La inteligencia artificial (IA), definida por la Organización Internacional de Normalización (ISO) como “un campo técnico y científico dedicado al sistema de ingeniería que genera resultados como contenido, previsiones, recomendaciones o decisiones para un conjunto determinado de objetivos definidos por el ser humano”, es la herramienta tecnológica más destacada de los últimos años.
Los algoritmos y el aprendizaje automático que componen estas herramientas son los que han generado máquinas capaces de aprender, razonar y resolver problemas del ser humano. Se trata de una tecnología que ha evolucionado desde el análisis de datos y la capacidad de hacer predicciones, hasta la creación de nuevos datos, similares a los usados en su entrenamiento. A esta versión más perfeccionada se la conoce como la inteligencia artificial generativa.
Tal y como destaca el responsable para Latam de Pictet Asset Management, Tiago Forte Vaz, "en los últimos años hemos asistido a una euforia en torno a la inteligencia artificial (IA), y no es para menos”, ya que según añade, “este fenómeno tiene un impacto profundo y transversal en toda la economía, afectando a todos los sectores e industrias, así como transformando diversas áreas de nuestras vidas, algunas de las cuales se sitúan casi en el ámbito de la ciencia ficción".
Algunos ejemplos claros de cómo la inteligencia artificial ha cambiado nuestras vidas son los chatbots conversacionales más utilizados y conocidos, como ChatGPT, de OpenAI; Gemini, de Google; o Copilot, de Microsoft. Estas herramientas, ampliamente usadas ya por la población mundial, nos permiten analizar grandes flujos de datos en breves periodos de tiempo, hacer búsquedas rápidas o encontrar respuestas a los problemas del día a día con tan solo preguntar al asistente digital generativo, entre otras funciones.
Además, otras herramientas punteras en el campo de la IA permiten al ser humano hacer avances en materias tan destacadas como la salud y la educación, y tienen implicaciones directas en el trabajo y la productividad del ser humano, debido en gran medida a la automatización de determinados procesos y al análisis de datos. Por otro lado, la IA también se ha convertido en una herramienta importante en otros servicios clave como las finanzas, el transporte y el sector del entretenimiento.
La revolución de la IA requiere mucha energía
A pesar de que en muchas ocasiones el foco de análisis de las herramientas de IA se centra en su desarrollo, innovación y regulación, un aspecto clave del que tal vez se habla menos es la enorme cantidad de energía que necesita para su funcionamiento. Por ello, la generación de una energía sostenible y sostenida en el tiempo es también clave para asumir esta transformación tecnológica. "Mientras que la tecnología actual puede quedar obsoleta mañana, algo que no podemos controlar, hay un aspecto crucial que se ha subestimado: la creciente necesidad de energía. La revolución de la IA requiere una inmensa cantidad de energía. Para ponerlo en perspectiva, se espera que para 2030 los centros de datos, que son clave para la IA, consuman una cuarta parte de la energía de Estados Unidos”, comenta Forte Vaz.
Buena prueba de ello es la demanda de energía cada vez más elevada en los países desarrollados. En relación a ello, el experto de Pictet Asset Management destaca que este elevado consumo no se veía desde hace décadas y recuerda que “Elon Musk declaró recientemente que en el mundo, la próxima escasez será de energía, no de agua”.
¿Por qué la IA consume tanta energía?
La alta demanda de energía por parte de la inteligencia artificial se explica fundamentalmente por la infraestructura y el hardware que esta tecnología necesita para funcionar.
Tal y como detalla el Foro Económico Mundial, este aumento de la demanda de energía está relacionado con la construcción y el funcionamiento de centros de datos que operan y entrenan modelos de IA. De hecho, según informa la Universidad Internacional de la Rioja (UNIR), un estudio realizado por OpenAI en 2019 reveló que el coste computacional de entrenar los modelos de IA más avanzados se ha duplicado aproximadamente cada 3.4 meses desde 2012, y que “el entrenamiento de Chat GPT-3, un modelo con 175 millones de parámetros, consume un total de 1,287 MWh (megavatios-hora).
A pesar de que en la actualidad el uso de la energía por parte de la IA representa una fracción baja del consumo del sector tecnológico, la Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé en su análisis sobre energía eléctrica que esta demanda aumentará a medida que más empresas, organizaciones y gobiernos utilicen la IA para mejorar su eficiencia y productividad. En el siguiente gráfico se muestra cómo los centros de datos son ya importantes demandantes de energía eléctrica en muchas regiones del mundo, entre las que se encuentran China, Estados Unidos y la Unión Europea.
En la misma línea, un informe de Goldman Sachs de 2024 ya señalaba que la demanda energética de los centros de datos va a crecer un 160% de cara a 2030. Además, se estima que los sistemas de IA consumen 33 veces más energía para completar una tarea que un software específico para la misma.
El alto consumo energético tiene un coste ambiental
Toda esta demanda energética tiene implicaciones directas en las emisiones de gases de efecto invernadero a la atmósfera. La puesta en marcha y el entrenamiento de las herramientas de IA no solo demandan más energía, sino que generan emisiones de carbono elevadas.
En base a lo investigado por la compañía OpenAI en su estudio de 2019, esos 1,287 MWh (megavatios-hora) que consume el entrenamiento de su modelo de chatbot de alto razonamiento equivalen a las emisiones de carbono generadas por un vehículo medio durante más de 700,000 kilómetros de recorrido. Además, un estudio publicado en Nature Communications sobre el tema se une a lo destacado desde UNIR, haciendo hincapié en que el entrenamiento de modelos avanzados de IA puede emitir hasta 300 toneladas de CO2, es decir, el equivalente a las emisiones generadas por cinco vehículos a lo largo de toda su vida útil.
Por otro lado, hay que tener en cuenta que estas altas emisiones no se derivan únicamente del entrenamiento de las herramientas de la IA. Las fases de fabricación y el mantenimiento del hardware, como por ejemplo la producción de chips, también llevan asociado un alto coste medioambiental.
Desde la AIE explican que el consumo energético de la IA y sus emisiones están directamente relacionados con la fuente de la que se produce esa energía. El organismo resalta que cerca del 60% de la electricidad del mundo proviene de fuentes no renovables, por lo que el aumento de la demanda energética traerá consigo un incremento de las emisiones contaminantes si no se comienza a apostar por energías más sostenibles para su generación.
Invertir en compañías de futuro y sostenibilidad
“Mientras seguimos explorando las enormes posibilidades de la inteligencia artificial, es crucial que no descuidemos la infraestructura energética necesaria para sostener esta revolución. Los inversores y las empresas deben estar atentos a las oportunidades y los retos que surgen con la creciente demanda de energía, garantizando que el progreso tecnológico no se vea limitado por cuestiones energéticas. Al fin y al cabo, no hay IA sin energía”, explica Forte Vaz.
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