Es evidente que la IA se ha convertido en una de las tecnologías más transformadoras de nuestra era. Este tipo de inteligencia es capaz redefinir nuestro modo de estar siendo en la tierra. Su desarrollo es una realidad imparable que continuará moldeando nuestro futuro de forma revolucionaria. En otras palabras, el desarrollo y uso de la IA ha alcanzado un grado de aceleración tal, que muy difícilmente se vaya a desacelerar por resistencias a su evolución.
En medio de esta revolución tecnológica imparable, acaece la pregunta histórico-ética de cómo estamos desarrollando y utilizando la IA en nuestras comunidades. Si bien no parece posible detenerla, ni pareciera conveniente hacerlo (por sus bondades), debemos pensar su evolución de la forma más responsable posible. Esto significa, entre otros aspectos, pensar su mediación histórica en relación con la alteridad y el ambiente.
Como ya nos es costumbre, la invitación de este observatorio es pensar el desarrollo y uso de la IA desde una perspectiva analéctica, es decir, en apertura a la novedad histórica, en contacto con el propio suelo geográfico y cultural, pero sin perjudicar a nadie, y menos aún, a las personas con menos recursos.
La idea fundamental de este artículo es reflexionar sobre cómo construir analécticamente un futuro, donde el desarrollo e implementación de la IA, y el bienestar de las personas y del entorno avancen de la mano en apertura a la novedad histórica, concretándose en cada comunidad de nosotros en su tierra y en la dinámica intercomunitaria entre distintos nosotros.
1. La huella ecológica del avance de la IA
Para comprender el panorama completo acerca de la IA y proponer algunas líneas de acción sobre su desarrollo y uso responsable, primero debemos examinar los impactos que esta genera en la tierra (geográfica y cultural) en la que vivimos. En este artículos analizaremos cuatros de estos desafíos: El consumo masivo de energía y del agua, la generación de residuos electrónicos y la demanda de materias primas que impacta de lleno en temas geopolíticos.
Reconocer estas problemáticas, como tantos otros desafíos es el primer paso para gestionar la IA de manera efectiva en su carrera hacia nuevas etapas de desarrollo e implementación.
· La demanda energética de los centros de datos
Los centros de datos son el corazón de la infraestructura de la IA. En el mundo existen miles de servidores que procesan volúmenes masivos de información en tiempo real (Bruno, 2025). La demanda de electricidad para alimentar y enfriar estos centros es colosal y está en constante aumento. Esta situación exige la necesidad de generar soluciones innovadoras para gestionar la huella energética que demanda el desarrollo y uso cotidiano de la IA.
En 2024, los centros de datos representaron aproximadamente el 1.5% del consumo eléctrico mundial, alcanzando los 415 teravatios-hora (TWh) (AFP, 2025). Las proyecciones de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) indican que esta cifra podría duplicarse con creces para 2030, llegando a unos 945 TWh, lo que equivaldría a casi el 3% del consumo total de electricidad global (AFP, 2025; International Energy Agency [IEA], 2024). En Estados Unidos, los centros de datos que sustentan la IA ya consumen cerca del 4% de la electricidad del país (World Economic Forum, 2024), y se espera que la demanda energética de los centros de datos de IA se cuadruplique para 2030 (El Salto Diario, 2025).
Este incremento en la demanda energética se traduce directamente en un aumento de las emisiones de gases del efecto invernadero (GEI). Se estima que las emisiones de CO2 relacionadas con el consumo eléctrico de los centros de datos podrían pasar de 180 millones de toneladas actuales a 300 millones de toneladas para 2035 (AFP, 2025).
Solo el sector digital (en su conjunto) es responsable de entre el 1.5% y el 3.2% de las emisiones mundiales de GEI, a saber, una cifra similar a la del transporte aéreo y marítimo (Noticias ONU, 2024). En particular, la industria de la producción de electricidad y calor, de la cual depende la IA, ha generado un aumento del 46% en este tipo de emisiones.
A pesar de los avances en materia de eficiencia energética por parte de las empresas tecnológicas en general, la demanda absoluta de energía sigue aumentando principalmente debido al crecimiento sin precedentes de la IA (Goldman Sachs, 2024). En concreto, se calcula que las emisiones de CO2 de los centros de datos tienen un costo social estimado entre 125.000 y 140.000 millones de dólares (Goldman Sachs, 2024), lo que resalta la importancia de invertir en prácticas que reduzcan esta huella energética para el bienestar comunitario.
