¿Cómo afecta la IA al medioambiente y cómo reducir su impacto?

En 2030, el consumo de agua de la inteligencia artificial equivaldrá a lo que necesitan más de 1.300 millones de personas, y su gasto de energía triplicará la demanda eléctrica de unos 650 millones de personas. El dato impacta, pero es la realidad que refleja un reciente estudio de la Universidad de las Naciones Unidas. Y nos deja un mensaje muy claro: la transformación digital de nuestras empresas no puede hacerse a costa del planeta. 

Es verdad que la IA nos ayuda a ser más eficientes y a resolver problemas complejos, pero no hay que olvidar que detrás del software hay centros de datos reales consumiendo energía, agua y materiales a un ritmo vertiginoso. Por eso, desde la ONU ya se pide algo básico a las empresas globales: medir e informar de la huella ambiental de la IA de forma transparente. 

Comprender el alcance real del impacto de la IA es el primer paso para que cualquier organización pueda integrar la inteligencia artificial de forma eficiente y alineada con sus objetivos ambientales. En este artículo te contamos las claves de este impacto y los aspectos a tener en cuenta para gestionarlo eficazmente. 

¿Dónde se genera exactamente la huella ambiental de la Inteligencia Artificial? 

Al usar la IA en cualquier proceso corporativo su efecto sobre el medioambiente se engloba en tres puntos clave: 

1. Consumo de electricidad: entrenar y usar modelos de IA requiere una potencia enorme. Los centros de datos globales consumen tanta energía como países enteros, y si esa electricidad no es limpia, las emisiones se disparan. 

2. Gasto de agua: para que los servidores no se sobrecalienten hace falta refrigeración, lo que exige millones de litros de agua cada día. 

3. Residuos tecnológicos: los componentes que hacen posible la IA se quedan obsoletos rápido y requieren minerales críticos, generando un impacto directo en la extracción de materiales y la gestión de residuos. 

¿Por qué deberías medir la huella de la IA en tu empresa? 

La regulación europea, como la Directiva CSRD, exige cada vez más a las empresas analizar su doble materialidad: 

• Tu impacto en el entorno: si usas herramientas de IA de forma masiva, estás aumentando indirectamente tus emisiones de gases de efecto invernadero, tu huella digital y tu huella hídrica. 

• El impacto en tu negocio: trabajar con tecnología poco eficiente o proveedores no sostenibles puede traerte riesgos de reputación, costes ocultos y problemas de cumplimiento normativo. 

En definitiva, adoptar un enfoque de IA responsable ayuda a la empresa a blindar su gobernanza corporativa, mitigar riesgos en la cadena de suministro digital y convertir el cumplimiento ambiental en una ventaja competitiva. 

¿Cómo reducir el impacto de la IA? 

No se trata de dejar de usar la tecnología, sino de usarla de forma responsable y ética. Algunas medidas sencillas que se pueden aplicar son: 

• Pregunta a tus proveedores: pide datos a tus servicios en la nube sobre el origen de su energía y la eficiencia de sus centros de datos. 

• Usa el modelo adecuado: la IA generativa de gran tamaño no es la única opción viable, a veces un modelo más sencillo, como los Small Language Models (SLMs), o una herramienta tradicional consume un 90% menos de recursos y hace el mismo trabajo. 

• Apuesta por energías renovables: asegúrate de que los servidores que contratáis funcionen con energía limpia. 

• Forma a tu equipo: entender cómo afecta la tecnología y la IA al medioambiente ayuda a tomar mejores decisiones de compra, implementación y dinámicas de trabajo. 

¿Cómo aplican las empresas la IA para impulsar la sostenibilidad?  

Aunque el consumo energético es un reto innegable, la inteligencia artificial también se está consolidando como un motor para acelerar los objetivos ambientales corporativos. Según el informe Inteligencia Artificial y Empresas de Pacto Mundial de la ONU España, un 27% de las compañías destaca el uso de la IA para la reducción de la huella de carbono como uno de sus ámbitos de mayor utilidad, mientras que el 33% de las empresas españolas ya ha integrado estas tecnologías en sus operaciones cotidianas. 

La aplicación real de esta tecnología en el tejido empresarial se traduce en avances concretos: 

• Eficiencia operativa y energética: el 37% de las empresas utiliza algoritmos avanzados para optimizar sus recursos y un 20% la aplica para mejorar su gestión energética. En ciertos sectores industriales, el uso de IA ya logra reducciones de entre el 5% y el 15% en el consumo energético total.  
   

