Impacto ambiental de la IA: 5 estrategias para un uso sostenible

Recientemente, una de las empresas más grandes de tecnología a nivel mundial, informó que sus emisiones de carbono ha aumentado un 48% en los últimos cinco años, un incremento impulsado en gran medida por el desarrollo y expansión de la Inteligencia Artificial. Este fenómeno pone de relieve un reto crucial: el alto consumo energético asociado con esta tecnología emergente.

Cada consulta a estos sistemas activa servidores en centros de datos que no solo consumen enormes cantidades de electricidad, sino que también requieren sistemas de refrigeración que igualmente necesitan energía. A pesar de esto, la industria tecnológica aporta de forma positiva al medio ambiente. Según la iniciativa Net Zero de la Universidad de Oxford, la tecnología tiene el potencial de contribuir hasta en un 15% a la reducción global de emisiones para 2030.

¿Por qué la IA tiene un alto impacto ambiental?

El impacto ambiental de la IA está directamente relacionado con:

• El entrenamiento de modelos de gran escala.

• El uso intensivo de infraestructura en la nube.

• El consumo energético de GPUs y servidores especializados.

• Los sistemas de refrigeración en centros de datos.

Los modelos de lenguaje avanzados, por ejemplo, requieren enormes volúmenes de datos y procesamiento, lo que incrementa significativamente la demanda energética.

Por eso, la sostenibilidad en inteligencia artificial debe convertirse en una prioridad estratégica para las organizaciones.

Consumo energético de los centros de datos

Los centros de datos que sostienen la IA ya consumían alrededor de 460 TWh de electricidad en 2022, cerca del 2% del total mundial, y las proyecciones apuntan a que esa cifra podría superar los 1.000 TWh antes de 2030. Un informe del Instituto de la Universidad de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) eleva esa proyección hasta 945 teravatios-hora hacia 2030, cerca del triple del consumo anual combinado de países como Pakistán, Bangladés y Nigeria.

Huella hídrica: el costo invisible de la refrigeración

Más allá de la electricidad, la refrigeración de los servidores demanda enormes volúmenes de agua. Según el informe de la ONU, la huella hídrica proyectada de la IA hacia 2030 podría equivaler a las necesidades básicas de agua de toda la población del África subsahariana. Este dato es clave para las empresas de LATAM, una región donde el estrés hídrico ya es un factor crítico en la planificación de infraestructura tecnológica.

Basura electrónica y ciclo de vida del hardware

El impacto ambiental de la IA no termina en el consumo energético diario: incluye también la fabricación, el mantenimiento y el desecho del hardware especializado (GPUs, chips de IA, servidores). Evaluar el ciclo de vida completo de estos equipos es indispensable para entender el verdadero costo ambiental de una operación de IA a escala empresarial.

El impacto ambiental de la IA en cifras (2026) 

• 945 TWh: consumo eléctrico proyectado de los centros de datos de IA para 2030 (UNU-INWEH, ONU).
• 448 TWh: consumo eléctrico actual de los centros de datos, equiparable al de Francia como país.
• 14.500 km²: ocupación de suelo proyectada para infraestructura de IA hacia 2030, el doble del área metropolitana de Yakarta.
• 15%: potencial de la tecnología para contribuir a la reducción global de emisiones para 2030 (Net Zero, Universidad de Oxford).

Qué indicadores ESG debe monitorear tu empresa

Dentro de la gobernanza tecnológica, las organizaciones deberían priorizar al menos cuatro indicadores: emisiones de carbono por carga de trabajo (scope 2 y 3), consumo hídrico asociado a refrigeración, eficiencia energética por modelo entrenado (PUE de los centros de datos) y porcentaje de energía renovable en la matriz utilizada. Reportar estos indicadores de forma desagregada, y no solo como cifra corporativa global, es el vacío que señalan los estudios más recientes sobre transparencia ambiental en IA.

