SANTO DOMINGO.-Ante las facilidades que ofrece la inteligencia artificial (IA), esta herramienta basada en algoritmos se ha convertido en un boom o pieza clave para el “desarrollo de la humanidad”.
También ejerce una presión adicional en detrimento de recursos vitales como el agua y la energía, acentuando los efectos de los gases de efecto invernadero que generan el cambio climático, porque obliga a un mayor consumo de los recursos antes mencionados.
Nathalie Almonte, investigadora, consultora y estratega en comunicación, cine e inteligencia artificial aplicada, muestra que además de la energía y el agua, la IA tiene una dimensión material: chips especializados, ciclos de renovación acelerados y una cadena de suministro que culmina en desperdicio.
“La IA pasó de ser una promesa técnica a una infraestructura cotidiana: recomendar contenidos, automatizar procesos, analizar datos y acelerar la investigación científica.
Sin embargo, su relación con el medio ambiente es ambivalente, así como puede ayudar a reducir emisiones y residuos, también aumenta la demanda de energía, agua y hardware”, reflexiona el académico.
Citó un artículo en Nature Computational Science que advierte sobre el creciente riesgo de desperdicio electrónico asociado con la expansión de la IA generativa y su hardware, con escenarios que podrían escalar a niveles preocupantes para 2030.
En el lado positivo, explico que puede contribuir a la mitigación del clima si se aplica en sectores de alto impacto, y un artículo de referencia sobre aprendizaje automático y cambio climático identifica oportunidades en redes inteligentes, integración de energías renovables, eficiencia de la construcción, optimización de la logística, agricultura de precisión y monitoreo ambiental, donde pequeñas mejoras porcentuales pueden traducirse en grandes reducciones de emisiones.
Clima
Almonte consolida su carrera académica y profesional en el campo de la educación superior y la innovación, asegurando que la discusión no es si tiene impacto, sino en qué condiciones se convierte en un aliado climático o una nueva fuente de presión ecológica, y una de las más visibles que cita es la electricidad necesaria para entrenar modelos avanzados.
“La investigación académica ha demostrado que entrenar modelos de gran tamaño puede implicar un consumo importante y que, por tanto, es necesaria transparencia y estandarización a la hora de informar sobre las emisiones asociadas a la informática”, apunta.
El impacto, además, no depende sólo del “tamaño” del modelo, se refiere a la eficiencia del hardware, el diseño del sistema, la ubicación del centro de datos y el mix eléctrico del país donde se ejecuta.
Revela que un análisis a gran escala de la huella de carbono de la formación muestra que decisiones como dónde y cuándo entrenar pueden cambiar drásticamente la huella climática.
Reitera que se suma al panorama un recurso cada vez más sensible: el agua, que forma parte del enfriamiento de los centros de datos y los procesos asociados, lo que puede traducirse en huellas hídricas relevantes, y estudios recientes proponen métodos para medirlo y reducirlo a través de la selección de ubicaciones, tecnología de enfriamiento y horarios de computación.
un desafío
– Oportunidades
Para República Dominicana y el Caribe, la conversación debería centrarse en los estándares ambientales que se requerirán, cómo se protegerá el agua, los beneficios locales (empleo, investigación, servicios) y cómo utilizar la IA para anticipar eventos extremos, optimizar el uso de energía, reducir las pérdidas agrícolas y fortalecer la gestión ambiental.
