Esta imagen pretende revelar las historias del trabajo oculto en la informática. La base del collage es una pintura al óleo de mujeres navajo tejiendo. Se inspira en la informática de Silicon Valley en los 60, donde la empresa Fairchild Semiconductor empleaba a mujeres navajo. / Hanna Barakat (Better Images of AI)
El trabajo, publicado en Environmental Science and Ecotechnology, subraya la necesidad urgente de implementar prácticas sostenibles y una gobernanza ética a medida que estas tecnologías se expanden.
“Este estudio arroja luz sobre los costos ocultos de la inteligencia artificial generativa y hace un llamado a la acción colectiva para abordarlos”, afirma Mohammad Hosseini, autor principal del estudio. Los hallazgos ofrecen una hoja de ruta para promover un desarrollo responsable y equitativo de la tecnología a escala global.
Este estudio arroja luz sobre los costos ocultos de la inteligencia artificial generativa y hace un llamado a la acción colectiva para abordarlos / Mohammad Hosseini, Northwestern University
La investigación revela que el desarrollo de la IA generativa conlleva un alto costo ambiental, en particular debido a la producción de hardware: las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y los centros de datos, que consumen grandes cantidades de recursos. Además, la extracción de metales raros, como el cobalto y el tantalio, utilizados en estos sistemas, contribuye a la deforestación, la contaminación del agua o la degradación del suelo.
Se estima que, en Estados Unidos, los centros de datos, esenciales para el funcionamiento de estas tecnologías, consumirán más del 8 % de la electricidad para 2030, frente al 3 % que consumen hoy, lo que supondrá aún más presión sobre las redes eléctricas del país.
El desarrollo de la IA generativa conlleva un alto costo ambiental, en particular debido a la producción de hardware
Otros expertos, como el economista de la Universidad de Amsterdam Álex de Vries, han hecho el cálculo de lo que supondrá el despegue de este tipo de tecnologías cuando se apliquen a tareas tan sencillas como hacer una búsqueda en internet: según el neerlandés, sustituir todas las búsquedas que se hacen hoy en Google por su equivalente en un sistema de IA generativa como Gemini o Perplexity, estos requerirán de un consumo de electricidad equivalente al de Irlanda.
En el ámbito social, el estudio señala diversas inequidades en la producción y uso de la IA generativa. En primer lugar, existen preocupaciones como la explotación infantil derivada de la minería de cobalto, esencial para la fabricación de los componentes electrónicos, o las condiciones precarias de los trabajadores encargados de entrenar los sistemas de IA.
La investigación también resalta cómo el acceso desigual a esta tecnología puede profundizar la brecha digital global, favoreciendo a las naciones industrializadas y a los hablantes de inglés, frente a las comunidades marginadas.
Los investigadores hacen un llamado urgente para tomar medidas que mitiguen estos impactos. Entre las propuestas destacan: entrenar las IA de manera más eficiente en términos energéticos, diseñar hardware más sostenible, mejorar las condiciones laborales o establecer marcos de gobernanza inclusivos.
Aunque la IA generativa tiene el potencial de transformar industrias y sociedades, sus costos invisibles podrían tener consecuencias devastadoras si no se abordan de manera inmediata
La transparencia de los desarrolladores y los responsables políticos también se considera fundamental, por lo que sugieren que se exija la presentación de informes obligatorios sobre la huella ambiental y social de estos procesos.
El trabajo deja claro que, aunque la IA generativa tiene el potencial de transformar industrias y sociedades, sus costos invisibles podrían tener consecuencias devastadoras si no se abordan de manera inmediata. Así, los autores instan a una colaboración global para crear soluciones sostenibles y éticas que permitan un desarrollo de la IA que sea justo para todos y respetuoso con el medio ambiente.
Referencia:
Mohammad Hosseini et al. ‘A social-environmental impact perspective of generative artificial intelligence’. Environmental Science and Ecotechnology (2025)
Fuente: SINC
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