La reciente moda en redes sociales de transformar fotografías al estilo de Studio Ghibli ha capturado la atención de millones de usuarios en todo el mundo. Estas imágenes permiten a las personas reimaginar sus recuerdos y momentos cotidianos con la magia del famoso estudio de animación japonés.
No obstante, detrás de esta tendencia aparentemente inofensiva, se encuentra un considerable consumo de recursos naturales, especialmente de agua. Esto genera interrogantes sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el medioambiente.
El elevado consumo de agua
Cada interacción con herramientas de IA requiere una infraestructura tecnológica compleja que se basa en centros de datos con miles de servidores. Estos equipos generan una gran cantidad de calor, lo que hace necesario contar con sistemas de refrigeración eficientes.
Muchos de estos sistemas utilizan agua para enfriar los servidores, mediante torres de enfriamiento donde el agua absorbe el calor y se evapora. Aunque este método es efectivo, implica un consumo considerable. Herramientas como ChatGPT utilizan aproximadamente 500 ml de agua por cada serie de entre 5 a 50 interacciones, según las estimaciones más recientes.
El experto en inteligencia artificial, Álvaro Peña, señaló a EFE 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, destacó que «no se contabilizan todas las etapas que requieren agua, como la fabricación de chips o la refrigeración de los centros de datos».
Centros de datos y recursos hídricos
Estudios recientes revelan cifras preocupantes sobre el consumo hídrico de la inteligencia artificial. La OCDE estima que, para 2027, la IA podría utilizar entre 4,2 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 en su consumo. Microsoft, por ejemplo, reconoce que incrementó su consumo en un 34 % en 2022, en parte debido al entrenamiento de modelos como ChatGPT. Google utilizó entre 6 y 7 millones de metros cúbicos ese año, y Meta alcanzó los 2 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 utiliza para tres cosas: refrigeración, generación de electricidad y fabricación de microchips.
Detalló 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 advirtió 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 en sí».
Diferencias en el impacto ambiental
No todas las herramientas de IA tienen el mismo impacto ambiental. Modelos como ChatGPT, DALL·E o Midjourney difieren en sus procesos operativos y, por ende, en su consumo de recursos, aunque todos son impulsados por inteligencia artificial.
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 los sistemas involucrados.
María Prado remarcó 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». Por su parte, Peña agregó que «no hay suficiente transparencia» y que «algunas empresas, como Microsoft, omitieron datos o subestimaron consumos».
Hacia un uso responsable
Ante este escenario, los expertos consideran que es 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 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 propia empresa.
María Prado planteó 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 consideró que «la responsabilidad es compartida entre usuarios y empresas», si bien él duda de que haya cambios «si no hay presión externa» y advierte que no cree que «se tomen medidas si no hay una crisis visible como cortes eléctricos o problemas directos en el día a día».
Fuente: EFE.
