Este contenido fue hecho con la asistencia de una inteligencia artificial y contó con la revisión del editor/periodista.
MADRID (EFE). — La reciente moda en redes sociales de transformar fotografías al estilo de Studio Ghibli ha cautivado a millones de usuarios en todo el mundo. Estas imágenes han permitido a la gente reimaginar sus recuerdos y momentos cotidianos con la estética del famoso estudio de animación japonés.
Sin embargo, tras esta tendencia aparentemente inofensiva se esconde un considerable consumo de recursos naturales, especialmente de agua. Esto plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el medio ambiente.
Cada interacción con herramientas de IA necesita una infraestructura tecnológica compleja basada en centros de datos con miles de servidores. Estos equipos generan gran cantidad de calor, por lo que requieren sistemas de refrigeración eficientes.
Muchos de estos sistemas usan agua para enfriar los servidores mediante torres de enfriamiento en que el agua absorbe el calor y se evapora. Aunque efectivo, este método implica un consumo considerable.
Herramientas como ChatGPT consumen alrededor de 500 mililitros de agua por cada serie de entre cinco a 50 interacciones, según los cálculos más recientes.
Álvaro Peña, experto en inteligencia artificial, señala que “la gente no es consciente del agua que se consume por generar una imagen con IA” y “mucho menos de que sea de medio litro por imagen”. Además, subraya que “no se contabilizan todas las etapas que requieren agua, como la fabricación de chips o la refrigeración de los centros de datos”.
Estudios recientes revelan cifras preocupantes sobre el consumo hídrico de la inteligencia artificial. La OCDE considera que para el año 2027 la IA podría usar entre 4.2 mil millones y 6.6 mil millones de metros cúbicos de agua al año. Esta cifra supera el uso anual de países como Dinamarca y alcanza la mitad del consumo del Reino Unido.
Grandes empresas tecnológicas también han reportado aumentos significativos. Microsoft, por ejemplo, reconoce que incrementó su consumo en un 34% en 2022, en parte por el entrenamiento de modelos como ChatGPT. Google utilizó hasta siete millones de metros cúbicos ese año y Meta alcanzó los dos millones. Esta tendencia muestra cómo el crecimiento de la IA está estrechamente ligado a un mayor uso de recursos naturales.
Según la portavoz de energía, clima y movilidad de Greenpeace en España, María Prado, “en los centros de datos el consumo de agua es altísimo” y se usa para tres cosas: refrigeración, generación de electricidad y fabricación de microchips.
Detalla además que “la refrigeración usa entre 1 y 9 litros de agua por kilovatio hora de energía, y el 80% de esa agua se evapora”.
También advierte que “la electricidad para alimentar los centros puede evaporar hasta 7.6 litros por kWh, lo que implica que la electricidad necesita mucha más agua que la refrigeración”.
No todas las herramientas de IA tienen el mismo impacto ambiental. Modelos como ChatGPT, DALL*E y Midjourney difieren en sus procesos operativos y, por ende, en su consumo de recursos, aunque todos son impulsados por la IA.
ChatGPT, por ejemplo, se centra en la generación de texto y requiere una cantidad significativa de procesamiento para comprender y generar respuestas coherentes basadas en las entradas del usuario. Por otro lado, herramientas como DALL*E y Midjourney están diseñadas para crear imágenes a partir de descripciones textuales, un proceso que puede ser aún más intensivo en términos computacionales.
La generación de imágenes de alta calidad implica procesar complejos algoritmos y manejar grandes volúmenes de datos, lo que puede resultar en un mayor consumo de energía y, consecuentemente, de agua para la refrigeración de sistemas.
Prado asegura que “la huella real está invisibilizada”, ya que “las grandes tecnológicas solo muestran una parte de la foto porque no están obligadas a publicar los datos completos”.
Peña advierte que “no hay suficiente transparencia” y “algunas empresas, como Microsoft, han omitido datos o subestimado consumos”.
Ante este escenario, los expertos consideran clave que empresas y usuarios tomen conciencia del impacto ambiental del uso de IA. Las compañías deben apostar por prácticas sostenibles, como desarrollar algoritmos más eficientes, usar sistemas de enfriamiento con menor consumo hídrico y recurrir a las energías renovables.
Algunas ya están actuando. Microsoft, por ejemplo, busca ser “positiva en agua” para 2030, reponiendo más agua de la que utiliza mediante proyectos de eficiencia y restauración de ecosistemas, según la firma.
María Prado plantea que se deberían exigir procedimientos normalizados para medir el impacto ambiental de la IA. “Hoy no hay datos confiables ni suficientes regulaciones”, se queja, y apunta directamente al papel de los gobiernos: “Deben asumir el liderazgo para imponer transparencia y sostenibilidad hídrica, energética y ambiental”.
En esa misma línea, Álvaro Peña considera que “la responsabilidad es compartida entre usuarios y empresas”, si bien él duda de que haya cambios “si no hay presión externa” y reconoce que no cree que “se tomen medidas si no hay una crisis visible como cortes eléctricos o problemas directos en el día a día”.
