El impacto medioambiental de los centros de datos y de la IA
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana. Ha pasado de prometer a revolucionar la medicina, la industria, la cadena alimentaria, la educación y prácticamente cualquier ámbito de la sociedad. Sin embargo, detrás de cada consulta a un chatbot, de cada imagen generada o de cada vídeo creado mediante inteligencia artificial, existe una infraestructura gigantesca que consume cantidades ingentes de electricidad y agua. Los centros de datos, el corazón físico de la inteligencia artificial, se han convertido en una de las grandes preocupaciones de investigadores y expertos por su impacto ambiental.
Para Humberto Bustince, catedrático de Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra, el problema no reside únicamente en el crecimiento exponencial de estas tecnologías, sino en la enorme cantidad de información que necesitan almacenar y procesar. Como recalca, “la inteligencia artificial tiene que manejar y almacenar cantidades inmensas de datos. Eso obliga a disponer de miles de procesadores funcionando de forma continua, y todo ese hardware debe mantenerse a una temperatura adecuada para poder trabajar”.
Esa necesidad de refrigeración explica por qué los centros de datos consumen tanta energía. Las enormes naves que albergan servidores y procesadores generan tal cantidad de calor que necesitan sistemas permanentes de climatización mediante aire acondicionado o circuitos de agua.
El agua, un recurso cada vez más escaso
El impacto no se limita al consumo eléctrico. En determinados proyectos, la refrigeración requiere millones de litros de agua cada día. El método más común es el enfriamiento por evaporación: el agua caliente se rocía en torres de refrigeración al aire libre y, en este proceso, una parte significativa se evapora hacia la atmósfera (lo que equivale a unas decenas de mililitros por cada consulta dependiendo del modelo). El agua restante, ya enfriada, se vuelve a recircular por el sistema.
El profesor Bustince recuerda el caso de un gran centro de datos proyectado en Chile que finalmente no pudo desarrollarse en las condiciones previstas. “El estudio que se realizó para poner en marcha el centro concluyó que necesitaba unos 7,6 millones de litros de agua potable al día para refrigerarse. Era un consumo tan elevado que el proyecto resultó inviable desde el punto de vista medioambiental”, recuerda.
Ante esta situación, las grandes compañías buscan alternativas. Algunas ubican sus centros de datos cerca de centrales eléctricas y nucleares mientras que otras experimentan con instalaciones submarinas o en zonas especialmente frías para reducir las necesidades de refrigeración.
Una de las mayores preocupaciones, desde su punto de vista, es que pueda repetirse un “invierno” de la inteligencia artificial, con un periodo de estancamiento similar al que se produjo durante los años ochenta, cuando las expectativas superaron con creces las posibilidades tecnológicas.
Ahora teme que pueda aparecer un nuevo freno, esta vez impulsado por el elevado consumo energético. “El boom de la inteligencia artificial generativa ha sido posible gracias a que hoy podemos almacenar y procesar cantidades enormes de datos. Pero ese avance tiene un coste energético gigantesco y podría convertirse en uno de los grandes límites para su desarrollo”, opina.
“La mayoría de los ciudadanos desconoce que detrás de acciones cotidianas como enviar imágenes, generar vídeos o realizar consultas a sistemas de inteligencia artificial existe un importante gasto energético”
¿Son viables estos centros en España?
Mientras comunidades autónomas y gobiernos de diferentes regiones españolas anuncian inversiones millonarias para atraer nuevos centros de datos, el investigador considera que la cuestión clave suele quedar en segundo plano.
“Cada vez que oigo hablar de un nuevo centro de datos me hago la misma pregunta: ¿cómo se va a refrigerar? Porque si se hace utilizando grandes cantidades de agua, en un país con problemas hídricos como España, el debate es inevitable”, recalca.
Hacer más con menos datos
Frente al crecimiento constante de la infraestructura, una de las principales líneas de investigación consiste en desarrollar algoritmos que necesiten menos información para obtener resultados similares. Según explica Bustince, los investigadores trabajan en nuevas métricas matemáticas y técnicas de optimización que permitan reducir significativamente el volumen de datos necesario para entrenar modelos de inteligencia artificial.
“Una de las líneas más prometedoras consiste en conseguir que las máquinas aprendan utilizando muchos menos datos. Si reducimos la información necesaria para entrenarlas, también disminuiremos el consumo energético”, explica.