· La huella hídrica de la refrigeración de centros de cómputo
La actividad constante de los servidores de IA genera una inmensa cantidad de calor, lo que requiere sistemas de enfriamiento intensivos que dependen en gran medida del agua limpia (Environmental and Energy Study Institute, 2025; Bruno, 2025; Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025). Este consumo hídrico es una preocupación creciente, especialmente en regiones con escasez de agua, donde compite directamente con las necesidades de las comunidades locales y afecta la dignidad humana al limitar el acceso a un recurso vital.
Un solo centro de datos de tamaño mediano puede consumir hasta aproximadamente 416 millones de litros de agua al año para fines de enfriamiento, equivalente al uso anual de unas 1000 viviendas (EESI, 2025). Los centros de datos más grandes pueden utilizar hasta 18.9 millones de litros por día, o alrededor de 6.800 millones de litros por año, un uso comparable al de una ciudad de 10.000 a 50.000 personas (EESI, 2025).
La huella hídrica no solo es producto de procesos industriales o empresariales sino también consecuencia de nuestro uso personal (aunque claramente, en menor escala). Se estima que cada consulta de IA de 100 palabras utiliza aproximadamente una botella de agua de 519 mililitros (EESI, 2025).
Solo el entrenamiento de ChatGPT-3, por ejemplo, requirió un consumo estimado de 700.000 litros de agua (Noticias ONU, 2024). Estas cifras, aunque parezcan pequeñas por interacción, se magnifican exponencialmente con miles de millones de personas realizando consultas individuales desde sus casas o trabajos a cada minuto alrededor del mundo (EESI, 2025).
El consumo masivo de agua por parte de los centros de datos ya está impactando a las comunidades locales. Por ejemplo, en el norte de Virginia (EEUU), el consumo de agua por parte de estas instalaciones aumentó un 63% entre 2019 y 2023, alcanzando cerca de 7.500 millones de litros en 2023 -por ejemplo, solo el condado de Loudoun (con unos 200 centros de datos) se utilizaron 3.400 millones de litros ese mismo año- (EESI, 2025).
Esta situación ha avivado tensiones entre comunidades y países, como sucedió en Santiago de Chile, donde la presencia de un centro de datos de Google ha generado protestas locales debido al agravamiento de la sequía (DW, 2023; Noticias ONU, 2024), demostrando así que los centros de datos poseen un efecto social y desafían la dignidad humana sino son gestionados de una forma responsable.
· La huella de los residuos electrónicos (e-waste)
El rápido ciclo de innovación de la IA está acelerando la obsolescencia de los equipos informáticos y, consecuentemente, aumentando la generación de residuos electrónicos o e-waste (Vidal Bento, 2024). Este es uno de los tipos de residuos de más rápido crecimiento a nivel mundial (Gu, 2024). Un estudio reciente estima que, si no se implementan medidas adecuadas, la IA generativa podría producir entre 1.2 y 5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos en esta década (Meganoticias, 2024; Science Media Centre, 2024).
La mayoría de estos desechos provienen de componentes de hardware obsoletos por avance de la tecnología, a saber, principalmente, unidades de procesamiento, almacenamiento y sistemas de alimentación (Meganoticias, 2024). Cabe destacar también, que los residuos electrónicos son intrínsecamente peligrosos, capaces de liberar hasta 1.000 sustancias químicas diferentes durante una eliminación o reciclaje inadecuado (Gu, 2024).
En concreto, en países en desarrollo, donde gran parte de estos residuos son desechados o manipulados sin las precauciones adecuadas, los trabajadores están rutinariamente expuestos a contaminantes como plomo, mercurio, cadmio y arsénico, que pueden causar cáncer y daños neurológicos irreversibles (Gu, 2024). Esto eleva el problema del e-waste a una crisis de salud pública y una cuestión de justicia ambiental que afecta directamente las posibilidades de desarrollo de las comunidades más vulnerables.
Además del impacto ambiental y en la salud de las comunidades locales, el e-waste representa una pérdida económica significativa. De los millones de toneladas de e-waste generadas globalmente en 2022, 12 millones de toneladas eran metales, incluyendo 4 millones de toneladas de materiales críticos como cobalto y aluminio, con un valor de miles de millones de dólares sin recuperar. A pesar de la creciente generación de e-waste, solo el 22% de los residuos electrónicos globales fueron documentados como recolectados o reciclados adecuadamente en 2022 (Gu, 2024).
· La huella geopolítica del desarrollo de la IA
El impacto ambiental de la IA no se limita a la fase operativa de los centros de datos; también se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida del hardware, desde la extracción de materias primas hasta su fabricación y eventual desecho.
