Ya hay aplicaciones de inteligencia artificial (IA) capaces de calcular cuántas emisiones de carbono genera cada departamento en una empresa. Google acaba de presentar el modelo Seeds, que puede anticipar minuto a minuto fenómenos climáticos extremos. La inteligencia artificial ya permite ahorrar millones en emisiones de CO2 en todas sus fuentes, pero la paradoja es que para hacerlo ella misma consume energía y arroja más carbono a la atmósfera. 

Una sesión de entrenamiento del ChatGPT consume tanta energía como cien casas en un año. En 2027, la IA podría representar el 0,5 por ciento del consumo mundial de electricidad, es decir, aproximadamente lo que consume Argentina en un año.

“En el frente de la lucha contra el cambio climático, la IA está demostrando ser una aliada formidable”, aseguró Adriana Baravalle, directora del Instituto de Inteligencia Artificial de la Universidad Austral y miembro de synapsIA (red latinoamericana de expertos en IA). La especialista indicó que todavía ni nos asomamos a toda su potencialidad. “Con su capacidad para procesar vastas cantidades de datos, está mejorando drásticamente nuestros modelos climáticos. Nos permite predecir y prepararnos mejor para eventos climáticos extremos. En el ámbito de la gestión de residuos, robots impulsados por IA están revolucionando el reciclaje, separa materiales con una precisión que antes era imposible, con la posibilidad de utilizarlos como combustible”.

“La IA y las tecnologías digitales pueden ser clave para mejorar la sustentabilidad. Permiten optimizar el uso de recursos, mejorar la eficiencia energética y reducir desperdicios. Por ejemplo, en la agricultura, la IA ayuda a mejorar el uso de agua y pesticidas, mientras que en la energía, optimiza el funcionamiento de redes eléctricas inteligentes y permite un mayor aprovechamiento de fuentes renovables”, coincidió Alejandro Mitaritonna, especialista en IA de la Universidad de Belgrano (UB).

“Los modelos de IA más avanzados, en particular los utilizados para el procesamiento de lenguaje natural y la generación de contenido (como los modelos GPT), requieren grandes cantidades de poder computacional. Estos sistemas suelen entrenarse en enormes centros de datos que consumen cantidades significativas de electricidad.” Gustavo Aldegani, docente en la UB.

Curiosamente, los datos son responsables tanto del impacto positivo de la IA, como del negativo. “Los modelos de IA más avanzados, en particular los utilizados para el procesamiento de lenguaje natural y la generación de contenido (como los modelos GPT), requieren grandes cantidades de poder computacional. Estos sistemas suelen entrenarse en enormes centros de datos que consumen cantidades significativas de electricidad”, explicó Gustavo Aldegani, docente investigador en Seguridad Informática y en Huella de Carbono Digital, también en la UB.

Baravalle advirtió que los centros de datos que albergan los modelos de IA más avanzados consumen cantidades asombrosas de electricidad. “Para ponerlo en perspectiva, el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje grande, como ChatGPT, puede consumir tanta energía como cientos de hogares en un año. Aquí cabe aclarar que el mayor consumo se produce durante la fase de entrenamiento, que luego se reduce drásticamente cuando ese modelo entrenado se utiliza para predecir, lo que impacta en mejoras en los distintos campos de aplicación”, definió.

En el debate, claro está, hay apocalípticos e integrados, Bill Gates abona las filas de estos últimos. “Los centros de datos consumen, en el caso más extremo, el 6% de toda la electricidad. La pregunta es si acelerará la IA una reducción superior al 6%. Y la respuesta es: sin duda», afirmó en recientes declaraciones a la prensa estadounidense.

Para Matías Boselli, CEO de la desarrolladora de software Ecloud Agency, es un hecho que la IA ofrece beneficios claros, como la automatización y la eficiencia en la resolución de tareas, pero también presenta desafíos ambientales significativos. “Su alto consumo energético, la huella de carbono de los centros de datos y el uso intensivo de agua para los sistemas de enfriamiento resaltan la necesidad urgente de evaluar políticas públicas que regulen su impacto”, explicó.

“Teniendo en cuenta la crisis climática en la que nos encontramos, sufrir el aumento de la huella de carbono asociada al consumo energético para mantener nuevas tecnologías no resultaría coherente”, acusa Milena Giachi, parte del equipo de Sustentabilidad de la consultora SMS. “Adicionalmente, estos centros de datos requieren cantidades elevadas de agua para enfriamiento y para mantener una temperatura de funcionamiento adecuada. Finalmente, hay que tener en consideración también el aumento en la cantidad de residuos electrónicos generados, los cuales no siempre tienen una buena gestión y disposición final”, destacó.

Datos sostenibles

Hoy hay más de siete millones de data centers en todo el mundo. “Son la columna vertebral de la economía digital, que representa el 15% del PBI global y su crecimiento está siguiendo una curva exponencial”, destacó Gabriel Del Campo, vicepresidente regional de Negocios de Data Center en Cirion.

“Estamos viendo indicadores que confirman que, producto de esta dinámica, el 85% de las organizaciones están moviendo sus datos a entornos híbridos, donde los desafíos en materia de conectividad se vuelven centrales, con un crecimiento necesario de la red”, agregó Leonardo Barbero, presidente de Conectividad de Cirion. La compañía tiene más de 90.500 km de redes de fibra, es una de las pocas redes panlatinoamericanas con presencia en más de 20 países, alcance global y uno de los pocos proveedores de redes submarinas. Además, opera una de las plataformas de data center carrier-neutral más interconectadas de América Latina, con 18 data centers propios.

“Utilizamos la IA generativa para crear una base de todos los factores de emisión en todas las actividades en tiempo real”, dijo Pedro Pereira, chief sustainability officer de SAP Latinoamérica. La compañía desarrolló una calculadora de carbono que permite identificar los factores de emisión en las diferentes etapas de la cadena de producción de empresas de todos los rubros y sus efectos prácticos para la sostenibilidad del negocio.