¿Cómo la IA y los sistemas energéticos interactúan en la transición hacia la sostenibilidad?

El informe ‘Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’, publicado por Schneider Electric analiza los impactos de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas eléctricos. Este documento tiene un doble propósito: explorar cómo la IA y los sistemas energéticos interactúan en un contexto de transiciones hacia la sostenibilidad, y proporcionar escenarios futuros que sirvan como herramientas para tomar decisiones informadas.

La investigación parte de una premisa fundamental: el impacto creciente de la IA sobre el consumo eléctrico. Como se destaca en el documento, “su crecimiento exponencial ha planteado preguntas importantes sobre sus requisitos energéticos y sus impactos potenciales en los sistemas de energía y el cambio climático”. Este enfoque no se limita a medir el consumo energético de la IA; también busca identificar cómo la IA puede contribuir a la optimización de sistemas eléctricos.

Desde esta perspectiva, el estudio aplica una metodología de dinámicas de sistemas para analizar cuatro escenarios: ‘Sustainable AI’, ‘Limits to Growth’, ‘Abundance Without Boundaries’ y ‘Energy Crisis’. Estas proyecciones no pretenden ser predicciones exactas, sino representaciones de caminos posibles que invitan a reflexionar sobre el futuro. El informe subraya que “estos escenarios son herramientas para comprender los factores complejos que moldean nuestro futuro”.

El estudio presenta un enfoque sistémico, basado en modelos que integran factores internos (endógenos) y externos (exógenos), permitiendo así un análisis completo de las interacciones entre tecnología, economía y sostenibilidad. “Este enfoque multifacético permite captar las dinámicas subyacentes que podrían escapar a enfoques tradicionales. Además, combina datos de la industria, teoría académica y conocimiento experto para garantizar un análisis robusto y diverso”, apunta el documento.

Un elemento clave del estudio es la identificación de “escuelas de pensamiento emergentes“ en el desarrollo de la IA, que delinean patrones arquetípicos en su evolución. Este concepto se vincula con una reflexión más profunda sobre cómo las ideologías tecnológicas pueden influir en los resultados energéticos y climáticos. Como indica el documento, ”al calificar estas escuelas emergentes, buscamos llevarlas al primer plano y fomentar debates sobre sus implicaciones para el clima y la energía”.

En última instancia, el objetivo del informe “no es prescriptivo, sino catalizador”. Busca inspirar un diálogo informado entre las partes interesadas: desde responsables políticos hasta líderes empresariales. “Esperamos que esta investigación contribuya significativamente a las conversaciones en curso sobre el desarrollo sostenible de la IA, la política energética y la prosperidad humana equilibrada con la frugalidad”, concluye el director del estudio, Rémi Paccou.

El crecimiento de la inteligencia artificial plantea un reto importante en términos de consumo energético. Actualmente, los centros de datos asociados a la IA representan menos del 0,3% de la demanda global de electricidad, pero esta cifra está destinada a cambiar radicalmente, según explica Schneider Electric. Según el informe, se espera que para 2030, este porcentaje crezca hasta alcanzar entre un 3% y un 4%, lo que equivale al consumo eléctrico de un país como Japón.

Una de las principales razones de este aumento es el impacto de los modelos generativos de IA, conocidos también como ‘Generative AI’, que emergen como los principales consumidores de electricidad. Estos modelos requieren una cantidad significativa de recursos computacionales tanto para su entrenamiento como para sus tareas de inferencia. Como subraya el documento, “los modelos generativos consumen hasta 30 veces más energía que los algoritmos tradicionales para tareas de procesamiento en tiempo real”.

El informe también destaca la ubicación geográfica como un factor clave en el impacto energético. Por ejemplo, regiones como Virginia, en Estados Unidos, conocida como ‘Data Center Alley’, ya experimentan una alta concentración de consumo eléctrico por parte de centros de datos. Esta concentración podría escalar hasta representar el 50% del consumo total de energía de la región en escenarios de alto crecimiento.

