El Costo Oculto de la Comodidad: Por Qué el Impacto Ambiental de la IA Debe Ser Visible

Regularmente recurrimos a la IA para obtener ayuda, ya sea para resumir esto, generar aquello o resolver esto. Es rápido, fácil y cada vez más integrado en nuestra forma de trabajar. Pero en nuestra prisa por hacer las cosas más fáciles, hemos pasado por alto una parte clave de la historia: el costo ambiental detrás de la comodidad digital.

Cada interacción con la IA depende de algo que nunca vemos y rara vez consideramos: centros de datos, chips, redes de energía, sistemas de enfriamiento y redes logísticas globales. Esta “infraestructura invisible” hace que la IA parezca liviana. Pero el costo ambiental es cualquier cosa menos eso.

Es hora de que hagamos que ese costo sea visible. A medida que la IA se vuelve más central en las operaciones comerciales, también lo es su impacto en la energía, el agua y las emisiones. La pregunta no es solo cómo de poderoso será el próximo modelo, sino también si estamos preparados para asumir la responsabilidad de lo que se necesita para ejecutarlo.

La IA tiene un problema de óptica. A diferencia del humo de una fábrica o del tráfico en una autopista, las emisiones de entrenar o consultar un modelo ocurren detrás de puertas cerradas en salas de servidores climatizadas. Eso no las hace menos reales.

Ejecutar modelos avanzados requiere una cantidad significativa de electricidad. Entrenar GPT-3, por ejemplo, consume tanta energía como 130 hogares estadounidenses utilizan anualmente. Y no se detiene ahí. La inferencia, el proceso de generar respuestas, resúmenes o imágenes, utiliza una cantidad considerable de energía. Una sola consulta a ChatGPT utiliza aproximadamente cinco veces más electricidad que una búsqueda web típica, y generar una imagen de IA puede consumir tanta energía como cargar completamente un teléfono inteligente.

El consumo de agua es una parte importante de la imagen, también. Cada vez que ChatGPT genera un correo electrónico corto de 100 palabras utilizando el modelo GPT-4, consume aproximadamente el volumen de una botella de agua estándar. Ese agua se utiliza para enfriar los servidores en los centros de datos, que generan un calor intenso durante la operación. Escalar eso a solo un uso semanal por el 10% de los estadounidenses que trabajan, y el uso de agua anual sería igual al consumo diario de todos los hogares de Rhode Island, durante un día y medio.

A medida que las cargas de trabajo de la IA se expanden, también lo hacen las demandas de energía de los centros de datos. El Banco Mundial estima que la categoría más amplia de Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), incluida la IA, actualmente representa al menos el 1,7% de las emisiones de gases de efecto invernadero globales. Si bien ese número puede parecer modesto, solo refleja los niveles actuales de adopción. Con el crecimiento continuo de la IA, junto con el aumento del acceso a Internet global, el almacenamiento en la nube, los dispositivos IoT y incluso las tecnologías de blockchain, el impacto colectivo podría crecer significativamente, incluso si se logran algunas eficiencias.

Esta desconexión entre lo fácil que es usar la IA y lo intensivo en recursos que es ejecutarla hace que el problema sea fácil de ignorar.

Pero también apunta a la solución. No necesitamos frenar la innovación. Necesitamos ser más deliberados sobre cómo diseñamos y desplegamos la IA. Eso significa hacer mejores preguntas, responsabilizar a los proveedores y considerar la sostenibilidad en cada decisión de la IA.

Estos sistemas solo están mejorando. Si queremos que nos ayuden a resolver desafíos climáticos, debemos asegurarnos de que no estén empeorando silenciosamente las cosas.

De la Infraestructura a la Rendición de Cuentas

El impacto ambiental de la IA no se limita al momento en que un usuario presiona “enter”. Hay una cadena de suministro detrás de ella: minería, fabricación de chips, envío de equipos y construcción de centros de datos. Esta realidad crea un nuevo tipo de desafío de rendición de cuentas para las empresas. A diferencia de las fuentes de emisiones tradicionales, donde el impacto se puede vincular al combustible quemado o a los kilómetros recorridos, el costo de la IA se distribuye en sistemas y proveedores. Es fácil pensar que la responsabilidad pertenece a “la nube” o “al proveedor”.

