Eco‑IA: Cómo entrenar algoritmos con bajo impacto ambiental.

La inteligencia artificial transforma nuestro mundo, pero su avance tiene un costo ecológico considerable. En un contexto de emergencia climática, innovar implica también evaluar las consecuencias invisibles de cada proceso tecnológico.

Este artículo propone estrategias concretas para entrenar modelos de IA con eficiencia ecológica, desde su diseño hasta su operación, apostando por una inteligencia digital verdaderamente consciente.

La huella energética del entrenamiento de IA.

Entrenar modelos como GPT‑3 generó unas 502 toneladas métricas de CO₂, equivalentes a las emisiones anuales de más de 110 automóviles ¹. Esta cifra proviene de un consumo de más de 1 200 MWh durante su entrenamiento ². A medida que aumentan el tamaño y la complejidad de los modelos, también crecen los recursos requeridos para su entrenamiento. Las emisiones asociadas no son un subproducto inevitable, sino una señal de ineficiencia sistémica. Incluir estos datos en la fase de diseño puede transformar el rumbo de la IA hacia una práctica más sostenible.

Hardware y ubicación importan más de lo que parece.

Estudios revelan que usar redes neuronales de activación escasa (sparsely activated networks), ubicar los servidores en zonas con energías limpias y emplear centros de datos optimizados puede reducir la huella ecológica hasta 1 000 veces ³. A esto se suma que los data centers en la nube suelen ser entre 1.4 y 2 veces más eficientes que los convencionales. Cambiar el tipo de chip, el flujo de aire o incluso la región geográfica puede hacer una diferencia significativa. Estas decisiones, muchas veces invisibles al usuario final, son clave para reducir el impacto digital acumulativo.

Ineficiencias acumuladas en cada consulta.

El impacto ambiental no termina cuando se entrena el modelo. Se estima que en muchos sistemas el uso continuo, es decir, las consultas o inferencias representan hasta el 60 % del uso total de energía. Cada vez que un usuario realiza una pregunta o solicita una imagen generada, se activa una cadena de procesos computacionales intensivos. Esta demanda repetitiva, multiplicada por millones, se convierte en una de las principales fuentes de consumo energético. Minimizar la cantidad de parámetros activos en la fase de inferencia es una estrategia técnica aún poco explorada.

Agua, electricidad y carbón digital en aumento.

El entrenamiento y uso de modelos de IA también requiere cantidades considerables de agua, especialmente para la refrigeración de servidores. Proyecciones indican que para 2027 la IA podría usar entre 4 200 y 6 600 millones de m³ de agua ⁴, lo cual supera el consumo anual de países enteros. Este aspecto rara vez se menciona, pero es crítico en un mundo donde la escasez hídrica es creciente. La infraestructura tecnológica no debe estar disociada del entorno físico que la sustenta. Invertir en métodos de refrigeración más eficientes y tecnologías de enfriamiento pasivo es parte de la solución.

Transparencia como motor de cambio real.

Herramientas como la Machine Learning Emissions Calculator permiten estimar la huella de carbono de un modelo considerando factores como tipo de GPU, duración del entrenamiento y origen de la energía ⁵. Incorporar estas métricas en los reportes técnicos debería ser un estándar, no una excepción. La falta de datos públicos impide comparar y mejorar prácticas en toda la industria. Establecer normativas compartidas y sellos de impacto ambiental para modelos de IA puede fomentar una cultura más ética y rigurosa en el desarrollo tecnológico.

Regulación y responsabilidad colectiva en camino.

Universidades, laboratorios y gobiernos comienzan a exigir que los modelos de IA declaren sus impactos ambientales. Algunas revistas científicas ya promueven incluir métricas de consumo y emisiones en cada publicación ⁶. Aunque la regulación aún es incipiente, se perfila como una tendencia inevitable. No se trata solo de ética individual, sino de marcos colectivos de responsabilidad. Mientras más se visibilicen estos impactos, mayor será la presión para que la industria tecnológica adopte estándares sostenibles como parte de su normalidad operativa. La pregunta ya no es si se regulará, sino cuándo y cómo. ¿Estarán las grandes tecnológicas listas para rendir cuentas? Quizás el verdadero cambio no venga del código, sino del consenso.

Referencias.

1. Wharton Knowledge. (2024, noviembre 12). The Hidden Cost of AI: Energy Consumption. https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/the-hidden-cost-of-ai-energy-consumption/

2. Patterson, D., et al. (2021). Carbon Emissions and Large Neural Network Training. arXiv. https://arxiv.org/abs/2104.10350

3. Patterson, D., et al. (2022). The Carbon Footprint of Machine Learning Training Will Plateau, Then Shrink. arXiv. https://arxiv.org/abs/2204.05149

4. Wikipedia. (2025). Impactos ambientales de la inteligencia artificial, sección Uso del agua. https://es.wikipedia.org/wiki/Impactos_ambientales_de_la_inteligencia_artificial

5. Lacoste, A., Luccioni, A., Schmidt, V., & Dandres, T. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. arXiv. https://arxiv.org/abs/1910.09700

6. Columbia Climate School. (2023, junio 9). AI’s Growing Carbon Footprint. https://news.climate.columbia.edu/2023/06/09/ais-growing-carbon-footprint/

   
   

Autoría:

• Renzo M. Bisso Torero (Gestión & Supervisión)

• Candy K. Davalos Romero (Diagramación & Diseño)

• Todas las imágenes han sido creadas con DALL·E (OpenAI)

"Nota: Este artículo fue generado por los autores con la asistencia de ChatGPT como herramienta de redacción de estilo y DALL-E 3 para la creación de las imágenes sin fuente. Asimismo, se usaron fotografías del banco de imágenes libre: freepik.es"