Los problemas asociados incluyen tensiones en las redes energéticas locales, el aumento de los costos de electricidad y los posibles impactos ambientales derivados del uso intensivo de combustibles fósiles para satisfacer la demanda. En este contexto, el informe subraya la necesidad de desarrollar infraestructuras energéticas sostenibles y escalables para mitigar estos riesgos.

Además, la evolución tecnológica también desempeñará un papel crucial. Innovaciones en hardware y software, como la adopción de formatos más eficientes (por ejemplo, FP8 y BF16), podrían contribuir a reducir la huella energética de la IA. Sin embargo, como advierte el informe, “estas mejoras deben acompañarse de una regulación proactiva y una planificación estratégica para garantizar un impacto positivo a largo plazo”.

Escenarios de desarrollo de la IA en el documento ‘Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’

El informe introduce cuatro escenarios que exploran posibles trayectorias para el desarrollo de la IA y su impacto en el consumo energético. Cada uno de estos escenarios refleja un enfoque distinto frente a los desafíos tecnológicos y ambientales, así como sus posibles consecuencias.

1. 'Sustainable AI:' un futuro eficiente y responsable
2. ‘Limits to Growth’: restricciones al desarrollo
3. ‘Abundance Without Boundaries’: crecimiento desenfrenado
4. ‘Energy Crisis’: una alerta temprana

Según el informe, se espera que para 2030, los centros de datos asociados a la IA representen entre un 3% y un 4% de la demanda global de electricidad, lo que equivale al consumo eléctrico de un país como Japón.

El escenario de 'Sustainable AI' planteado en el informe 'Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach' se centra en un futuro donde la eficiencia y la sostenibilidad son pilares fundamentales en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial (IA). Este enfoque combina la optimización tecnológica y las políticas energéticas responsables, asegurando que el crecimiento de la IA no comprometa los objetivos globales de sostenibilidad.

Factores clave del escenario

En este escenario, la IA se utiliza como una herramienta para reducir la huella ambiental y mejorar la eficiencia energética en diversos sectores. "La IA sostenible debe ser esencialmente el resultado de la eficiencia, la frugalidad y un impacto demostrable", señala el informe. Este enfoque busca alinear el avance tecnológico con la reducción del consumo de recursos, promoviendo aplicaciones prácticas que optimicen el uso de energía en industrias clave.

Uno de los elementos destacados es la implementación de sistemas inteligentes en redes eléctricas, conocidos como 'smart grids'. Estas tecnologías, potenciadas por la IA, permiten monitorizar y gestionar el flujo energético en tiempo real, lo que reduce el desperdicio y mejora la integración de fuentes renovables. Según el informe, estas mejoras podrían reducir el desperdicio energético en un 15-20% para 2030 en regiones con infraestructuras avanzadas.

Políticas públicas y regulaciones

La implementación de políticas públicas que promuevan la sostenibilidad es esencial en este escenario. Según el informe, "la regulación eficaz debe incluir incentivos para la adopción de tecnologías sostenibles, así como sanciones para prácticas que generen impactos negativos en el medio ambiente". Esto implica la creación de marcos regulatorios que estandaricen el uso de IA en sectores clave como la industria, el transporte y la energía.

Un ejemplo destacado es la propuesta de establecer estándares internacionales para la certificación de IA sostenible. Estas certificaciones garantizarían que los sistemas de IA cumplan con criterios de eficiencia energética y uso responsable de recursos, fomentando prácticas responsables en la industria tecnológica.

Datos clave

El informe proyecta que bajo el escenario de 'Sustainable AI', el consumo energético de los sistemas de IA alcanzaría los 785 TWh en 2035, lo que representa un aumento moderado en comparación con escenarios de crecimiento desenfrenado. Sin embargo, esta cifra es manejable debido a la implementación de tecnologías más eficientes y el uso de energía renovable. Por ejemplo, se estima que un 75% de la energía requerida por centros de datos de IA en este escenario provendría de fuentes renovables hacia 2030, reduciendo significativamente las emisiones de carbono asociadas.