La producción de hardware para IA, especialmente las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) y las Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs), y sus variantes, requiere un uso intensivo de energía y agua (Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025; El Economista, 2021). Por ejemplo, empresas como Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), el mayor fabricante de obleas semiconductoras del mundo, consume alrededor de 157.000 toneladas de agua al día (Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025).
La extracción de las materias primas necesarias para el hardware de IA también tiene un impacto ambiental y social considerable, ya que algunos minerales provienen de regiones afectadas por conflictos armados, lo que puede perpetuar abusos contra los derechos humanos y financiar conflictos (Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025; Pontificia Universidad Católica del Perú [PUCP], 2024). Esto añade una dimensión ética y social profunda a la huella ecológica de la IA, vinculando su desarrollo al ámbito de la justicia y dignidad.
La fase de producción de hardware puede ser responsable de hasta el 90% de las emisiones de CO2 en el ciclo de vida de una IA (DW, 2023). Un estudio de 2019 encontró que el proceso de entrenamiento de un solo modelo grande de procesamiento de lenguaje natural (NLP) puede emitir casi 284 toneladas de dióxido de carbono, equivalente a las emisiones de por vida de cinco automóviles promedio en Estados Unidos (Ecodes, n.d.; Strubell, Ganesh, & McCallum, 2019). Otro análisis sugiere que la IA puede generar 50 veces más emisiones de CO2 que otras tecnologías (ExpokNews, 2025). Cabe destacar que las emisiones de CO2 ocurren incluso, si las respuestas generadas por la IA no son correctas o útiles (ExpokNews, 2025).
2. La IA como aliada para el bienestar del entorno y la sociedad
A pesar de los desafíos mencionados, la IA posee una capacidad transformadora única a la hora de abordar algunos de los problemas ambientales más apremiantes del planeta.
Su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y optimizar sistemas, la posiciona como una herramienta clave para un desarrollo que beneficie tanto al entorno como a la sociedad, mejorando la calidad de vida y la dignidad de las personas de todo el planeta.
· Optimización energética y transición hacia fuentes de bajo impacto
La IA puede desempeñar un papel fundamental en la mejora de la eficiencia energética y en la aceleración de la transición hacia fuentes de energía de bajo impacto. Por ejemplo, en el sector de la construcción, que representa aproximadamente el 28% de las emisiones globales de GEI, los sistemas impulsados por IA pueden monitorear y ajustar en tiempo real el consumo energético de los edificios, logrando así, ahorros de hasta un 20-40% del mismo (Ecodes, n.d.; Sostenibilidad.com, n.d.).
Actualmente, en el sector industrial, la IA optimiza procesos de manufactura y logística, detectando ineficiencias y prolongando la vida útil de los equipos mediante el mantenimiento predictivo (ExpokNews, 2025; IBM, 2024), generando así la reducción de gastos innecesarios.
Otro ejemplo corriente de los beneficios de la IA en materia de optimización de energía, es la gestión de las redes eléctricas modernas, especialmente con la creciente integración de fuentes de energía de bajo impacto. En concreto, la IA puede mejorar significativamente las predicciones de oferta y demanda energética (Aserta, 2025; Sostenibilidad.com, n.d.). De hecho, algoritmos de aprendizaje automático pueden pronosticar la cantidad de energía que una planta eólica o solar fotovoltaica podría generar, con una precisión superior al 95% (Atlas Renewable Energy, 2024). A su vez, esta tecnología es capaz de optimizar la frecuencia y eficiencia de la limpieza de paneles solares, ahorrando agua y aumentando la producción de electricidad (Aserta, 2025).
El transporte, responsable de aproximadamente el 23% de las emisiones globales de GEI, también se beneficia de la IA. Los sistemas de transporte inteligente (ITS) basados en IA pueden optimizar la gestión del tráfico, reducir la congestión y mejorar la eficiencia del combustible, resultando en reducciones significativas de las emisiones de CO2, estimadas en hasta un 15-25% en ciudades como Singapur y Estocolmo (Ecodes, n.d.). Esto no solo reduce la huella ambiental, sino que también mejora la calidad de vida de los habitantes al disminuir la contaminación y la congestión vehicular.
· Agricultura de precisión y gestión de recursos hídricos
La IA está revolucionando el mundo, y el sector agrícola no es una excepción. La IA está ayudando a tener una producción de alimentos más eficiente y con un menor impacto ambiental, lo que es crucial para la seguridad alimentaria y la dignidad de las poblaciones.
