Microsoft, Amazon, Alphabet (Google) y Meta, todos proveedores o usuarios importantes de IA, vieron aumentar sus emisiones operativas en 2023 al 150 por ciento con respecto a sus niveles de 2020.
Un nuevo estudio de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) y World Benchmarking Alliance (WBA) muestra que, en promedio, las empresas tecnológicas que están invirtiendo fuertemente en la IA incrementaron sus emisiones operativas significativamente en los últimos años.
No sólo han crecido las expectativas y las inversiones alrededor de la Inteligencia Artificial (IA) en todo el mundo, sino también las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) derivadas de esta tecnología.
La investigación advierte que hay una mayor demanda e inversión en centros de datos para el desarrollo y entrenamiento de sistemas de IA, lo que ha derivado en un consumo intensivo de recursos como la energía.
Aunque la UIT puntualiza que estimar el impacto directo del uso de la IA es un desafío, debido a la ubicuidad que ha adquirido esta tecnología y su creciente integración en diversos servicios, es posible establecer que ya está empujando un ascenso en las emisiones de GEI.
El principal ámbito donde es más preciso determinar la huella de carbono de la IA es el de los centros de datos. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) reportó que en 2024 los centros de datos globales consumieron 415 TWh de electricidad (1.5% del consumo mundial) y proyecta que esta cantidad se duplicará para 2030.
Sólo Microsoft, Amazon, Alphabet y Meta registraron un consumo de aproximadamente 581 TWh de electricidad (2.1 % de la demanda mundial). El informe considera que la IA es un probable impulsor de este crecimiento.
Trayectoria de las emisiones operativas de las empresas respecto a 2020. Gráfico: UIT, WBA.
No obstante, la IA tiene un impacto ambiental más allá de los data centers: “los datos de centros de datos de IA pueden ser fáciles de rastrear, mientras que un algoritmo basado en IA dentro de una función de red específica sería difícil de definir y rastrear por separado”, advierte la UIT.
Actualmente, señala el informe, es un reto comprender las emisiones reales asociadas a la IA, y definir y establecer límites para el uso de esta tecnología, debido a la ubicuidad de la tecnología y a que además no existen estándares ni requisitos legislativos para que las empresas divulguen sus emisiones de IA o su consumo de energía.
Hay algunas empresas que están impulsando estrategias para que sus operaciones de Inteligencia Artificial sean más ecológicas, incluyendo la compra de energía nuclear a largo plazo y la optimización de la eficiencia mediante IA.
En contraste a las tecnológicas, las grandes empresas de telecomunicaciones no experimentaron un aumento de emisiones en el mismo período, aunque el informe puntualiza que es probable que la IA se integre en su software.
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¿Cómo medir el impacto de la IA en las emisiones?
Si bien ya hay algunos esfuerzos por operaciones más ecológicas, se necesitan esfuerzos más profundos. Especialmente respecto a la IA, el informe hace un llamado a que las empresas divulguen la huella energética y de emisiones completa relacionada con sus operaciones de IA, y a que por parte del gobierno se elaboren estándares específicos para garantizar que los datos sean consistentes y comparables entre empresas.
A nivel general, la UIT recomienda fortalecer la verificación de datos, la ambición de los objetivos y la presentación de informes climáticos con métricas detalladas. Especialmente, los informes tendrían que contener métricas sobre el Alcance 3, es decir, las emisiones que se producen a lo largo de la cadena de valor de una empresa.
“Sin una divulgación más granular y consistente a nivel de categoría, las empresas corren el riesgo de subestimar su impacto climático y de pasar por alto factores clave para el cambio en sus cadenas de valor”, alerta el estudio.
Además, se requiere abordar las disparidades regionales en la ambición climática con enfoques de políticas a medida. Las políticas climáticas, según la organización, deben reflejar las diferencias regionales en infraestructura, mercados energéticos y madurez corporativa, y considerar las necesidades específicas de los distintos subsectores.
El estudio también hace hincapié en acelerar la publicación y estandarización de los planes de acción para la transición climática en todo el sector digital, de manera que haya un marco estructurado y transparente para guiar la toma de decisiones y las estrategias de descarbonización.