Innovación Tecnológica

La innovación juega un papel crucial en la materialización de este escenario. Tecnologías emergentes, como los modelos de IA optimizados para un menor consumo energético y los sistemas de hardware diseñados específicamente para eficiencia, son fundamentales. "El desarrollo de hardware energéticamente eficiente, como los chips de procesamiento tensorial (TPUs), puede reducir significativamente el consumo energético en aplicaciones de IA a gran escala", destaca el informe.

Adicionalmente, se espera un aumento en la adopción de plataformas de computación en la nube alimentadas por energías renovables. Este cambio permitiría descentralizar el consumo energético y reducir la dependencia de redes eléctricas tradicionales, mejorando la resiliencia y sostenibilidad de los sistemas tecnológicos.

Colaboración internacional

El informe subraya la importancia de la colaboración internacional para alcanzar los objetivos de Sustainable AI. "La naturaleza global de los retos energéticos requiere una respuesta coordinada que trascienda fronteras", se indica en el documento. Esto incluye la creación de alianzas entre gobiernos, organizaciones internacionales y empresas privadas para compartir conocimientos, recursos y mejores prácticas.

Un ejemplo de este enfoque colaborativo es la Iniciativa de IA y Sostenibilidad Global, que reúne a más de 50 países y 200 empresas tecnológicas para desarrollar soluciones conjuntas en áreas como la eficiencia energética y la transición a energías renovables. 

Beneficios sociales y económicos

Más allá de los aspectos energéticos, este escenario también contempla beneficios sociales y económicos. "La adopción de tecnologías de IA sostenibles no solo mejora la eficiencia energética, sino que también impulsa la creación de empleo en sectores relacionados con energías renovables y tecnologías verdes", afirma el documento. Este enfoque podría generar hasta 10 millones de empleos a nivel global en las próximas dos décadas, con una distribución equitativa entre economías desarrolladas y en desarrollo.

Entre las aplicaciones más destacadas se encuentra el uso de IA para la optimización en procesos industriales. Según el informe, las fábricas que implementan sistemas inteligentes podrían reducir su consumo energético en un 30%, gracias a algoritmos que ajustan la operación de maquinaria en función de la demanda y las condiciones ambientales. Además, la IA se utilizará para optimizar el transporte público y privado, reduciendo el consumo de combustibles fósiles mediante rutas más eficientes y la adopción de vehículos eléctricos. 

Escenario de 'Sustainable AI'. Fuente:‘Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’, publicado por Schneider Electric.

El escenario de 'Limits to Growth', descrito en el informe, aborda un futuro en el que el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) se enfrenta a restricciones energéticas, materiales y regulatorias que limitan su crecimiento. Este escenario destaca cómo los recursos finitos y las barreras estructurales podrían frenar el progreso tecnológico, subrayando la necesidad de encontrar un equilibrio entre la innovación y la sostenibilidad.

Restricciones Clave

Las limitaciones en el desarrollo de la IA en este escenario surgen principalmente de tres áreas:

1. Disponibilidad energética: El incremento en la demanda de energía para alimentar centros de datos y sistemas de IA supera la capacidad de las infraestructuras energéticas actuales. “La escasez de energía renovable y el lento progreso en la transición hacia una economía descarbonizada agravan las restricciones energéticas, “señala el informe.
2.  Materiales críticos: La producción de hardware especializado, como GPUs y TPUs, depende de materiales críticos como el litio y el cobalto. El informe destaca que ”la creciente demanda de estos materiales podría superar la oferta global hacia 2035, generando cuellos de botella en la fabricación de tecnología avanzada”.
3. Regulaciones restrictivas: Las políticas gubernamentales también juegan un papel crucial. En este escenario, los marcos regulatorios estrictos para limitar el impacto ambiental de la IA retrasan la adopción de nuevas tecnologías. Por ejemplo, algunas jurisdicciones podrían imponer restricciones en el consumo energético de los centros de datos o en la extracción de materiales.

