La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta poderosa para enfrentar retos globales, incluyendo los ambientales. Actualmente, esta tecnología está ayudando a mapear actividades destructivas como el dragado de arena o detectar emisiones de gases contaminantes como el metano. Sin embargo, su uso creciente también plantea una preocupación emergente: su impacto negativo en el medio ambiente.
Un reciente informe del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) pone sobre la mesa una paradoja cada vez más visible. Si bien la IA promete ser clave para monitorear y mitigar la triple crisis planetaria (cambio climático, pérdida de biodiversidad y contaminación), su infraestructura está generando una huella ecológica preocupante.
Un costo ambiental alto y en aumento
Los centros de datos que alojan servidores de IA son altamente demandantes en recursos. Fabricar sus componentes electrónicos implica extraer grandes cantidades de materias primas, incluyendo minerales críticos y tierras raras, cuya explotación suele ser ambientalmente insostenible. Además, estos centros producen residuos electrónicos peligrosos que contienen sustancias tóxicas como mercurio y plomo.
A esto se suma el consumo intensivo de agua, usada principalmente para refrigerar los equipos. Un dato alarmante indica que la infraestructura de IA podría pronto utilizar seis veces más agua que Dinamarca. Este nivel de consumo es especialmente crítico si se considera que una cuarta parte de la humanidad carece de acceso garantizado a agua potable.
Energía y emisiones: un dilema pendiente
La demanda energética de la IA también es considerable. La mayor parte de la energía que alimenta estos centros proviene de fuentes no renovables, lo que incrementa las emisiones de gases de efecto invernadero. Por ejemplo, una simple consulta a un sistema de IA como ChatGPT puede consumir diez veces más electricidad que una búsqueda común en Google, según datos de la Agencia Internacional de Energía.
A escala nacional, el problema también es evidente. En Irlanda, se estima que los centros de datos podrían representar hasta el 35% del consumo energético del país para 2026.
Riesgos indirectos y respuestas urgentes
Más allá de los impactos directos, existen riesgos de segundo orden. Por ejemplo, el desarrollo de vehículos autónomos podría incentivar el uso del transporte privado, reduciendo la demanda de medios más sostenibles. Además, la IA podría ser usada para difundir desinformación climática, debilitando los esfuerzos de concienciación pública.
Pese a estos retos, hay pasos concretos que pueden tomarse. El PNUMA recomienda cinco medidas clave: establecer estándares para medir el impacto ambiental de la IA, exigir transparencia a las empresas tecnológicas, mejorar la eficiencia de los algoritmos, impulsar centros de datos sostenibles y alinear la legislación de IA con las políticas medioambientales.
El rol de la comunidad académica y profesional
Para los estudiantes y profesionales del medio ambiente, comprender estos impactos es esencial. La integración de la IA en soluciones sostenibles requiere una visión crítica y un enfoque interdisciplinario. Evaluar los beneficios sin ignorar los costos permitirá aprovechar el potencial de esta tecnología sin comprometer la salud del planeta.
El desarrollo tecnológico debe estar acompañado de responsabilidad ambiental. Solo así se podrá garantizar que la IA sea parte de la solución, y no del problema.
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Fuente: La IA plantea problemas ambientales. Esto es lo que el mundo puede hacer al respecto.