
El avance de la inteligencia artificial podría estar dejando una huella ambiental más grave de lo previsto
Las herramientas de inteligencia artificial se han vuelto muy importante en nuestro día. Sin embargo, esto conlleva a un costo ambiental muy peligroso para el planeta.
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El funcionamiento de la IA implica descomponer las palabras que ingresan los usuarios en secuencias numéricas denominadas “ID de tokens”, las cuales son procesadas en enormes centros de datos algunos tan grandes como un estadio, abastecidos por plantas que operan con carbón o gas natural. En estos sitios, potentes equipos informáticos ejecutan miles de cálculos por segundo con el fin de generar respuestas.
Con el objetivo de comprender mejor este impacto, un grupo de científicos en Alemania analizó 14 modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) mediante preguntas abiertas y de opción múltiple. Los resultados indicaron que las consultas más complejas provocaban hasta seis veces más emisiones de dióxido de carbono que aquellas con respuestas breves.
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¿Cómo la inteligencia artificial contamina al mundo?
De acuerdo con una estimación citada con frecuencia por el Electric Power Research Institute, este proceso puede consumir hasta diez veces más electricidad que una consulta convencional en Google.
“Esto nos muestra el equilibrio entre el consumo de energía y la precisión del rendimiento del modelo”, explicó Maximilian Dauner, investigador de doctorado en la Hochschule München y principal autor del informe difundido por la revista Frontiers in Communication.
Dauner detalló que una de las razones por las cuales las preguntas complejas demandan más recursos es que muchos sistemas de IA han sido entrenados para ofrecer respuestas detalladas. Por ejemplo, si se solicita ayuda para resolver un ejercicio de álgebra, el modelo probablemente desglosará paso a paso el procedimiento aplicado.
Además, el investigador señaló que “la IA gasta mucha energía al ser cortés, especialmente si el usuario también lo es, al decir ‘por favor’ y ‘gracias’”. Este tipo de interacción extiende innecesariamente las respuestas, lo que implica un mayor consumo energético por palabra generada.
¿Qué se recomienda para reducir esta huella de Carbono?
Para reducir esta huella de carbono, Dauner recomienda que las personas sean más concisas al formular sus solicitudes a la IA. Especificar que se desea una respuesta corta, limitarla a una o dos frases o pedir que no incluya explicaciones puede marcar una diferencia.
No obstante, cuantificar el impacto ambiental exacto de la inteligencia artificial sigue siendo un reto. El estudio advierte que variables como la cercanía del usuario a las redes eléctricas y las características del hardware utilizado influyen en el consumo. Por esa razón, los investigadores optaron por establecer un rango estimativo para las emisiones, según indicó Dauner.
El acceso limitado a información técnica también complica los análisis. Muchas compañías de IA no divulgan datos sobre su uso energético, la dimensión de sus centros de datos o las estrategias de eficiencia aplicadas, lo que dificulta los cálculos precisos. Así lo sostuvo Shaolei Ren, profesor asociado en la Universidad de California en Riverside, quien investiga el uso de agua en la IA.
“No se puede decir realmente que la IA consume cierta cantidad de energía o agua en promedio; eso no tiene sentido. Necesitamos analizar cada modelo individual y luego examinar qué consume para cada tarea”, expresó Ren.
Entre las medidas para aumentar la transparencia, Dauner sugirió que las empresas tecnológicas podrían empezar a informar cuántas emisiones de carbono genera cada solicitud enviada al sistema. Además, Alexandra Luccioni, otra especialista consultada, advirtió que, ante la creciente integración de la IA generativa en diversos servicios, los usuarios podrían verse cada vez con menos posibilidades de decidir cuándo y cómo utilizar esta tecnología.