Datos clave

El informe proyecta que, bajo el escenario de 'Limits to Growth', el crecimiento anual del uso de IA se reduciría a un 2% para 2030, en comparación con el crecimiento estimado del 10% en escenarios más optimistas. Asimismo, se anticipa que la capacidad de procesamiento global de IA alcanzará un techo en 2035, debido a las limitaciones materiales y energéticas.

En cuanto al consumo energético, este escenario proyecta que los sistemas de IA consumirán aproximadamente 450 TWh para 2030, significativamente menos que en escenarios de crecimiento ilimitado. Sin embargo, este menor consumo refleja más las restricciones que las mejoras en eficiencia.

Implicaciones económicas y tecnológicas

Las restricciones en el desarrollo de la IA también tienen implicaciones significativas para la economía y la tecnología. “La reducción en el ritmo de innovación podría desacelerar el crecimiento económico global, especialmente en sectores dependientes de la IA como la manufactura, el transporte y las telecomunicaciones”, destaca el informe.

Además, la competencia por recursos escasos podría aumentar los costos de producción, lo que limitaría el acceso a tecnologías avanzadas para muchas economías emergentes. Este desequilibrio podría exacerbar las desigualdades globales en el acceso a la tecnología.

Innovaciones limitadas

En este escenario, el desarrollo tecnológico se concentra en soluciones específicas para mitigar las restricciones existentes. Entre las innovaciones mencionadas en el informe se incluyen:

• Optimización de algoritmos: Diseño de modelos de IA más pequeños y eficientes que requieren menos recursos computacionales y energéticos.
• Reciclaje de materiales: Desarrollo de tecnologías para recuperar materiales críticos de hardware obsoleto, reduciendo la dependencia de la extracción de nuevos recursos.
• Microcentros de datos: Implementación de centros de datos más pequeños y distribuidos, que optimizan el uso de energía local y reducen la carga en las redes eléctricas principales.

Ejemplos de aplicaciones

El informe destaca que, a pesar de las restricciones, la IA seguirá desempeñando un papel importante en sectores clave. Por ejemplo, se anticipa un aumento en el uso de IA para la gestión de infraestructuras energéticas, permitiendo maximizar la eficiencia en redes eléctricas y plantas de energía renovable. Además, las aplicaciones en salud podrían priorizarse debido a su impacto directo en el bienestar humano.

Escenario de ''Limits to Growth Scenario' . Fuente: ‘Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’, publicado por Schneider Electric.

El escenario de 'Abundance Without Boundaries', descrito en el documento plantea un futuro en el que el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) se da sin restricciones claras, resultando en un crecimiento exponencial que genera importantes impactos energéticos, sociales y ambientales. Este escenario destaca las consecuencias de priorizar el progreso tecnológico sin una planificación adecuada ni regulaciones estrictas.

Crecimiento tecnológico y energético desenfrenado

En este escenario, la IA se expande rápidamente debido a la demanda creciente en sectores como el comercio, la manufactura y los servicios. “El desarrollo sin límites de la IA genera una carga significativa en las infraestructuras energéticas y aumenta la desigualdad en el acceso a los recursos tecnológicos“, señala el informe. Este crecimiento está impulsado por la competencia entre empresas y países para liderar en innovación tecnológica, lo que exacerba el consumo de recursos.

El informe proyecta que el consumo energético de los sistemas de IA alcanzaría los 1.500 TWh para 2035, duplicando el consumo actual de países como Alemania y Reino Unido combinados. Este incremento se debe principalmente al uso intensivo de modelos de IA generativos y a la expansión de centros de datos a nivel global. Además, se estima que más del 80% de la electricidad utilizada en este escenario provendría de fuentes no renovables, aumentando las emisiones de carbono de manera considerable.

Impactos sociales y económicos

El crecimiento desenfrenado de la IA también tiene consecuencias significativas en la estructura social y económica. ”La concentración de recursos tecnológicos en pocas entidades exacerba las desigualdades y limita el acceso equitativo a los beneficios de la IA“, afirma el documento. Esto se traduce en una brecha creciente entre países desarrollados y economías emergentes, así como entre grandes corporaciones y pequeñas empresas.