• Reducción de emisiones y residuos: el 22% de las organizaciones emplea la IA para reducir su huella de carbono, un 15% para la optimización de residuos y un 13% para impulsar procesos de economía circular. 
    

• Cadena de suministro y logística: un 60% de las empresas invierte en capacidades digitales para optimizar rutas de transporte y evitar la sobreproducción, logrando reducir directamente las emisiones de CO2. 

Estos datos demuestran que, cuando se implementa con estrategia, el valor ambiental y de eficiencia que aporta la IA puede minimizar el impacto de su procesamiento informático. 

Herramientas para medir la huella de carbono de la IA 

Para poder gestionar el impacto de la IA en el medioambiente es imprescindible medirlo. Para ello, existen herramientas de código abierto e indicadores de referencia que permiten evaluar el consumo energético y las emisiones asociadas al desarrollo y ejecución de algoritmos: 

• CodeCarbon: es una librería de Python que estimará en tiempo real la cantidad de dióxido de carbono (CO2) producida por los servidores durante el entrenamiento o la inferencia de un modelo de IA. 

• Green Algorithms: es una calculadora en línea que analiza el consumo eléctrico de los procesos informáticos basándose en el tipo de hardware, el tiempo de ejecución y el mix energético del país donde se alojan los servidores. 

• Experiment Impact Tracker y ML CO2 Impact: son soluciones diseñadas para integrar métricas de impacto ambiental en las distintas fases del ciclo de vida del software. 

A este respecto, si quieres profundizar en cómo integrar la tecnología y la IA en la estrategia de sostenibilidad de tu organización, tienes a tu disposición el Curso sobre tecnología y sostenibilidad en la UN Academy (exclusivo y gratuito para participantes) y su herramienta Responsible AI Navigator, un recurso interactivo diseñado por el Pacto Mundial para guiar a las empresas en la adopción ética, transparente y ambientalmente responsable de la inteligencia artificial. 

Preguntas frecuentes sobre IA y sostenibilidad (FAQs) 

A continuación, se plasman las respuestas a los principales interrogantes sobre la huella ambiental de la IA, el consumo energético de la tecnología y su relación con la sostenibilidad corporativa. 

 ¿Una consulta a la IA gasta más que una búsqueda normal en Google? 

Sí, sustancialmente más. Mientras que una búsqueda convencional en un motor de búsqueda indexa texto preexistente de forma casi instantánea, una interacción con un modelo de IA generativa (como ChatGPT o Copilot) requiere realizar millones de cálculos matemáticos en tiempo real (inferencia). 

De acuerdo con análisis divulgados por el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) y diversas agencias de la ONU, procesar una sola petición a un modelo de lenguaje generativo puede consumir hasta diez veces más electricidad que una consulta tradicional web. A esto se le suma la huella hídrica asociada: enfriar los servidores para procesar esa única consulta exige el equivalente a medio litro de agua dulce en los centros de datos más demandados. 

¿La IA no ayuda también a cuidar el planeta? 

Sí, su potencial positivo es innegable siempre que se gestione de manera responsable. La propia Organización de las Naciones Unidas destaca que la IA es una herramienta aliada clave para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente en la lucha contra el cambio climático. 

Actualmente, las herramientas avanzadas de IA se utilizan para monitorizar la deforestación en tiempo real, predecir fenómenos meteorológicos extremos, detectar fugas de metano en infraestructuras industriales y optimizar el rendimiento de las redes de energía renovable. Sin embargo, para que el balance sea genuinamente positivo, es indispensable que el coste ambiental de entrenar y ejecutar estos algoritmos no supere los beneficios climáticos que generan. 

¿Por dónde puedo empezar a medir el impacto digital de mi empresa? 

El punto de partida técnico es auditar la cadena de suministro digital dentro del Alcance 3 de la huella de carbono y huella hídrica de tu organización. Esto implica solicitar a tus proveedores de servicios en la nube (hyperscalers y data centers) sus informes de transparencia sobre el indicador PUE (Power Usage Effectiveness) y el consumo de agua por megavatio. 

Asimismo, iniciativas como el Programa nacional de Algoritmos Verdes (PNAV), integrado dentro de la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), recomiendan revisar la eficiencia del codebase y del software interno, priorizar modelos de lenguaje pequeños (SLMs) ajustados a tareas específicas en lugar de grandes modelos de propósito general, e integrar criterios de sostenibilidad en la política de compras y gobernanza TI de la empresa.