{"id":13950,"date":"2025-06-16T13:21:00","date_gmt":"2025-06-16T18:21:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pucp.edu.pe\/climadecambios\/?p=13950"},"modified":"2025-06-16T13:23:59","modified_gmt":"2025-06-16T18:23:59","slug":"las-huellas-que-dejan-los-primeros-pasos-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pucp.edu.pe\/climadecambios\/noticias\/las-huellas-que-dejan-los-primeros-pasos-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Las huellas que dejan los primeros pasos de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

El auge de las inteligencias artificiales no es un fen\u00f3meno casual: surge como reflejo de un mundo hiperconectado que reposa en la cultura de la tec, que demanda mayor efectividad en menor tiempo a costa, incluso, de sacrificar la esencia. Mientras las nuevas tecnolog\u00edas prometen un acceso irrestricto a oc\u00e9anos de informaci\u00f3n y soluciones a demandas urgentes, sus huellas h\u00eddricas y energ\u00e9ticas se vuelven cada vez m\u00e1s palpables. Se plantea entonces un crudo dilema: \u00bfacelerar el hoy condiciona el ma\u00f1ana?<\/strong><\/em><\/h3>\n

Por: Joaqu\u00edn Ver\u00e1stegui, voluntario de Clima de Cambios<\/i>
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Primero, cabe aclarar que el presente art\u00edculo tiene como \u00fanico fin informar, a trav\u00e9s de datos duros, las consecuencias directas que devienen de la utilizaci\u00f3n de inteligencias artificiales. No planea, por ende, emitir alg\u00fan juicio de valor o de vana moralidad que contravenga con el objeto expositivo del texto.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dicho esto, el consumo de energ\u00eda que requieren los programas de inteligencia artificial para funcionar \u00f3ptimamente es constatablemente alto. Por ejemplo, durante la fase de entrenamiento de LLM (<\/span>large language models<\/span><\/i>), las IA consumen grandes conjuntos de datos, y, por ende, enormes cantidades de kWh. De Vries registra algunos n\u00fameros: GPT-3, Gopher y Open Pre-trained Transformer (OPT), que utilizaron 1.287, 1.066 y 324 MWh, respectivamente, para la capacitaci\u00f3n (2023). El consumo energ\u00e9tico, naturalmente, se transforma en generaci\u00f3n de CO2. Un estudio de la Universidad de Massachussets Amherst determin\u00f3 que entrenar un solo modelo de IA puede emitir tanto carbono como cinco autom\u00f3viles a lo largo de su vida \u00fatil, lo que es aproximadamente 284 toneladas m\u00e9tricas de CO2 (UMA, 2019, como se cit\u00f3 en Hao, 2020). Es importante mencionar que la fase de entrenamiento se realiza contadas veces, principalmente cuando se actualiza a versiones mejoradas. En caso de no realizarse mejoras, este proceso se ejecuta una sola vez. Por lo tanto, aunque el consumo inicial sea considerable, no es constante. Las tareas que el programa ejecute posteriormente -como generar im\u00e1genes o textos- requieren una cantidad de energ\u00eda mucho menor en relaci\u00f3n con su fase de entrenamiento. El consumo de recursos naturales, sin embargo, no se restringe a este momento, como veremos a continuaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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La problem\u00e1tica que ya se vive en el presente\u00a0<\/b><\/h3>\n

A ra\u00edz de la reciente tendencia de \u201cghiblizar\u201d im\u00e1genes que inund\u00f3 las redes sociales, se empez\u00f3 a abordar una problem\u00e1tica menos visibilizada sobre el uso de las inteligencias artificiales: las magnas cantidades de agua dulce que requieren para su funcionamiento y optimizaci\u00f3n. Gracias a un estudio de terceros, es sabido que la huella h\u00eddrica que hay detr\u00e1s de 10 a 50 consultas a una IA de gran escala, como lo es Chat GPT, es de 500 ml de agua potable (Hugging Face, 2023). Esto, en s\u00ed mismo, no representa un problema, puesto que, compar\u00e1ndolo con otras huellas h\u00eddricas (por ejemplo, una taza de caf\u00e9 requiere 140 litros de agua, desde su producci\u00f3n hasta consumo), la generaci\u00f3n de respuestas e im\u00e1genes de una IA se queda corta. El conflicto radica en que los centros de datos, estructuras f\u00edsicas necesarias para entrenar a estas inteligencias, necesitan de gigantescas cantidades de agua potable para su correcto funcionamiento. <\/span>La instalaci\u00f3n de estos centros en zonas con alto estr\u00e9s h\u00eddrico ha suscitado conflictos por el acceso a dicho recurso.\u00a0Un caso emblem\u00e1tico ocurri\u00f3 en\u00a02023 en Cerrillos, Chile, donde la comunidad logr\u00f3 frenar el proyecto de construcci\u00f3n de un\u00a0<\/span>data center\u00a0<\/span><\/i>de Google, precisamente en un \u00e1rea catalogada con\u00a0alto nivel de estr\u00e9s h\u00eddrico.<\/span><\/p>\n

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\n<\/span>Este caso ejemplifica c\u00f3mo la demanda de agua por parte de grandes empresas tecnol\u00f3gicas\u00a0entra en tensi\u00f3n\u00a0con las necesidades de las poblaciones locales y la sostenibilidad ambiental en territorios donde el recurso ya es escaso.<\/span><\/p>\n

Sobre ello, un estudio independiente se plante\u00f3 dos momentos clave en los que las IA demandan el recurso h\u00eddrico: por un lado, para generar electricidad necesaria para alimentar sus sistemas; y, por otro lado, para enfriar los sistemas que ayudan a mantener un entorno operativo estable. Se pronostica, adem\u00e1s, que para el 2027 se requerir\u00e1n entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros c\u00fabicos de agua, dado los usos indirectos (generaci\u00f3n de energ\u00eda) y directos (enfriamiento de los sistemas) que conllevan los distintos procesos de funcionamiento de los<\/span> data center<\/span><\/i> (UN Environment Programme, 2024).\u00a0<\/span><\/p>\n

A\u00fan con todo lo expuesto, ser\u00eda reduccionista satanizar a las inteligencias artificiales: su desarrollo y posterior auge son respuestas l\u00f3gicas al contexto sociohist\u00f3rico en el que surgieron, y sus aplicaciones ya demuestran un potencial innovador. Sin embargo, este poder conlleva una paradoja: mientras m\u00e1s se integran en la cotidianidad, m\u00e1s visibles se hacen los costos que en alg\u00fan momento se tendr\u00e1n que pagar. El verdadero reto radica, por lo tanto, en desviarlas del camino extractivista hacia al cual algunas veces pareciera dirigirse.<\/span><\/p>\n

Fuentes:<\/strong><\/h3>\n