El informe también destaca el riesgo de desestabilización laboral debido a la automatización masiva. Se proyecta que hasta 400 millones de empleos podrían verse afectados globalmente para 2040, especialmente en sectores como la manufactura y el transporte. Esto generaría tensiones sociales significativas y un aumento en las disparidades económicas.

Desafíos ambientales

El escenario de 'Abundance Without Boundaries' también resalta los graves impactos ambientales asociados con un desarrollo tecnológico no regulado. ”El crecimiento sin control de la IA podría llevar a un aumento significativo en la generación de residuos electrónicos y a una sobreexplotación de recursos naturales como el agua y los minerales críticos“, advierte el informe.

Por ejemplo, se estima que para 2035, el volumen de desechos electrónicos provenientes de hardware de IA podría superar los 50 millones de toneladas anuales, agravando problemas de gestión de residuos y contaminación ambiental. Además, el uso intensivo de energía de fuentes no renovables contribuiría a un aumento del 25% en las emisiones globales de CO₂ para el mismo año.

Falta de coordinación y gobernanza

Uno de los principales problemas en este escenario es la ausencia de un marco global de gobernanza que regule el desarrollo y uso de la IA. ”La falta de regulaciones claras permite que las empresas y los países persigan intereses individuales a expensas del bienestar colectivo“, señala el informe. Esta situación genera una competencia desleal y una distribución desigual de los recursos tecnológicos y energéticos.

Además, la carencia de un enfoque coordinado dificulta la implementación de soluciones sostenibles. Por ejemplo, aunque algunas regiones invierten en energías renovables y eficiencia tecnológica, estos esfuerzos se ven contrarrestados por la dependencia de combustibles fósiles en otras partes del mundo.

Este escenario representa un llamado de atención sobre los riesgos de un crecimiento tecnológico descontrolado. Si bien la IA tiene el potencial de transformar sectores enteros y mejorar la calidad de vida, este potencial solo se realizará plenamente si se desarrollan estrategias sostenibles y se implementan regulaciones efectivas. ”El futuro de la IA no depende solo de la innovación tecnológica, sino también de nuestra capacidad para equilibrar el progreso con la responsabilidad ambiental y social”, concluye el informe. Este modelo subraya la necesidad de una gobernanza proactiva y una colaboración internacional para evitar que los beneficios de la IA sean eclipsados por sus impactos negativos.

Escenario de 'Abundance Without Boundaries Scenario'. Fuente: ‘Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’, publicado por Schneider Electric.

El escenario de 'Energy Crisis' describe un futuro donde el rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) supera la capacidad de las infraestructuras energéticas, desencadenando crisis energéticas locales y globales. Este modelo explora las consecuencias de un desajuste crítico entre la creciente demanda de energía para IA y la insuficiencia en la oferta sostenible.

Crecimiento descontrolado y crisis energética

En este escenario, el crecimiento acelerado de la IA impulsa una demanda energética que las infraestructuras actuales no pueden sostener. “El desarrollo de la IA sin una planificación adecuada podría desencadenar una cascada de crisis energéticas, afectando tanto a economías desarrolladas como emergentes“, destaca el informe.

El consumo eléctrico de los sistemas de IA podría alcanzar los 2.000 TWh para 2040, un volumen que sobrepasa la capacidad de generación de muchas redes eléctricas actuales. Esta situación se agrava en regiones donde la transición a energías renovables es lenta o insuficiente, lo que lleva a una dependencia continuada de combustibles fósiles.

Impactos globales

El informe proyecta varios impactos clave derivados de esta crisis:

1. Apagones generalizados: las redes eléctricas sobrecargadas podrían provocar apagones frecuentes, afectando tanto a usuarios residenciales como industriales. En regiones con alta concentración de centros de datos, estas interrupciones podrían ser especialmente graves.
2. Incremento en los costos de energía: la demanda excesiva eleva los precios de la energía, haciendo que el acceso a recursos eléctricos sea inaccesible para comunidades vulnerables y economías emergentes.
3. Retraso en la Innovación: la falta de estabilidad energética podría frenar la adopción de nuevas tecnologías de IA, afectando la competitividad de las industrias y ralentizando el crecimiento económico global.