Los agricultores usan sensores y drones impulsados por IA para monitorear sus cultivos en tiempo real, analizando datos sobre el suelo y clima (Aithor, n.d.; Sostenibilidad.com, n.d.). Esto les permite ajustar el riego para satisfacer perfectamente las necesidades del cultivo, reduciendo el desperdicio de agua y mejorando la salud y el tamaño de los mismos (Aithor, n.d.). En la producción de café, por ejemplo, la IA ha logrado reducir el consumo de agua hasta en un 20% sin comprometer el rendimiento de la cosecha (Hernández-Salazar et al., 2023).
La IA también puede ayudar a detectar plagas y enfermedades a tiempo, lo que significa que los agricultores pueden actuar con rapidez y utilizar menos productos químicos nocivos, beneficiando al entorno y la salud humana (Aithor, n.d.).
· Conservación de la biodiversidad y monitoreo ambiental
A su vez, la IA está transformando la conservación de la biodiversidad y la gestión ambiental, ofreciendo herramientas poderosas para monitorear ecosistemas, proteger especies y responder a desastres naturales, lo que contribuye directamente a un entorno más seguro y saludable para las comunidades. Esta tecnología es capaz de procesar grandes volúmenes de datos para monitorear ecosistemas e impactos ambientales.
En concreto, los satélites y sensores en conjunto con esta tecnología permiten una observación detallada de la deforestación, la pérdida de hábitats y los efectos del cambio climático, ayudando a los países a cumplir objetivos de conservación global, como proteger al menos el 30% de los territorios del planeta para 2030 (Terrasos, 2025).
Por ejemplo, la IA se suele utilizar para analizar, identificar y clasificar de forma automática las especies de fauna captadas por cámaras, ayudando a los expertos a trazar y mejorar las estrategias de conservación de especies como el lince ibérico (Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025; Aithor, n.d).
Otro ejemplo para destacar es que, mediante el análisis de datos satelitales y sensores terrestres, la IA puede detectar señales tempranas de desastres naturales como incendios forestales, terremotos e inundaciones, permitiendo una respuesta más rápida y eficaz al momento de salvar vidas (Algoritmos Verdes, Gobierno de España, 2025; Sostenibilidad.com, n.d.).
Proyectos como Climate Trace, una coalición liderada por Al Gore, utilizan la IA para rastrear emisiones de carbono en todo el mundo, proporcionando datos precisos para la creación de políticas ambientales más efectivas en la materia (Ecodes, n.d.; Pontificia Universidad Católica del Perú [PUCP], 2024).
3. Hacia un desarrollo consciente de la IA
El camino hacia un desarrollo de la IA que sea respetuoso del entorno y que priorice la dignidad humana requiere un enfoque multifacético, que abarca desde la innovación tecnológica hasta la gobernanza y la conciencia del usuario.
El desarrollo de la IA es una realidad, no se la puede negar, ni esperar mágicamente que personas que invierten y ganan mucho dinero usando la IA dejen de hacerlo. El negacionismo tecnológico es absurdo, no sirve para nada y es ahistórico. Nuestra responsabilidad es guiarlo hacia un futuro más equitativo y próspero para todos construyendo mediaciones ético-históricas que no excluyan a nadie, y menos aún, a los sectores más vulnerables.
· Innovaciones en hardware y software
La eficiencia en el diseño y la operación de la infraestructura de IA es un pilar fundamental para reducir su huella ecológica y asegurar que el crecimiento tecnológico sea compatible con los límites planetarios. El desarrollo de hardware más eficiente es crucial para lograr una mejora en la calidad de vida de las personas.
Se ha demostrado que el hardware de limitación de energía puede disminuir el consumo energético hasta en un 15%. Empresas como IBM están desarrollando nuevos chips, como el procesador IBM Telum II y el acelerador IBM Spyre (previstos para 2025), diseñados para reducir el consumo de energía basado en IA y la huella de los centros de datos (IBM, n.d., 2024). Otro ejemplo claro en este mismo sentido, es el desarrollo de la computación neuromórfica, inspirada en la eficiencia energética del cerebro humano, la cual busca desarrollar sistemas que realicen tareas complejas con mucha menos energía (CORDIS, Comisión Europea, 2024).
No solo el hardware, sino también el software y los modelos de IA pueden ser diseñados para ser más eficientes. Para casos de uso específicos, se recomiendan modelos más pequeños y eficientes que consumen menos energía (IBM, 2024). Los investigadores están trabajando en predecir qué modelos están teniendo un rendimiento inferior para detener su entrenamiento temprano y ahorrar energía (IBM, 2024).
Otro aspecto importante es la compresión de modelos mediante redes de tensores, a saber, un proceso que se enfoca en reducir el tamaño y el uso de energía de modelo de IA sin comprometer significativamente su poder predictivo (AIMasterclass, n.d.; Artech Digital, n.d.). Técnicas como la cuantificación pueden reducir los requisitos de memoria en un 75-80% (Artech Digital, n.d.) sin perder un gran grado de eficiencia en sus respuestas (luego de un proceso de healing).
