Departamento - Tecnología de Iberdrola
No vemos a la IA, pero suele estar presente. La previsión meteorológica, la navegación por GPS o las recomendaciones en Internet, así como muchas otras tareas digitales que llevamos a cabo en el día a día se apoyan en grandes motores de inteligencia artificial. Aunque estas tecnologías aportan grandes ventajas, también tienen un impacto medible sobre el medio ambiente, ya que elevan significativamente el consumo de energía y otros recursos.
Conforme avanzan la producción e integración de modelos de IA, aumenta también la preocupación por el desarrollo de una tecnología respetuosa con el planeta en plena transición energética. Este es el germen de la Inteligencia Artificial Verde, un concepto que toma cada vez mayor protagonismo en el sector.
La relación de la IA con el sector energético es simbiótica y funciona en ambos sentidos. La IA verde (o Green AI) se refiere a aplicaciones cuya finalidad es una mejora de eficiencia, reducir el consumo eléctrico y mejorar los ecosistemas (Green-By) o puede referirse a hacer que esa IA, independientemente del uso que se le dé, sea intrínsicamente más eficiente energéticamente tanto en el hardware como el software (Green-In).
La inteligencia artificial verde, en su vertiente de “verde en IA” (Green-in AI), es un enfoque emergente que tiene como objetivo reducir el impacto ambiental de las tecnologías de IA a través de prácticas más sostenibles. Esta visión contempla la optimización de algoritmos y modelos para consumir menos energía, el uso de infraestructuras más eficientes y la implementación de hardware diseñado para minimizar el consumo eléctrico
Este paradigma establece que, para conseguir un menor consumo energético, se debe alcanzar un equilibrio entre el volumen de datos necesario para entrenar los modelos, la cantidad de tiempo para entrenarlos y el número de interacciones necesarias para optimizarlos. Como resultado, se obtendría un conjunto de tecnologías altamente eficientes para impulsar el uso de las aplicaciones de inteligencia artificial.
Algunos ejemplos concretos de Green-In AI abarcando toda la cadena de valor de la computación:
Al mismo tiempo, reivindica la importancia de priorizar las fuentes de energía renovables en los centros de datos y en la infraestructura y tecnología necesaria para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, lo que ayuda a reducir la huella de carbono. También aboga por la transparencia en la medición y reporte del consumo energético y las emisiones de CO2 en estos procesos.
Por otra parte, la inteligencia artificial “verde por IA” (Green-by-AI) engloba a aquellas iniciativas que aplican tecnologías de inteligencia artificial a problemas medio ambientales, como la optimización de procesos logísticos o de gestión de recursos con impacto medioambiental, o como la optimización de los consumos energéticos, mediante modelos avanzados de previsión meteorológica o gestión de consumos y mercados.
Esta unión de inteligencia artificial y sostenibilidad aboga por estrategias más responsables que garanticen que los avances tecnológicos se alinean con los objetivos mundiales de sostenibilidad. Un paso más hacia un futuro ecológico que no sacrifique el progreso.
Las herramientas de inteligencia artificial tienen una vida útil compuesta por diferentes fases. Cada una de ellas puede tener un impacto perjudicial en el medio ambiente. Estas son algunas cifras clave:
Fuentes: “We did the math on AI’s energy footprint. Here’s the story you haven’t heard”,
Enlace externo, se abre en ventana nueva. MIT Technology Review; “AI Environment Statistics 2025: How AI Consumes 2% of Global Power and 17B Gallons of Water”, Enlace externo, se abre en ventana nueva. All about AI.