El impacto de la IA en el medio ambiente y cómo reducirlo

Cada vez más empresas usan la inteligencia artificial para acelerar el cambio y ganar productividad. Lo que no todo el mundo tiene claro es que usar IA tiene un coste. Detrás de cada herramienta con IA hay una infraestructura compleja que consume electricidad, agua y hardware a una escala que la mayoría de la gente nunca ve.

Usar la IA sin una idea clara de esos costes no encaja con objetivos ambientales como ser más sostenibles, proteger la naturaleza y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. GreenPT nació precisamente para que el crecimiento económico y la sostenibilidad vayan de la mano.

El coste ambiental oculto de la IA

Tanto si usas un asistente virtual con IA como un modelo generativo o un flujo de automatización, todo cuesta electricidad, agua y materias primas. Los grandes modelos de aprendizaje automático, en especial, necesitan más energía cada año a medida que aumenta su complejidad.

La expansión de la IA añade presión a los sistemas energéticos de todo el mundo y contribuye directamente a las emisiones de carbono. Tanto el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente como la Agencia Internacional de la Energía advierten de que el consumo de energía de tecnologías como la IA supone un reto importante frente al cambio climático.

El consumo de energía de los centros de datos

Todos los servicios digitales, la computación en la nube y los sistemas de IA dependen, en última instancia, de los centros de datos, y por eso consumen tanta electricidad. Se calcula que los centros de datos representan el 3 % del consumo mundial de electricidad, y se espera que esa cifra aumente.

Buena parte de esa electricidad sigue procediendo de combustibles fósiles, lo que aumenta las emisiones de dióxido de carbono y acelera el cambio climático. La energía necesaria para alimentar y refrigerar los centros de datos de IA también puede provocar pérdida de biodiversidad y afectar a ecosistemas importantes.

Los centros de datos más antiguos, en particular, usan técnicas de refrigeración anticuadas y hardware menos eficiente en el uso de la energía. Eso eleva todavía más la huella ambiental de los centros de datos convencionales.

El consumo de agua de los centros de datos

Mucha gente no sabe que los centros de datos tienen que refrigerarse las 24 horas, porque si no los servidores se calientan demasiado. Las instalaciones tradicionales dependen en gran medida de sistemas de refrigeración por agua, y algunos centros de datos consumen millones de litros de agua al día.

En un mundo en el que el agua limpia puede escasear, es un dato duro. Añade presión a las comunidades locales y a los ecosistemas naturales, sobre todo en las regiones que ya sufren los efectos del cambio climático.

La eficiencia en el uso del agua varía bastante de un centro de datos a otro. Las instalaciones modernas suelen refrigerar sus servidores de forma más eficiente, con menos agua. Por eso lo ideal es que tus sistemas de IA funcionen en un centro de datos sostenible.

La aceleración de los residuos electrónicos

Además de la energía y el agua, está el problema de los residuos electrónicos. A medida que se acelera el desarrollo de la IA, se acorta la vida útil del hardware, y los centros de datos sustituyen sus servidores antes que nunca.

Según estimaciones mundiales, los residuos electrónicos superan ya los 50 millones de toneladas al año, y esa cifra seguirá creciendo. Sin una gestión adecuada, materiales peligrosos como el plomo, el mercurio y el litio pueden filtrarse al suelo y al agua.

Son problemas ambientales graves y otro motivo para usar la IA con cabeza. Las empresas que se toman en serio la sostenibilidad solo deberían usar IA cuando la necesitan, y siempre es mejor que sus sistemas funcionen en centros de datos alimentados con energía sostenible.

La huella de carbono de la IA y el cambio climático preocupan

Con el aumento del consumo de energía y agua y de los residuos electrónicos, la huella de carbono de la IA es mayor que nunca. Las organizaciones de protección ambiental y los responsables políticos piden estrategias sostenibles, fuentes de energía renovable y más eficiencia.

