A lo largo de la historia, cada vez que irrumpe una nueva tecnología aparecieron voces anunciando catástrofes inminentes. Lo mismo dijeron cuando se inventó la imprenta: que desataría un caos social al permitir que cualquiera lea y piense por sí mismo. También pasó con el ferrocarril, al que se acusó de afectar la salud humana y destruir la vida rural. Y más recientemente, con la llegada de Internet, se advirtió que destruiría el tejido social, anularía las relaciones humanas y pondría en peligro la democracia. Ninguna de estas predicciones se cumplió. Muy por el contrario, esas tecnologías transformaron el mundo y resolvieron desafíos que antes parecían insalvables. La diferencia con la inteligencia artificial (IA) es que no solo los temores son similares, sino que esta vez, la propia tecnología trae consigo las herramientas para resolver los problemas que genera. Y ese detalle lo cambia todo.
La IA representa uno de los desarrollos más disruptivos del siglo XXI, pero su crecimiento exponencial no está exento de consecuencias ambientales severas. Cada etapa del ciclo de vida de los sistemas de IA –desde el entrenamiento de modelos hasta su uso diario y eventual descarte del hardware– conlleva un impacto ecológico tangible. Sin embargo, lo paradójico es que muchos de los problemas generados por esta misma tecnología encuentran en ella su solución.
El primer gran desafío es el consumo eléctrico de los centros de datos donde se alojan y operan los modelos de IA. Estas instalaciones concentran miles de procesadores, o GPU, que requieren energía constante para funcionar, lo que llevó a estimaciones según las cuales, hacia 2026, representarán hasta el 35% del consumo eléctrico de Estados Unidos. La solución emergente es la optimización automática del uso energético a través de IA. Algunas compañías utilizan modelos de aprendizaje profundo que ajustan en tiempo real la carga de trabajo y la refrigeración de los servidores, logrando entre un 15% y un 30% de reducción de consumo energético. Se estima que, con inversión sostenida, estas técnicas reducirán el consumo total en un 40% en un plazo de tres a cinco años.
En segundo lugar, está el uso intensivo de agua dulce para refrigerar estos centros de datos, que en muchos casos se ubican en zonas semiáridas. Ejemplos como el de Dalles, Oregón, muestran consumos de cientos de millones de galones al año, lo que genera tensiones con el abastecimiento local. La IA optimiza el uso de refrigeración líquida con técnicas predictivas que anticipan picos de demanda y regulan la temperatura mediante algoritmos adaptativos. Además, ya hay proyectos piloto de refrigeración con aguas residuales tratadas, administradas por sistemas inteligentes. Con políticas adecuadas, esto reducirá el uso de agua potable en un 60% en menos de una década.
La minería de minerales críticos como litio, cobalto, platino o níquel para fabricar componentes de supercomputadoras representa otro frente de daño. Afecta ecosistemas con deforestación, contaminación del agua y suelos, y abandono de zonas con pasivos ambientales duraderos. En este ámbito, la IA optimiza rutas de extracción, disminuye la cantidad de material estéril removido y localiza depósitos con mayor precisión. Esto permite una explotación más selectiva. También se aplican algoritmos de visión computarizada para separar materiales útiles en residuos mineros. Se proyecta que la eficiencia minera aumentará en un 25% en cinco a siete años si estas herramientas se adoptan globalmente.
Otro problema asociado es la generación masiva de residuos electrónicos, producto de la rápida obsolescencia inducida por la presión de adquirir dispositivos compatibles con IA. La IA interviene aquí en varios frentes: por un lado, mediante el diseño de software adaptativo que permita extender la vida útil del hardware; por otro, con sistemas inteligentes de reciclaje. Empresas en Japón y Alemania ya aplican IA para identificar componentes valiosos en placas madre y baterías, aumentando en más de un 30% el reciclaje efectivo. Con escalabilidad industrial, se espera que la eficiencia en el reaprovechamiento de componentes llegue al 70% en seis a ocho años.
El crecimiento de la IA implica un aumento exponencial del volumen de cómputo global, lo cual implica más materiales, más energía, más calor y más infraestructura. Sin embargo, la propia IA da origen a una nueva generación de algoritmos más livianos, como los modelos de compresión y pruning, que permiten reducir el tamaño de los modelos sin pérdida de rendimiento. Google DeepMind y Meta desarrollan modelos que usan 50% menos energía sin perder capacidad. Esta tendencia podría consolidarse en tres años, duplicando la potencia sin duplicar el consumo.
En cuanto al reciclaje y la reutilización de materiales, la IA clasifica residuos con visión computacional, separando plásticos, metales y componentes electrónicos con mayor precisión que los humanos. Esto mejora la pureza del material recuperado. Startups europeos alcanzan incrementos del 40% en la calidad de reciclado. Con inversión pública y adopción masiva, estos sistemas transformarán la industria del reciclaje en menos de cinco años.
Finalmente, un riesgo indirecto es el desplazamiento de comportamientos sostenibles. Por ejemplo, el uso de autos autónomos desincentiva el transporte público o la bicicleta. Este fenómeno será mitigado mediante IA aplicada a la gestión urbana: algoritmos que detectan patrones de movilidad, que regulan la disponibilidad de transportes compartidos y que incentivan el uso racional del espacio público. Con la integración de IA en sistemas urbanos inteligentes, las ciudades podrían volver más eficiente su movilidad hasta en un 35% en los próximos 5 años, sin expandir la infraestructura.
En resumen, si bien la expansión de la IA trae consigo impactos ambientales significativos –desde el consumo de energía y agua hasta la producción de residuos y el agotamiento de recursos minerales, la paradoja es que ella misma ofrece soluciones para mitigar y revertir estos efectos.
Las cosas como son.
Mookie Tenembaum
Filósofo
Abogado
Inventor
Artista conceptual multidisciplinario
Locutor de radio
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