En un mundo donde la Inteligencia Artificial (IA) facilita la creación de imágenes con solo unos clics, pocas veces nos detenemos a pensar en el costo ambiental detrás de estas herramientas. Generar ilustraciones con el estilo de Studio Ghibli, por ejemplo, no solo requiere poder computacional, sino también millones de litros de agua que se utilizan en el enfriamiento de los servidores que hacen posible su funcionamiento.
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El costo oculto de la IA
Según un estudio de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), el uso de la IA no impacta directamente en el consumo de agua cuando un usuario genera imágenes o textos en su computadora o celular. No obstante, la infraestructura que permite estas operaciones —enormes centros de datos que funcionan ininterrumpidamente— depende de sistemas de refrigeración que utilizan grandes cantidades de agua para evitar el sobrecalentamiento de los equipos.
El agua, clave en el procesamiento de datos
La Dirección General de Divulgación de la Ciencia de la UNAM explica que estos servidores necesitan mantenerse fríos para operar de manera eficiente. Aunque parte del agua utilizada se reutiliza, otra cantidad se evapora, lo que obliga a reponerla constantemente. Además, el uso de energías no renovables para alimentar estos sistemas también tiene un impacto indirecto en el consumo hídrico.
El verdadero costo en cifras
Investigaciones han revelado que plataformas como ChatGPT pueden gastar medio litro de agua por cada 10 a 50 preguntas respondidas. Con millones de interacciones diarias, este consumo asciende hasta los cuatro millones de litros de agua. En el caso de la generación de imágenes y videos mediante IA, el gasto se incrementa debido a la mayor demanda de procesamiento y almacenamiento de datos.
¿Cómo mitigar el impacto?
El informe de la UNAM destaca la importancia de tomar conciencia sobre la huella hídrica de la IA. Así como el uso de electrodomésticos, el transporte y la carga de dispositivos electrónicos requieren agua de manera indirecta, la creación de contenido digital también tiene su costo ambiental.
A medida que la inteligencia artificial avanza, es crucial desarrollar tecnologías más eficientes y sostenibles, optimizando los métodos de refrigeración y apostando por fuentes de energía limpias que reduzcan su impacto en los recursos naturales.
JGH