Cinco estrategias empresariales para reducir el impacto ambiental de la IA

1. Mejorar la eficiencia energética en los centros de datos: las empresas pueden optimizar el enfriamiento mediante sistemas avanzados de refrigeración y la virtualización de recursos para maximizar su uso, reduciendo así el número de servidores físicos necesarios. Además, es fundamental adoptar hardware con certificaciones de eficiencia energética, lo que contribuye significativamente a disminuir el consumo eléctrico.
2. Utilizar fuentes de energía renovables: alimentar los centros de datos y las operaciones tecnológicas con energía renovable es una medida crucial. Las empresas pueden firmar contratos de energía verde para adquirir electricidad de fuentes sostenibles como la solar, eólica o hidroeléctrica e incluso instalar paneles solares en sus instalaciones.
3. Desarrollar algoritmos de IA más eficientes: es posible reducir el consumo energético mediante el desarrollo de algoritmos que requieran menos recursos computacionales. Técnicas como el pruning, que reduce el tamaño de los modelos sin perder precisión, y los métodos de reducción de datos, ayudan a crear modelos más compactos y eficientes.
4. Utilizar hardware especializado para IA: optar por procesadores de IA diseñados específicamente para ejecutar cargas de trabajo de manera más eficiente, y chips que ofrezcan mayor eficiencia energética en comparación con CPUs tradicionales.
5. Fomentar el uso responsable de la IA: promover prácticas que aseguren que la IA se utilice de manera ética y sostenible, a través de procesos de educación y formación y la implementación de políticas de uso responsable dentro de las organizaciones.

Medición y gobernanza: el paso clave hacia una IA sostenible

Para reducir el impacto ambiental de la IA, las empresas deben integrar métricas ambientales dentro de su gobernanza tecnológica.

Esto implica:

• Medir emisiones de carbono asociadas a cargas de trabajo.

• Evaluar consumo energético por modelo entrenado.

• Establecer objetivos de reducción.

• Integrar indicadores ESG en la estrategia de tecnología.

Sin medición, no hay mejora sostenible.

Por último, el directivo de TIVIT enfatizó la importancia de que las compañías midan el impacto ambiental de sus operaciones mediante el monitoreo de emisiones y la elaboración de reportes de sostenibilidad que permitan la transparencia en la información y la búsqueda constante de mejores soluciones y prácticas sostenibles. Asimismo, Pablo Prieto de TIVIT señaló cinco estrategias que las empresas pueden implementar para aprovechar los beneficios de la IA, mitigando a su vez el impacto ambiental de su implementación.

Cómo TIVIT ayuda a las empresas a reducir el impacto ambiental de la IA

En TIVIT acompañamos a las organizaciones en la implementación de infraestructura cloud eficiente, arquitecturas híbridas optimizadas y estrategias de ciberseguridad y gobierno de datos que permiten adoptar IA de forma responsable. Nuestro equipo ayuda a diagnosticar el consumo energético de las cargas de trabajo actuales y a diseñar hojas de ruta de sostenibilidad tecnológica alineadas con los objetivos ESG de cada empresa.

Preguntas frecuentes sobre el impacto ambiental de la IA

¿Se puede hacer sostenible la inteligencia artificial?

Sí. A través de infraestructura eficiente, energías renovables, optimización de algoritmos y políticas de uso responsable.

¿Cómo pueden las empresas medir el impacto ambiental de la IA?

Mediante el monitoreo de consumo energético, cálculo de emisiones de carbono asociadas a cargas de trabajo y reportes ESG.

¿La IA puede ayudar a reducir emisiones en otras industrias?

Sí. Puede optimizar procesos, logística y consumo energético, contribuyendo a reducir emisiones en múltiples sectores.

¿Cuánta agua consume un centro de datos de IA?

El consumo varía según el tamaño y la tecnología de refrigeración, pero a escala global se proyecta que hacia 2030 la huella hídrica de la IA podría equivaler al consumo básico de agua de más de 1.300 millones de personas, lo que convierte la gestión hídrica en un factor tan crítico como el energético.