“Una de las líneas más prometedoras consiste en conseguir que las máquinas aprendan utilizando muchos menos datos”
Concienciar sobre el coste invisible
Para el experto, además del avance tecnológico hace falta un cambio cultural. La mayoría de los ciudadanos desconoce que detrás de acciones cotidianas como enviar imágenes, generar vídeos o realizar consultas a sistemas de inteligencia artificial existe un importante gasto energético.
Por ello considera interesante que las plataformas informen de la huella energética de determinados servicios digitales, de forma similar a las advertencias sanitarias presentes en otros productos. Y que, como propone el filósofo de la ciencia Javier Echevarría en su último libro, titulado “¡No hay derecho!”, cada vez que mandemos un mensaje por whastsapp con imágenes o videos se nos informe del gasto que estamos realizando.
“La sociedad debe ser consciente de que cada vez que utilizamos estas herramientas existe un coste energético muy importante. No podemos preocuparnos por el medio ambiente y, al mismo tiempo, ignorar el impacto que tiene un uso cada vez más intensivo de estas tecnologías”, propone.
El pasado 23 de junio, Antonio Guterres, secretario general de la ONU se dirigió a los responsables de las empresas de inteligencia artificial y les instó a poner un marcha una marca de la huella ecológica de su consumo. Para el catedrático, “estas declaraciones son un brindis al sol, pero hay que hacerlas para concienciar a la población. Los tres pilares de la inteligencia artificial son Estados Unidos, Europa y China, y en Europa se ha hecho muy bien a nivel de gobernanza, se ha preocupado mucho porque empezó mucho antes con el tratamiento de datos. Pero creo que la gran pregunta es de quién son los datos. Y debe tenerse en cuenta que la gran revolución no ha venido con la inteligencia artificial: ha venido con Internet y el móvil. A cualquier sitio que vamos vemos a todo el mundo manejando el móvil. Esto necesita una conectividad, necesita unas bases de datos muy fuertes para que funcione. Agradezco todo lo que se haga para que la población sea consciente que cada vez que utilizamos estas herramientas hay un coste energético muy fuerte. Y no podemos estar muy preocupados por temas medioambientales, de energías renovables y limpias y luego estar todo el día colgados gastando una energía que no tenemos”.
El pasado 23 de junio, Antonio Guterres, secretario general de la ONU se dirigió a los responsables de las empresas de inteligencia artificial y les instó a poner un marcha una marca de la huella ecológica de su consumo. Para el catedrático, “estas declaraciones son un brindis al sol, pero hay que hacerlas para concienciar a la población. Los tres pilares de la inteligencia artificial son Estados Unidos, Europa y China, y en Europa se ha hecho muy bien a nivel de gobernanza, se ha preocupado mucho porque empezó mucho antes con el tratamiento de datos. Pero creo que la gran pregunta es de quién son los datos. Y debe tenerse en cuenta que la gran revolución no ha venido con la inteligencia artificial: ha venido con Internet y el móvil. A cualquier sitio que vamos vemos a todo el mundo manejando el móvil. Esto necesita una conectividad, necesita unas bases de datos muy fuertes para que funcione. Agradezco todo lo que se haga para que la población sea consciente que cada vez que utilizamos estas herramientas hay un coste energético muy fuerte. Y no podemos estar muy preocupados por temas medioambientales, de energías renovables y limpias y luego estar todo el día colgados gastando una energía que no tenemos”.
Humberto Bustince
Licenciado en Físicas por la Universidad de Salamanca y doctor en Matemáticas por la Universidad Pública de Navarra
Licenciado en Físicas por la Universidad de Salamanca y doctor en Matemáticas por la Universidad Pública de Navarra. Además, es catedrático de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Pública de Navarra, profesor honorario de la Universidad de Nottingham y miembro de los institutos de investigación Smart Cities, Navarra Biomed e IDISNA (Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra). Es fundador y responsable del Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial y Razonamiento Aproximado de la Universidad Pública de Navarra. Es autor de más de 200 publicaciones en revistas especializadas. Sus líneas de investigación se centran en la modelización de la incertidumbre, especialmente por medio de conjuntos difusos y sus extensiones; la fusión y agregación de información; el procesamiento de imagen, la minería de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el Big Data. En 2019 recibió el Premio Nacional de Informática y en 2025 el Premio Nacional de Supercomputación. Foto: ©Universidad de Navarra
