Inteligencia artificial... ¿y sostenible?
OPINIÓN
Quizás a ustedes también les pasa: cada mes, el monitor inteligente de mi compañía eléctrica me señala al frigorífico como el principal culpable de mi consumo energético. Mes tras mes, me compara con otros hogares similares y me recuerda que consumo más que la media. Y con estos diagnósticos inteligentes, la mayoría de nosotros hemos aprendido a preocuparnos por apagar las luces o por usar electrodomésticos eficientes. Pero mientras tanto, seguimos usando tecnologías invisibles que consumen una energía enorme. Ese monitor inteligente de mi compañía no me dice nada sobre el uso que hago de herramientas de IA, y debería. Porque sí, la IA también tiene una factura energética importante… y contamina. Tanto, que hoy en día las emisiones de carbono de la industria de la computación, con la IA a la cabeza, son mayores que las de la aeronáutica.
¿Y cómo hemos llegado hasta aquí? Con la aparición de modelos cada vez más complejos —especialmente los basados en aprendizaje profundo— hemos logrado mejoras significativas en precisión en múltiples áreas, como el procesamiento del lenguaje natural o la visión artificial, en las que hemos superado el nivel experto humano. Pero esa precisión ha traído consigo modelos con muchísimos más parámetros, más grandes, más opacos, más potentes. Este aumento de complejidad ha elevado el coste económico de desarrollar IA, limitando su impulso a unas pocas grandes corporaciones que concentran el capital, la infraestructura y el talento necesario. El resultado es una fuerte concentración del poder tecnológico, con dinámicas cercanas al monopolio.
No me planteo dejar de ser investigadora en IA, ni mucho menos dejar de usar mi frigorífico. Pero sí creo que ha llegado el momento de preocuparse de mirar la otra factura: la energética. Porque el uso de esta tecnología no es gratuito, también pasa recibo. Y tras cada interacción con herramientas como ChatGPT o los sistemas de recomendación que usamos a diario, y que nos sugieren qué ver en nuestra plataforma, qué comprar o qué leer, hay un consumo significativo de recursos que no vemos, pero que cuenta y deja su huella en el planeta. Pongámonos en situación: entrenar un modelo como ChatGPT-3 supuso un gasto de aproximadamente 1.300 MWh de electricidad. Como referencia, el consumo mensual medio de un hogar en A Coruña ronda los 0,27 MWh. Podemos traducirlo en emisiones de CO2: unas 550 toneladas, el equivalente a tres vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco, o un año de conducción de 123 coches de gasolina. Pero el entrenamiento no es lo más costoso: las aplicaciones que emplean IA en tiempo real —como el reconocimiento de voz o los sistemas de recomendación— consumen aún más energía. Solo ChatGPT necesita alrededor de 500.000 kWh diarios para gestionar más de 200 millones de peticiones al día. Esta cantidad permitiría abastecer a más de 55.000 hogares españoles durante una jornada.
Además, el almacenamiento de los enormes volúmenes de datos que requiere la IA demanda infraestructuras muy exigentes. Los centros de datos consumen grandes cantidades de electricidad y agua, necesarias para mantener refrigerados los servidores que hacen posibles estas tecnologías. Ante el aumento de la demanda energética, gigantes tecnológicos como Amazon, Google o Microsoft están considerando el uso de nuevas fuentes de energía para alimentar sus centros, entre ellas y de forma destacada, los pequeños reactores nucleares modulares. Google, por ejemplo, tiene previsto construir siete minirreactores y espera que el primero de ellos entre en funcionamiento en 2030. Este impulso ha hecho crecer un 42 % la cartera mundial de este tipo de tecnología, impulsada por la fuerte demanda de las empresas del sector tecnológico. Pero no solo hablamos de energía: la huella hídrica de la IA tampoco es pequeña. Solo en el 2022, Google utilizó cerca de 20.000 millones de litros de agua para enfriar sus centros de datos, lo que equivale aproximadamente al 10% del consumo anual de agua en España.
Volvamos al frigorífico. Es cierto que muchos otros aspectos de nuestra vida cotidiana implican un uso intensivo de recursos, y que en comparación la huella de la IA se puede relativizar. Por ejemplo, se estima que para producir un solo kilo de carne de vaca se necesitan entre 550 y 700 litros de agua (sin contar el agua de lluvia). Y seguimos comiendo carne. Pero también es cierto que conocer este tipo de cifras, al igual que pasa con el monitor de consumo eléctrico del que les hablaba al principio, ha impulsado cambios en nuestros hábitos de consumo, o en nuestras compras de electrodomésticos, en busca de un uso más racional de agua y energía. Lo mismo deberíamos hacer con la IA porque, aunque no sea tan fácil de visualizar, también consume y tiene un impacto ambiental real. Por eso, al igual que buscamos electrodomésticos más eficientes, dietas más sostenibles o prácticas ganaderas más respetuosas con el medio ambiente, debemos avanzar hacia una IA más frugal, diseñada con criterios de eficiencia y entrenada con sentido. Si queremos que esta tecnología sea parte de la solución y no del problema, necesitamos una IA que también piense en verde. No se trata de renunciar a su uso —al contrario, la IA representa un gran avance con potencial para mejorar nuestras vidas—, sino de usarla de forma más consciente, más responsable y más justa.
La IA frugal propone el uso de modelos más pequeños, con menor complejidad computacional, aprender con menos datos, pero de mayor calidad, o hacerlo de forma continua y modular, evitando reentrenamientos innecesarios y reduciendo así el consumo energético. Todo ello sin renunciar a la precisión y el rendimiento, pero incorporando aspectos medioambientales, sociales y económicos. Porque el enfoque frugal no solo consiste en limitar, sino en repensar: es una forma de innovar con inteligencia, alineando sostenibilidad e inclusividad. Y al hacerlo, abre la puerta a una IA más democrática, permitiendo que más zonas del mundo, puedan acceder y beneficiarse de esta tecnología. Una IA más ligera y responsable no solo es más verde, también es más justa.
Desde la Universidade da Coruña, tenemos mucho que decir sobre IA frugal y verde. Ya están en marcha varios proyectos comprometidos con esta visión. Porque la universidad tiene un papel esencial en este camino. Y también la ciudadanía, cuando cuenta con una cultura científica crítica, capaz de exigir tecnologías alineadas con un futuro más justo y sostenible. Porque el progreso tecnológico, como elegir un electrodoméstico eficiente o el menú de casa, debe elegirse con conciencia.