Falta de infraestructura adecuada

La crisis energética también resalta las debilidades estructurales en las infraestructuras existentes. ”La incapacidad para expandir y modernizar las redes eléctricas en línea con la demanda tecnológica representa una de las mayores barreras para un desarrollo sostenible de la IA“, indica el informe.

En particular, se identifican tres áreas problemáticas:

• Centros de datos concentrados: las instalaciones masivas de procesamiento de IA, ubicadas en unas pocas regiones, sobrecargan las redes locales.
• Falta de energías renovables: aunque algunas regiones han avanzado en la generación de energía limpia, la capacidad instalada sigue siendo insuficiente para satisfacer la demanda de la IA.
• Inversiones limitadas: la falta de financiación para proyectos de modernización de infraestructuras agrava la incapacidad para adaptarse a las necesidades energéticas futuras.

Soluciones propuestas

El informe subraya la importancia de implementar estrategias para mitigar esta crisis:

1. Descentralización de centros de datos: fomentar la distribución geográfica de las instalaciones de procesamiento de IA para reducir la presión sobre las redes locales.
2. Inversión en energías renovables: aumentar significativamente la capacidad instalada de energías limpias, incluyendo solar, eólica y geotérmica, para garantizar un suministro sostenible.
3. Optimización tecnológica: diseñar sistemas de IA más eficientes que reduzcan su dependencia de recursos energéticos intensivos. ”La innovación en hardware y software puede ser una solución clave para reducir el impacto energético de la IA“, enfatiza el documento.
4. Regulaciones globales: establecer acuerdos internacionales que limiten el consumo energético de los sistemas de IA y promuevan el desarrollo de infraestructuras resilientes.

El escenario de 'Energy Crisis' subraya los peligros de un crecimiento tecnológico no acompañado de una planificación energética adecuada. Si bien la IA tiene el potencial de transformar sectores enteros y mejorar la calidad de vida, también plantea un riesgo significativo si su desarrollo no se alinea con la disponibilidad de recursos energéticos sostenibles. ”La integración de la planificación energética y el desarrollo tecnológico es esencial para evitar una crisis que podría tener consecuencias globales”, concluye el informe. Este modelo enfatiza la necesidad de una acción inmediata y coordinada para garantizar un futuro sostenible tanto para la tecnología como para las sociedades que dependen de ella.

Escenario de 'Energy Crisis'. Fuente:‘ Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach’, publicado por Schneider Electric.

Metodología del estudio

Uno de los pilares que sustenta las conclusiones del informe es su metodología. Este estudio se distingue por utilizar un enfoque de dinámicas de sistemas que permite analizar de manera integrada las complejas interacciones entre los sistemas energéticos y el desarrollo de la inteligencia artificial (IA).

Integración de Factores Endógenos y Exógenos

La metodología empleada en el informe combina factores internos (endógenos) y externos (exógenos) para proporcionar un marco holístico de análisis. Los factores endógenos incluyen elementos como el consumo energético de los centros de datos, la eficiencia de los algoritmos y la capacidad de las infraestructuras eléctricas. Por otro lado, los factores exógenos abarcan variables como las políticas regulatorias, los cambios en la demanda de IA y las condiciones del mercado global de energía.

Como señala el informe, “la combinación de factores endógenos y exógenos permite capturar la complejidad de las interacciones entre la IA y los sistemas energéticos, lo que resulta esencial para generar escenarios realistas y útiles”.