Al respecto, un informe de la UNESCO sugiere que el uso de energía de los modelos de lenguaje (LLMs) puede reducirse hasta en un 90% mediante el uso de prompts más cortos y la compresión de modelos (Representación Permanente de España ante la UNESCO, 2025).
· Transformación de la infraestructura tecnológica
La forma en que se diseñan, construyen y operan los centros de datos es fundamental para mitigar el impacto ambiental de la IA y asegurar que esta tecnología sirva a la sociedad sin costos desproporcionados. Ubicarlos en climas fríos, como Finlandia, Suecia o incluso la Patagonia argentina, permite aprovechar el aire exterior para la refrigeración (Hidalgo, 2022). Al respecto, también se pueden utilizar tecnologías de enfriamiento novedosas, como el enfriamiento directo al chip y el enfriamiento por inmersión, las cuales pueden reducir significativamente el uso de agua y energía involucrados en estos procesos (EESI, 2025).
Grandes empresas tecnológicas están invirtiendo en energía eólica y solar para abastecer sus instalaciones (Pontificia Universidad Católica del Perú [PUCP], 2024). Google, por ejemplo, planea operar exclusivamente con energía renovable para 2030 y Microsoft ha declarado que será carbon negative para el mismo año (Guerra Jáuregui, 2024; Pontificia Universidad Católica del Perú [PUCP], 2024). El Climate Neutral Data Centre Pact exige que los centros de datos en Europa alcancen el 100% de energía renovable para 2030 (Vidal Bento, 2025).
Hoy en día, se está hablando de los centros de datos energéticamente positivos buscando que estos, generen o contribuyan con más energía limpia de la que consumen. Si se lograra este tipo de avances, se podrían transformar comunidades enteras, mejorando la eficiencia energética de sus infraestructuras, como escuelas u hospitales (World Economic Forum, 2024).
La implementación de principios de la economía circular es esencial para reducir la generación de residuos electrónicos y la demanda de nuevas materias primas. Esto implica prolongar la vida útil de los equipos y aumentar las tasas de reciclaje y reutilización (Vidal Bento, 2025). Una estrategia de economía circular podría reducir la generación de residuos electrónicos en un 86% (Meganoticias, 2024; Science Media Centre, 2024). Actualmente, existen empresas especializadas que ofrecen servicios de desmantelamiento, reacondicionamiento y re-comercialización de activos de centros de datos, promoviendo así, la recuperación de valor y la reducción de residuos.
· Gobernanza, transparencia y colaboración
Para que la IA se desarrolle de manera responsable y en favor de la dignidad humana, se requieren marcos de gobernanza robustos, mayor transparencia y una colaboración activa entre todos los actores. La Unión Europea ha dado pasos iniciales para establecer límites al consumo energético permitido para centros de datos y modelos de IA (Pontificia Universidad Católica del Perú [PUCP], 2024). Es decir, la gobernanza efectiva de la IA es esencial para alinear la evolución tecnológica con prácticas éticas respetuosas del ser humano (Kaizen, n.d.).
La Coalición para una IA Ambientalmente Consciente y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) han enfatizado la necesidad de evaluar integralmente el impacto ambiental de todo el ciclo de vida de la IA. Sin salvaguardas adecuadas, la IA podría exacerbar las desigualdades y las brechas digitales, y afectar desproporcionadamente a los más vulnerables (Naciones Unidas, 2025). En este sentido, es crucial sentar las bases para una gobernanza inclusiva de la IA en beneficio de toda la humanidad (UNCTAD, 2025).
La sugerencia de etiquetar las emisiones de CO2 de la IA, de manera similar a la eficiencia energética de los electrodomésticos, podría ser un paso hacia el consumo digital responsable (ExpokNews, 2025). Requerir que las empresas divulguen el impacto ambiental de sus modelos y algoritmos fomenta una cultura de responsabilidad y conciencia ambiental (Kaizen, n.d.).
Los incentivos para la investigación en tecnologías de IA verde resultan fundamentales también (Kaizen, n.d.). La colaboración entre empresas, instituciones académicas y gobiernos es vital en esta materia. Las empresas en el espacio de la IA deben compartir consejos y herramientas para reducir la demanda de energía de los modelos (IBM, 2024). La IA es una tecnología sin fronteras, y la cooperación global es esencial para asegurar que sirva al bien común y que todos los países tengan voz en su desarrollo (UNCTAD, 2025).