Pero si utiliza la IA a través de una plataforma de SaaS, un proveedor de la nube o herramientas internas, entonces las emisiones y el uso de energía son parte de su huella operativa. Eso es especialmente cierto cuando se consideran las emisiones de alcance 3, que incluyen las generadas en toda su cadena de valor.

La buena noticia es que la rendición de cuentas no se trata de culpar. Se trata de conciencia, transparencia y mejores decisiones.

Hacer Visible lo Invisible

¿Cómo hacemos que el costo ambiental oculto de la IA sea visible? Comienza con replantear cómo evaluamos las herramientas que usamos.

Los equipos de compras deben preguntar sobre la funcionalidad, las fuentes de energía, la eficiencia de los centros de datos y la informes de emisiones. Si un proveedor no puede decirle cuánta energía consumen sus herramientas de IA o si confían en energías renovables, esa es una señal de alerta.

Los equipos de producto y ingeniería pueden tomar decisiones de diseño que reduzcan el impacto sin sacrificar los resultados. Eso incluye usar modelos más pequeños y ajustados cuando sea posible y evitar la complejidad innecesaria. Un modelo más eficiente no solo es más rápido, sino también más ecológico.

Los empleados también pueden contribuir. Capacitar a los equipos para que escriban solicitudes claras y dirigidas reduce el número de consultas necesarias y minimiza el tiempo de procesamiento. Una solicitud bien construida puede producir el resultado correcto de inmediato, mientras que varias solicitudes vagas pueden desperdiciar energía con cada iteración.

Los líderes ejecutivos pueden conectar los puntos entre la innovación y la sostenibilidad. La adopción de la IA debe estar alineada con los objetivos climáticos, no tratada como una estrategia separada. Los pequeños cambios comienzan a sumar cuando las organizaciones hacen que el impacto ambiental sea parte de la conversación a todos los niveles.

Por Qué la Norma ISO 42001 Ofrece un Mapa Útil

La norma ISO 42001, la nueva norma internacional para sistemas de gestión de la IA, introduce un enfoque clave: alentar a las organizaciones a considerar no solo cómo funcionan los sistemas de IA, sino también cómo afectan a las personas y al planeta. No trata el clima como un pensamiento posterior; lo trata como un riesgo que vale la pena gestionar desde el principio.

Para las empresas que ya están trabajando hacia la norma ISO 14001 (para la gestión ambiental) o hacia objetivos de cero emisiones netas, la norma ISO 42001 ofrece un puente. Ayuda a alinear la gobernanza de la IA con las estrategias de sostenibilidad más amplias, desde el seguimiento de emisiones hasta las asociaciones con proveedores responsables.

Qué Puede Devolver la IA

Es fácil centrarse en los aspectos negativos, pero la IA también tiene un potencial real para ayudarnos a resolver problemas ambientales.

Ya la IA está ayudando a las empresas de servicios públicos a predecir la demanda y ajustar el uso de energía en tiempo real para integrar mejor las fuentes renovables como el viento y la energía solar. En la agricultura, se está utilizando para monitorear la humedad del suelo y las condiciones climáticas para guiar los horarios de riego y minimizar el desecho de fertilizantes. Las empresas de logística están utilizando la IA para planificar rutas de entrega más eficientes, reduciendo el consumo de combustible y el tiempo de inactividad. Y quizás lo más significativo, la IA está acelerando el seguimiento de emisiones al analizar los datos de compras y proveedores, ayudando a las empresas a calcular las emisiones de alcance 3 difíciles de medir e identificar dónde se pueden lograr reducciones.

Si se despliega con cuidado, la IA puede actuar no solo como un consumidor de recursos, sino también como un impulsor de soluciones climáticas más inteligentes.

Es Hora de Echar un Vistazo Más Cercano

La IA no va a frenar, y no debería. Sin embargo, debemos empezar a hacer que su huella ambiental sea más visible y manejable.

Eso significa:

• Elegir socios que informen y reduzcan sus emisiones.
• Capacitar a los equipos para que utilicen la IA de manera eficiente e intencional.
• Tratar el impacto ambiental como parte de la ecuación de valor, no como una compensación.

Estamos acostumbrados a pensar en la IA como invisible. Pero eso es un problema de percepción, no físico. Los servidores son reales, las emisiones son medibles y el agua es finita.

Ahora es el momento de construir hábitos de rendición de cuentas para que los sistemas en los que confiamos no socaven silenciosamente el futuro que todos estamos tratando de proteger.