Mientras crece la demanda de la inteligencia artificial, debemos evitar el ‘extractivismo digital'

La inteligencia artificial (IA) ha sido presentada por sus partidarios como la gran promesa del siglo XXI, capaz de revolucionar industrias e incluso de ayudar en la lucha contra el cambio climático. Se dice, por ejemplo, que la IA optimizará la integración de la energía solar y eólica en "redes inteligentes", ayudando a reducir la dependencia de los combustibles fósiles.

Sin embargo, la otra cara de la moneda no deja de ser relevante: los centros de datos que proporcionan la potencia de cálculo para entrenar, desplegar y ejecutar modelos de IA son golosos en energía y también generan emisiones asociadas a su operación. La pregunta es inevitable: ¿las bondades de la IA para la lucha contra el cambio climático superan su impacto negativo?

Un consumo eléctrico bajo en la actualidad, pero incierto a futuro

Los centros de datos que sustentan la IA y otros servicios digitales consumen cantidades ingentes de energía, pero a escala global esto solo representa cerca del 1% de la demanda energética. Pero, ¿qué ocurrirá a medida que la IA siga expandiéndose? ¿Y, qué podría ir mal?

Las hipótesis optimistas predicen que los avances en la eficiencia energética asociada al software y al hardware mantendrán a raya el crecimiento explosivo de la demanda de energía. Un ejemplo de ello es NVIDIA, uno de los mayores fabricantes de chips de IA del mundo, que afirma que su nuevo sistema Blackwell, un procesador compatible con la IA generativa, es hasta 25 veces más eficiente energéticamente que los modelos anteriores, aunque, a pesar de su mayor eficiencia, cada procesador puede seguir consumiendo mucha más energía que sus predecesores, hasta 1.200 vatios por unidad.

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Otros escenarios argumentan que la sofisticación de los modelos de IA llegará con un consumo exponencial de energía eléctrica: la IA generativa desarrollada con base en Modelos de Lenguaje Grande (LLM) requiere hasta 30 veces más energía durante la fase de entrenamiento que un modelo de IA tradicional. Es por esta razón que una consulta en ChatGPT utiliza hasta 10 veces más electricidad que una búsqueda en Google.

Inversiones y riesgos en ascenso

Los usos complejos e intensivos de la IA, como la creación de videos a base de textos, requerirán de centros de datos a "hiperescala", con demandas energéticas de más de 100 megavatios, y un apetito por consumir la electricidad necesaria para alimentar hasta 400.000 vehículos eléctricos cada año. Según la AIE, en 2023, Google, Amazon y Microsoft realizaron inversiones acumuladas de capital en este tipo de infraestructura superiores a las de toda la industria estadounidense del petróleo y el gas, equivalentes al 0,5% del PIB del país.

La acelerada evolución de la IA hace que su consumo eléctrico deba considerarse al menos como un riesgo no despreciable en los próximos años. Ya hay países que se enfrentan a tensiones por el crecimiento del sector, como Irlanda, donde los centros de datos ya suponían más del 20% del consumo eléctrico en 2023, lo que presionó a la red y provocó una moratoria para nuevos centros de datos en Dublín hasta 2028. 

La paradoja de las emisiones y los costos ambientales ocultos

Paradójicamente, la IA y su apetito voraz de electricidad crecen más rápido que la transición a fuentes y sistemas de energía totalmente renovables. Esto no solo perpetúa la dependencia de la tecnología de los combustibles fósiles, sino que en algunos lugares ha retrasado el cierre de las centrales termoeléctricas de carbón, lo que supone un aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero.

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Asimismo, los centros de datos requieren grandes cantidades de agua para enfriamiento y minerales raros para la fabricación de su hardware, exacerbando problemas de escasez hídrica y dependencia de cadenas de suministro ambientalmente cuestionables.

Los datos también revelan una falta de transparencia: en 2024, Microsoft y Google no solo incumplieron sus objetivos climáticos, sino que las emisiones asociadas a sus centros de datos pueden estar infravaloradas. Según los estudios, las emisiones de los centros de datos internos pueden ser 7.62 veces superiores a lo que afirman las empresas.

¿Y América Latina qué?

Analistas han destacado que Brasil, México, Chile, Colombia, Perú, Uruguay, Costa Rica y Panamá son los países de América Latina con mayor crecimiento y potencial en materia de infraestructura para la IA. La región, junto con África y Oriente Medio, representa el 5% del consumo eléctrico mundial total de los centros de datos. Esto conlleva oportunidades para fortalecer la conectividad, fomentar el empleo en tecnología y aprovechar las inversiones en centros de datos para impulsar a su vez la integración de energías renovables en la matriz eléctrica.

De hecho, la región ya está experimentando un crecimiento significativo en el sector, con países como Brasil, México y Chile que atraen a los inversores por sus sólidas infraestructuras y sistemas energéticos y sus permisivas políticas gubernamentales. Sin embargo, los centros de datos ya están ejerciendo presión sobre los sistemas de electricidad y agua en México, Chile y Uruguay, países que ya sufren un estrés hídrico considerable.

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Además, es necesario desarrollar una estrategia de aprovechamiento Sur-Sur de la IA y de la infraestructura asociada a ésta, para evitar el surgimiento de un "extractivismo digital" que ponga los centros de datos al servicio exclusivo de países industrializados, a expensas de los ecosistemas.

El camino para adelante

La IA promete soluciones climáticas, pero su creciente demanda energética y sus impactos ambientales generan incertidumbre. Sin medidas que garanticen eficiencia, transparencia y sostenibilidad, su desarrollo podría profundizar la crisis que intenta resolver. América Latina tiene una oportunidad estratégica, pero debe evitar caer en un "extractivismo digital" que agrave desigualdades y presione aún más sus recursos naturales.

Por ello, es fundamental que los Estados latinoamericanos entablen un diálogo abierto y franco con la academia, la industria tecnológica, los think tanks y otros países del Sur Global, para estructurar una cadena de valor en torno al uso de la IA para la reindustrialización de nuestra región en el marco de una transición energética justa. Esto implica desarrollar políticas, regulaciones, incentivos y salvaguardas que canalicen la IA hacia un uso enfocado tanto en soluciones de adaptación y mitigación climática, como en soluciones de diversificación económica y generación de ingresos fiscales que favorezcan la emancipación de los combustibles fósiles.

*Publicado originalmente en Dialogue Earth