· Conciencia y uso responsable por parte del usuario
El impacto ambiental y social de la IA no es solo una responsabilidad de la industria y los gobiernos; los usuarios individuales también tenemos un papel en el desarrollo y uso de la IA. Es imperativo que nosotros, personas individuales, seamos conscientes del uso diario que le damos a la IA (Guzmán, 2025).
Antes de consultar a la IA generativa, se recomienda reflexionar si es realmente necesario. Si lo es, estamos invitados a emplear indicaciones directas y breves, que como ya dijimos pueden reducir el consumo de energía en más del 50% (Representación Permanente de España ante la UNESCO, 2025). Utilizar buscadores tradicionales para encontrar información simple, en lugar utilizar la IA generativa, o evitando, en lo posible, la generación de imágenes y videos innecesarios debido a su alto consumo de recursos, son prácticas recomendadas que cada una/o de nosotros puede aplicar. En esta misma línea, también recomendamos conservar los datos obtenidos en consultas previas para evitar repeticiones innecesarias.
La comprensión de que cada interacción con la IA tiene una huella, por ejemplo, que una consulta de IA de 100 palabras consume aproximadamente una botella de agua de 500 mililitros (EESI, 2025), puede fomentar un uso más deliberado y menos derrochador de este tipo de tecnología. La conciencia de que la contaminación no depende del éxito del modelo, sino del proceso computacional en sí, subraya la importancia de mejorar la eficiencia en cada interacción (ExpokNews, 2025).
Conclusiones para un futuro consciente con la IA
La IA se encuentra en una encrucijada crítica en su relación con el entorno natural y la sociedad. Su desarrollo es una fuerza imparable que promete avances significativos, pero su huella ecológica es innegable y creciente, manifestándose en un consumo masivo de energía y agua, una alarmante generación de residuos electrónicos y una demanda intensiva de materias primas con fuerte impacto geopolítico.
Estos desafíos no deben verse como un impedimento para su desarrollo, sino como un llamado urgente a pensar una mediación ético-histórica de la IA, que asegure que este progreso se alinee con el bienestar planetario y la dignidad humana. La IA no es inherentemente un adversario del entorno, sino una herramienta de doble filo con un inmenso potencial para catalizar soluciones ambientales y sociales.
Su capacidad para optimizar la eficiencia energética en edificios, industrias y transporte, mejorar la gestión de recursos hídricos en la agricultura de precisión, y potenciar la conservación de la biodiversidad a través del monitoreo y la restauración de ecosistemas, es realmente transformador. La IA puede predecir patrones climáticos, detectar desastres naturales tempranamente, y hacer que las energías de bajo impacto sean más eficientes y fiables para el beneficio de las comunidades que la utilizan.
El camino hacia un desarrollo consciente de la IA no es una opción, sino un imperativo para el futuro de la humanidad. Este camino requiere un enfoque holístico y colaborativo que abarque múltiples frentes:
- Innovación tecnológica profunda: Se necesitan avances continuos en hardware (chips más eficientes, sistemas de enfriamiento avanzados, computación neuromórfica) y software (compresión de modelos, entrenamiento inteligente, aprendizaje federado) para reducir la intensidad de recursos por unidad de computación. La evidencia sugiere que hay un margen considerable para hacer que los modelos de IA sean significativamente más eficientes.
- Transformación de la infraestructura: Los centros de datos deben evolucionar hacia modelos de energía positiva, alimentándose exclusivamente de fuentes de bajo impacto y adoptando estrategias de enfriamiento innovadoras. La implementación de principios de economía circular en el diseño, uso y desmantelamiento del hardware es crucial para mitigar la crisis de residuos electrónicos y recuperar materiales valiosos.
- Gobernanza proactiva y transparencia: Los marcos regulatorios son esenciales para guiar el desarrollo de la IA hacia prácticas éticamente respetuosas. La transparencia en la divulgación de la huella ecológica de los modelos y la infraestructura de IA puede empoderar a los consumidores y fomentar la responsabilidad corporativa. La colaboración global es fundamental para establecer estándares y compartir conocimientos que impulsen un desarrollo consciente a escala mundial, asegurando que la IA beneficie a todos y no exacerbe las desigualdades.
- Conciencia y responsabilidad del usuario: La educación y la concienciación sobre el impacto de las interacciones diarias con la IA son vitales. Pequeños cambios en el comportamiento de las personas usuarias, como el uso de prompts más concisos o la reflexión sobre la necesidad de una consulta, pueden contribuir a una reducción acumulativa de la huella, fomentando una cultura tecnológica más responsable.
