4. Falta de estándares de reporte: Cada empresa mide su huella de carbono de forma distinta, algunos con estimaciones optimistas, otros sin incluir costos de hardware o refrigeración. Eso impide fijar metas significativas.

¿Qué soluciones parecen viables?

• Construir data centers junto a generación de energía renovable: operar con solar, eólica, geotermia, con baterías para almacenamiento.

• Modelos de IA más ligeros y especializados: no todo modelo debe ser gigantesco; algunos pueden ser pequeños, ajustados, más eficientes y útiles.

• Flexibilidad en el uso de energía (demand response): los data centers pueden consumir más cuando abunda energía renovable y menos en picos de fósiles.

• Políticas públicas y regulación inteligente: estándares de reporte unificados, incentivos fiscales, subsidios a tecnologías eficientes, permisos acelerados para infraestructura verde.

• Contabilidad del carbono más rigurosa: incluir emisiones embebidas en hardware, transporte, refrigeración y disposición final.

¿Por qué importa esto ahora?

Porque se prevé que el mercado de la IA alcance los 4,8 billones de dólares en 2033 y se consolide como la principal tecnología de punta, según la UNCTAD. Un crecimiento así pone en riesgo que la expansión sea barata en oportunidad, pero costosa en términos ambientales.

Porque los compromisos de cambio climático exigen que toda nueva tecnología sea evaluada no solo por su rendimiento, sino por su costo ecológico.

Porque quienes dominen la eficiencia tendrán ventaja competitiva: menores costos, menor presión regulatoria, mejor reputación social.

Sectores clave

• Centros de datos: Microsoft Azure, Google Cloud, AWS deben adoptar refrigeración pasiva y energía renovable.

• IA en agroindustria: Siemens, Bosch, ABB pueden liderar soluciones de agricultura de precisión eficientes.

• Transporte automatizado: conducción autónoma puede ahorrar energía si se diseña con eficiencia.

• Edge computing: procesar localmente reduce energía de transmisión y servidores centrales.

Llamado a la acción

1. Definir objetivos de eficiencia energética para IA: metas claras de reducción de consumo y estándares mínimos.

2. Incentivar la creación de IA verde: modelos pequeños, eficientes y especializados.

3. Regular y exigir reporte de huella energética y de carbono embebido.

4. Diseñar infraestructura energética sostenible: redes flexibles, renovables, resilientes.

5. Ciudadanía informada: exigir transparencia y sostenibilidad a las empresas tecnológicas.

Conclusión

La IA puede transformar la humanidad, generar prosperidad, resolver problemas complejos. Pero hoy corre el riesgo de convertirse en un lujo ambiental si no la hacemos eficiente y responsable. Una IA que no se preocupa por la energía que consume es como una casa de cristal sin ventanas: hermosa, impresionante, pero peligrosa.