A medida que la inteligencia artificial transforma la economía global, el debate sobre IA y sostenibilidad va ocupando un lugar más notorio en la sociedad. Y es que la huella ambiental de la IA no deja de crecer, y lo seguirá haciendo.
Los investigadores tratan de definir cómo puede ayudar la inteligencia artificial al medio ambiente, en lugar de dañarlo. Para ello, están solicitando la colaboración de las grandes empresas de tecnología respecto a los datos reales sobre el impacto de su actividad.
Y es que se prevé que el desarrollo de los usos de la IA y su adopción intensificada en gran parte del mundo ocasione también impactos negativos, directos e indirectos, sobre el medio ambiente y otros ámbitos relevantes.
Es necesario abordar esta perspectiva a la par que los propios desarrollos tecnológicos, para que el medio ambiente y la sociedad se puedan realmente beneficiar de la tecnología digital de última generación, y no al revés.
Demanda energética y recursos ambientales en la IA
En casi todos los sectores económicos, la IA se utiliza para mejorar la eficiencia operativa, gestionar la complejidad, ofrecer servicios personalizados e impulsar la innovación. Existen también numerosas aplicaciones enfocadas precisamente a abordar el cambio climático. Reducir las emisiones de los sectores energético y transporte, de los edificios y las industrias son algunos ejemplos.
Esto entra en conflicto con otra realidad, la de su alto impacto en las emisiones de gases de efecto invernadero y el uso de los recursos ambientales.
Esta paradoja plantea la duda sobre si su uso cada vez más intensificado contribuirá a reducir la huella de carbono mundial o más bien será un obstáculo.
Todo dependerá de cómo se desarrollen los modelos de IA y los efectos derivados de su uso el día de mañana. A día de hoy, el coste medio ambiental ya es un reto a corto plazo.
De hecho, a primeros de este año, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, admitió lo que los investigadores llevan años advirtiendo: que la industria de la inteligencia artificial podría acabar encaminándose hacia una crisis energética.
Para hacerle frente, los expertos señalan algunas medidas que la industria podría implementar: priorizar un menor uso de energía, crear modelos más eficientes y replantear el uso de los centros de datos, que suponen un altísimo gasto energético.
Pero a día de hoy no es lo que está sucediendo en la industria en general.
La paradoja de la IA respecto a la eficiencia y sostenibilidad
La premisa es que la IA pretende servir al incremento de la eficiencia de todos los recursos y a la descarbonización del planeta.
Hay iniciativas puestas en marcha que están optimizando las cadenas de suministro para aumentar la eficiencia y sostenibilidad de la fabricación. También existen proyectos de gran envergadura en el campo de las baterías desarrolladas con nuevos materiales sostenibles. Y desde luego la IA aplicada a las energías renovables está jugando un papel importante en la transición energética. Muchos proyectos están encaminados a favorecer la integración de estas energías limpias en las redes eléctricas.
Por su parte, la inteligencia artificial generativa va más allá y es capaz de ofrecer soluciones para mejorar la gestión de recursos, reducir emisiones y optimizar procesos.
Entre las funcionalidades que podemos encontrar ya en fase de aplicación, cabe destacar por ejemplo que la IA ya se usa para mapear el dragado destructivo de arena y monitorizar las emisiones de metano, un potente gas de efecto invernadero.
Sin embargo, existe también un lado negativo en la expansión de la tecnología IA y su infraestructura asociada. Los resultados de diversas investigaciones así lo demuestran.
La proliferación de centros de datos que albergan servidores de IA produce desechos de equipos eléctricos y electrónicos. Además, este tipo de tecnología consume grandes cantidades de agua, un recurso escaso en muchos lugares del mundo. Por otro lado, se utilizan cantidades masivas de electricidad, lo que emite más gases de efecto invernadero y agrava el calentamiento global.
Por último, la producción de los componentes dependen de minerales críticos que frecuentemente se extraen de forma insostenible. Como ya vimos anteriormente en este blog, esta realidad representa un reto para una movilidad del futuro sostenible y respetuosa con el medio ambiente.
Costes ambientales directos del avance de la IA
En un primer nivel, encontramos los efectos ambientales de la IA en cuanto a su impacto directo: la cantidad de energía, agua y otros recursos que consumen estas tecnologías, su infraestructura y mantenimiento. Esto se añade a la cantidad de gases de efecto invernadero que generan.
Los centros de datos y las redes de transmisión de datos representan cada uno entre el 1% y el 1,5% del consumo eléctrico mundial, según la IEA. Juntos, son responsables del 1% de las emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con la energía.
Se espera que la demanda de servicios de IA aumente entre un 30% y un 40% anualmente en los próximos 5 a 10 años. Teniendo en cuenta que los modelos de IA más potentes requerirán más energía, el consumo aumentará.
Se estima que, para 2027, el consumo energético mundial relacionado con la IA podría ser 10 veces mayor que en 2023. Lo mismo que consumen anualmente las personas que ven televisión en Estados Unidos.
Esto podría suponer un reto para las redes eléctricas locales en regiones donde se ubican mayoritariamente los centros de datos. Pese a todo, desde un punto de vista global, la IA no debería ser responsable de un aumento alarmante de las emisiones a corto plazo. Las mejoras en la eficiencia energética podrían compensar parte del aumento en la demanda de energía. Así sucedió con los centros de datos en la década de 2010.
Algunas de las soluciones sobre la mesa son: algoritmos de IA más eficientes, modelos más pequeños e innovaciones en hardware y sistemas de refrigeración.
Con todo, se prevé un reto importante en relación al mayor consumo de electricidad que ocasionará la integración de la IA en aplicaciones relacionadas con distintas esferas como atención sanitaria, educación o entretenimiento.
Costes indirectos de la IA
Los efectos indirectos están menos definidos que los directos. Las repercusiones globales de las aplicaciones de la IA para la sociedad se estiman mucho más profundas. Habrá repercusiones no solo en las emisiones de gases de efecto invernadero y en la huella de carbono o el uso de recursos, sino también en ámbitos de suma importancia.
La transformación de la atención sanitaria, el entretenimiento y la educación o el aumento de la eficiencia de la minería, el transporte y la agricultura trasciende a todo lo anterior y supone un desafío transversal en casi todos los sectores de actividad.
El uso generalizado de la IA previsiblemente afectará a la estabilidad política y económica, y tendrá efectos en la pobreza, la seguridad alimentaria y las desigualdades sociales.
De hecho, ya estamos ante esta realidad. Un reciente informe de la ONU indica que sólo 100 empresas, la mayoría en Estados Unidos y China, están detrás del 40% de la inversión privada mundial en investigación y desarrollo de la inteligencia artificial. Por el contrario, 118 países están totalmente ausentes de los debates sobre la gobernanza mundial de esta tecnología. Ello pone en evidencia la desigualdad de acceso a esta tecnología y la severa concentración de poder respecto a ella.