La tensión entre el crecimiento exponencial de la demanda de IA y la necesidad de utilizar los recursos de forma respetuosa del suelo (geográfico y cultural) en el que vivimos, es un desafío crítico de nuestra era digital. En esta dirección, la capacidad de la IA para optimizar sistemas complejos y acelerar la transición hacia una economía de bajo impacto es realmente optimista.
En síntesis, el futuro de la inteligencia artificial no solo depende de lo que hagamos con la tecnología, sino del compromiso inquebrantable que tengamos con su proceso de mediación ético-histórico, a favor o en contra de nuestra propia dignidad humana.
Referencias bibliográficas
AFP. (2025). Inteligencia artificial dispara la demanda de energía en centros de datos. Noticias NCC. Obtenido de (online 07-08-2025): https://noticiasncc.com/cartelera/articulos-o-noticias/06/02/inteligencia-artificial-dispara-la-demanda-de-energia-en-centros-de-datos/
AIMasterclass (n.d). Model Compression in Artificial Intelligence. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.aimasterclass.com/glossary/model-compression-for-efficient-ai
Aithor (n.d.). Agricultura de precisión impulsada por IA para rendimientos óptimos de los cultivos.https://editverse.com/es/Agricultura-de-precisi%C3%B3n-impulsada-por-IA-para-rendimientos-%C3%B3ptimos-de-los-cultivos/
Algoritmos Verdes, Gobierno de España. (2025). Algoritmos Verdes para la Conservación de Ecosistemas y Biodiversidad: Cómo la IA está Protegiendo la Naturaleza. Obtenido de (online 07-08-2025): https://algoritmosverdes.gob.es/es/noticias/los-impactos-ambientales-de-la-ia
Artech Digital (n.d). How to Reduce AI Energy Costs with Model Optimization. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.artech-digital.com/blog/how-to-reduce-ai-energy-costs-with-model-optimization
Aserta. (2025). IA aplicada a las energías renovables. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.aserta.com.es/2025/03/05/ia-aplicada-a-las-energias-renovables/
Atlas Renewable Energy (2024). La IA y su impacto en las energías renovables. Obtenido de (online 07-08-2025): https://es.atlasrenewableenergy.com/la-ia-y-su-impacto-en-las-energias-renovables/
Bifold Berlin (2025). Sustainable Federated Learning. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.bifold.berlin/news-events/news/view/news-detail/sustainable-federated-learning
Bruno, S. (2025). A sede oculta da inteligência artificial: o impacto ambiental dos Data Centers. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.hostinger.com/br/tutoriais/impacto-ambiental-dos-data-centers.
CORDIS, Comisión Europea (2024). Inteligencia artificial energéticamente eficiente para el Internet de las cosas y las aplicaciones de borde. https://cordis.europa.eu/article/id/452724-energy-efficient-artificial-intelligence-for-sustainable-internet-of-things-and-edge-appl/es
DW. (2023). ¿Cómo la inteligencia artificial perjudica el medio ambiente? Obtenido en (online 07-08-2025): https://www.dw.com/pt-br/como-a-intelig%C3%AAncia-artificial-prejudica-o-meio-ambiente/a-66475717
Ecodes (n.d.). Cómo la IA está modelando el futuro de la acción climática. Obtenido de (online 07-08-2025): https://ecodes.org/hacemos/cambio-climatico/mitigacion/ceroco2/como-la-ia-esta-modelando-el-futuro-de-la-accion-climatica
El Economista. (2021). El gran impacto medioambiental de los chips choca con su papel en la transición hacia una economía cero emisiones. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.eleconomista.es/empresas-finanzas/noticias/11397425/09/21/El-gran-impacto-medioambiental-de-los-chips-choca-con-su-papel-en-la-transicion-hacia-una-economia-cero-emisiones.html
El Salto Diario. (2025). La demanda energética de los centros de datos de IA se cuadruplicará para 2030, según un informe. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.elsaltodiario.com/inteligencia-artificial/demanda-energetica-centros-datos-ia-se-cuadruplicara-2030-segun-un-informe
Environmental and Energy Study Institute (EESI). (2025). Data Centers and Water Consumption. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.eesi.org/articles/view/data-centers-and-water-consumption
ExpokNews. (2025). IA puede generar 50 veces más emisiones de CO2 que otras tecnologías. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.expoknews.com/ia-50-veces-mas-emisiones-de-co2-que-otras-tecnologias/
Goldman Sachs (2024). AI is poised to drive 160% increase in data center power demand. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand
Gu, H. (2024). The Hidden Environmental Cost of Data Center Growth — Millions of Tons of E-waste. Medium. Obtenido de (online 07-08-2025): https://medium.com/@celions/the-hidden-environmental-cost-of-data-center-growth-millions-of-tons-of-e-waste-0bb4a18dbaa1
