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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Sí. A través de infraestructura eficiente, energías renovables, optimización de algoritmos y políticas de uso responsable.
Mediante el monitoreo de consumo energético, cálculo de emisiones de carbono asociadas a cargas de trabajo y reportes ESG.
Sí. Puede optimizar procesos, logística y consumo energético, contribuyendo a reducir emisiones en múltiples sectores.
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.