Triangulación Metodológica

Otra característica destacada del enfoque metodológico es la triangulación. El estudio combina cuatro tipos de triangulación para garantizar la validez y la fiabilidad de los resultados:

1. Teórica: Basada en marcos conceptuales provenientes de la economía, la ingeniería y las ciencias ambientales.
2. De datos: Integrando información procedente de diversas fuentes, como bases de datos energéticas globales, reportes de uso de IA en infraestructura tecnológica, y estudios de caso de empresas líderes en el sector.
3. De investigadores: Implicando a expertos de distintas disciplinas, desde ingenieros en sistemas energéticos hasta especialistas en inteligencia artificial, con el fin de enriquecer la interpretación de los datos.
4. Metodológica: Combinando enfoques de análisis de abajo hacia arriba (bottom-up), que examinan procesos individuales, y de arriba hacia abajo (top-down), que se centran en patrones sistémicos amplios.

Según el informe, esta triangulación asegura una comprensión integral del panorama, evitando posibles sesgos y destacando los elementos más críticos en el desarrollo sostenible de la IA.

Modelado dinámico de sistemas

El núcleo de la metodología es el modelado dinámico de sistemas, una herramienta que permite simular las interacciones complejas entre componentes del sistema energético y la IA a lo largo del tiempo. Este enfoque identifica bucles de retroalimentación, puntos de apalancamiento y efectos colaterales que pueden surgir bajo distintos escenarios.

Por ejemplo, el informe modela cómo un aumento en la adopción de IA puede inicialmente mejorar la eficiencia energética mediante sistemas inteligentes, pero también provocar un incremento en el consumo global de electricidad si la tecnología no se regula adecuadamente. “El modelado dinámico no solo revela los posibles impactos inmediatos, sino que también proyecta implicaciones a largo plazo para la sostenibilidad”, se enfatiza en el documento.

El informe no se limita a analizar el estado actual y los escenarios futuros, sino que también ofrece recomendaciones prácticas y estratégicas para garantizar que el desarrollo de la IA se alinee con los objetivos globales de sostenibilidad. Estas recomendaciones se dividen en tres áreas principales:

1. Desarrollo de normativas y certificaciones globales

Una de las propuestas más destacadas es la creación de estándares internacionales que regulen el diseño, uso y gestión de la IA. Esto incluye la introducción de certificaciones de sostenibilidad para algoritmos y sistemas de hardware, que evalúen aspectos como el consumo energético, la eficiencia y el impacto ambiental.

“Una certificación global de IA sostenible no solo fomentará la innovación responsable, sino que también creará un marco de referencia para los desarrolladores y usuarios”, señala el informe. Esta medida permitiría homogeneizar las prácticas en diferentes regiones, promoviendo una adopción más equilibrada y consciente de la tecnología.

2. Inversiones en algoritmos y hardware eficientes

El informe también enfatiza la necesidad de destinar recursos significativos a la investigación y desarrollo de soluciones más eficientes desde el punto de vista energético. Esto incluye:

• Algoritmos optimizados: Diseñar modelos de IA que requieran menos recursos computacionales sin comprometer el rendimiento.
• Hardware avanzado: Promover la adopción de chips especializados como TPUs (unidades de procesamiento tensorial) y arquitecturas que reduzcan el consumo eléctrico.
• Energías renovables: Integrar fuentes de energía verde en los centros de datos y fomentar la descentralización energética para reducir la dependencia de las redes convencionales.

3. Implementación de estrategias de frugalidad tecnológica

Finalmente, el informe introduce el concepto de frugalidad tecnológica, que implica maximizar el valor obtenido por unidad de energía consumida. Esto se traduce en:

• Priorizar aplicaciones de IA que generen beneficios tangibles en términos de eficiencia y sostenibilidad.
• Reducir el entrenamiento innecesario de modelos complejos para tareas triviales.
• Promover un cambio cultural hacia el uso responsable de la tecnología.

La proyección del consumo energético de la IA destaca tanto los desafíos como las oportunidades asociadas con el avance de esta tecnología. Si bien el crecimiento del consumo es inevitable, el informe subraya que el impacto puede ser mitigado mediante una combinación de innovación tecnológica, políticas proactivas y adopción de prácticas sostenibles.

“Un enfoque estratégico y colaborativo permitirá no solo gestionar el consumo energético de la IA, sino también maximizar sus beneficios en términos de eficiencia, sostenibilidad y equidad social”, concluye el documento.