Hernández-Salazar, C. A., González-Estrada, O. A., & González-Silva, G. (2024). Integración de la inteligencia artificial y la agricultura de precisión en cultivos de café. Revista UIS Ingenierías, 23(4), 145-158. https://doi.org/10.18273/revuin.v23n4-2024012
IBM (2024). La IA en la fabricación. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.ibm.com/es-es/think/topics/ai-in-manufacturing
International Energy Agency (IEA). (2024). Electricity 2024: Executive Summary. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.iea.org/reports/electricity-2024/executive-summary
Kaizen (n.d.). La doble naturaleza de la IA en el cambio climático. Obtenido de (online 07-08-2025): https://kaizen.com/es/insights-es/ia-sostenibilidad-innovacion/
Meganoticias. (2024). La IA producirá millones de toneladas de residuos electrónicos. . Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.meganoticias.mx/ixtapa-zihuatanejo/noticia/la-ia-producira-millones-de-toneladas-de-residuos-electronicos/563346
MIT Technology Review en español. Entrenar una sola IA emite tanto CO2 como cinco coches en su vida útil. Obtenido de (online 07-08-2025): https://technologyreview.es/article/entrenar-una-sola-ia-emite-tanto-co2-como-cinco-coches-en-su-vida-util/
Naciones Unidas (2025). Artificial Intelligence (AI). Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.un.org/en/global-issues/artificial-intelligence
Noticias ONU. (2024). El boom digital amenaza al medio ambiente. Obtenido de (online 07-08-2025): https://news.un.org/es/story/2024/07/1531106
Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP) (2024). ¿La Inteligencia Artificial: aliada o enemiga del medioambiente? Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.pucp.edu.pe/climadecambios/noticias/la-inteligencia-artificial-aliada-o-enemiga-del-medioambiente/
Representación Permanente de España ante la UNESCO (2025). Modelos de lenguaje grandes de IA: un nuevo informe revela cómo reducir el consumo de energía en un 90 %. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.exteriores.gob.es/RepresentacionesPermanentes/unesco/es/Comunicacion/Noticias/Paginas/Articulos/Modelos-de-lenguaje-grandes-de-IA-un-nuevo-informe-revela-c%C3%B3mo-reducir-el-consumo-de-energ%C3%ADa-en-un-90-.aspx
Sostenibilidad.com (n.d.). Aplicaciones de la IA en la protección del planeta. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.sostenibilidad.com/desarrollo-sostenible/la-alianza-entre-inteligencia-artificial-y-desarrollo-sostenible/
Science Media Centre. (2024). La expansión de la IA generativa podría generar hasta cinco millones de toneladas de basura. Obtenido de (online 07-08-2025): https://sciencemediacentre.es/la-expansion-de-la-ia-generativa-podria-generar-hasta-cinco-millones-de-toneladas-de-basura
Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). “Energy and policy considerations for deep learning in NLP”. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) (pp. 5236–5245). Association for Computational Linguistics.
Terrasos (2025). La Inteligencia Artificial es clave para proteger el Planeta y la Crisis Ambiental. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.terrasos.co/la-inteligencia-artificial-es-clave-para-proteger-el-planeta-y-la-crisis-ambiental/
UNCTAD (2025). Technology and Innovation Report 2025: Inclusive artificial intelligence for development. Obtenido de (online 07-08-2025): https://unctad.org/publication/technology-and-innovation-report-2025
UNESCO. (2023). IA por el planeta: destacando las innovaciones de la IA para acelerar su impacto. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.unesco.org/es/articles/ia-por-el-planeta-destacando-las-innovaciones-de-la-ia-para-acelerar-su-impacto
Vidal Bento, A. (2025). Qual o Impacto da Inteligência Artificial no Meio Ambiente?. Obtenido de (online 07-08-2025): https://Vidal Bento.com.br/__trashed/
World Economic Forum. (2024, September 30). Cómo los centros de datos de energía positiva pueden liberar el potencial de la IA y transformar las comunidades. Obtenido de (online 07-08-2025): https://es.weforum.org/stories/2024/09/como-los-centros-de-datos-de-energia-positiva-pueden-liberar-el-potencial-de-la-ia-y-transformar-las-comunidades/
Yan, K., Shu, N., Wu, T., Liu, C., & Yang, P. (2023). A survey of energy-efficient strategies for federated learning in mobile edge computing. Newswise. Obtenido de (online 07-08-2025): https://www.newswise.com/articles/a-survey-of-energy-efficient-strategies-for-federated-learning-in-mobile-edge-computing