¿Puede la IA ser sostenible?

Uno de los argumentos más esgrimidos entre quien desconfía de la inteligencia artificial (IA) es que, sencillamente, nuestro planeta no se lo puede permitir. No es difícil encontrar datos sobre la energía que consumen y su impacto ecológico: una petición a ChatGPT consume diez veces más electricidad que una consulta en un buscador clásico como Google; entrenar un modelo de lenguaje de gran escala (LLM) genera unos 300.000 kg de emisiones de CO2; se calcula que en 2027 la demanda mundial de agua de la IA sea de entre 4200 y 6600 millones de metros cúbicos, más de lo que consume, por ejemplo, Dinamarca. Con este panorama, ¿es posible impulsar la IA de un modo responsable con el medio ambiente?

Afortunadamente, la respuesta es sí: la buena noticia es que, si bien la IA consume mucha energía, puede ayudar también a solucionar o paliar muchos de los retos a los que nos enfrentamos por la emergencia climática. Puede, por ejemplo, contribuir a una mejora significativa de las previsiones meteorológicas, o incluso detectar algunas catástrofes naturales de forma temprana, permitiendo tomar las medidas de seguridad necesarias para minimizar los daños. También puede ser utilizada por empresas como fábricas para disminuir su propio consumo, reducir su huella de carbono, ayudar a luchar contra el desperdicio alimentario, etc.

Además, la propia IA puede evolucionar hacia modalidades más verdes, como se recoge en el documento Green AI Principles, elaborado por Deutsche Telekom y T-Systems. Se trata de nueve principios que conforman una guía para desarrollar y utilizar soluciones IA de forma más ecológica y sostenible para el medio ambiente. ¿Cuáles son? Electricidad verde (usar fuentes de energía renovable), reutilización (optar por modelos ya entrenados cuando sea posible), huella de CO2 transparente (analizarla en cada caso para tomar decisiones de cara a futuros desarrollos), escalado dinámico (proporcionar recursos informáticos solo cuando se necesiten), modelos optimizados (evitar los modelos de talla única), sin duplicados (ahorra energía), green coding (por ejemplo, un uso económico de la memoria), la sencillez importa (cuanto más sencillos, menos recursos consumen) y responsabilidad integral (se tiene en cuenta la sostenibilidad en todo el ciclo de vida de un proyecto).

«El reto consiste en aprovechar las grandes oportunidades que ofrecen las aplicaciones de IA impactando lo menos posible en el medio ambiente», asegura Nils Henrik Muthmann, director del programa de sostenibilidad /ESG en T-Systems International. Es decir, no hay que renunciar a la IA solo por su impacto actual, sino seguir una serie de premisas que permitan reducirlo, mientras se aprovecha todo el potencial que tiene para ayudar al planeta de otras formas.

Se trata en cierto modo de lo mismo que se debatía en su momento sobre los centros de datos (centrales también en este caso): que puedan significar un gasto enorme de energía y agua no significa que esto sea así necesariamente. Hay centros de datos verdes que, precisamente, buscan reducir ese impacto. A la pregunta inicial de este texto, esa de si la IA puede ser sostenible, contestamos que sí. Solo hay que trabajar en esa dirección.