Si las tecnologías de IA siguen dependiendo de formas de generar electricidad que dañan el medio ambiente, contribuirán al cambio climático más que otros sectores digitales. Usar la IA con sensatez es a la vez una responsabilidad ética y una necesidad práctica para cumplir los compromisos climáticos.

Cómo combina GreenPT crecimiento económico y sostenibilidad

En GreenPT conocemos bien el impacto de la IA, y también el crecimiento económico que trae consigo. Por eso decidimos unir eficiencia, sostenibilidad y privacidad en un GPT sostenible.

Damos prioridad a la sostenibilidad en la IA

Nuestro modelo funciona por completo con energía renovable, en centros de datos eficientes de la UE, y tiene certificación ISO. Eliminamos el uso de combustibles fósiles, lo que reduce drásticamente las emisiones de gases de efecto invernadero.

También elegimos usar modelos de IA más pequeños y eficientes. Los mejoramos con compresión y cuantización, lo que reduce la potencia de cálculo entre un 20 y un 30 % sin ninguna pérdida de calidad apreciable.

Protegemos tu privacidad

Además de la sostenibilidad, nos importa la privacidad. Nuestros modelos y centros de datos cumplen estrictamente la legislación europea, como el RGPD. Los datos no se guardan en entornos de terceros: usamos exclusivamente modelos autoalojados en servidores europeos seguros.

Nunca recogemos datos de entrenamiento de las conversaciones. Tus conversaciones con GreenPT están protegidas con cifrado avanzado. Con prácticas de datos transparentes, ofrecemos seguridad de extremo a extremo y recogemos el mínimo de datos.

Siempre buscamos más eficiencia

Por último, pero no menos importante, siempre intentamos que nuestros sistemas sean más eficientes. Con optimizaciones técnicas, hacemos que nuestros algoritmos de IA sean más ligeros y consuman menos energía. El modelo razona a un nivel avanzado, permite traducir entre varios idiomas, pasar de voz a texto y mucho más.

Además, ofrecemos datos en tiempo real sobre el consumo de energía. Así las organizaciones pueden tomar decisiones más sostenibles y mejor fundamentadas, que reduzcan la huella ambiental y encajen con sus políticas de eficiencia energética y de futuro sostenible.

Las métricas de rendimiento de GreenPT

GreenPT supera la media del sector en los indicadores que importan para la sostenibilidad ambiental. Usar nuestra IA daña menos el medio ambiente y ayuda a cumplir los objetivos ambientales.

En eficacia en el uso de la energía (PUE), nuestros centros de datos obtienen un 1,25, muy por debajo de la media del sector, de 1,55. Eso supone una eficiencia energética bastante mayor.

Otra métrica importante es la eficacia en el uso del agua (WUE). Nuestros centros de datos obtienen un 0,25, frente al 1,8 de media del sector. Es decir, usamos mucha menos agua, lo que es mejor para el medio ambiente.

Y, como ya hemos dicho, nuestra infraestructura funciona al 100 % con energía renovable, mientras que en el conjunto del sector ese porcentaje ronda el 60 %. Estas cifras convierten a GreenPT en líder en operaciones de IA sostenibles.

Por qué la IA sostenible importa más que nunca

Para reducir los riesgos ambientales y apoyar los objetivos ambientales, la IA sostenible ya no es opcional. Es una necesidad para los gobiernos y las empresas que quieren demostrar que les importan su infraestructura energética y el impacto ambiental de la IA.

La inteligencia artificial se extiende cada vez más por nuestras economías digitales, y este es el momento de hacer cambios importantes y construir un futuro sostenible con IA. Elegir GreenPT es un paso práctico, ético y económico para innovar de forma responsable.

Para saber más

• AIE, Data Centres and Data Transmission Networks: cómo se mide el consumo de electricidad de los centros de datos y hacia dónde va.
• AIE, Electricity 2024: la previsión que explica el aumento de la demanda de electricidad de los centros de datos y la IA.
• Li et al., Making AI Less “Thirsty”: estimaciones revisadas por pares del consumo de agua de la IA.
• UN Global E-waste Monitor: los datos que hay detrás de las cifras mundiales de residuos electrónicos.