La inteligencia artificial avanza a un ritmo que ya no solo desafía los límites de la capacidad computacional, sino también los de la sostenibilidad global. Conforme crecen los modelos y se multiplican sus aplicaciones, también lo hace la presión sobre la infraestructura tecnológica que los sostiene. Algunos investigadores advierten que, hacia 2028, las cargas de trabajo de IA podrían absorber más de la mitad del consumo energético de los centros de datos del planeta, un escenario que obliga a la industria a revisar sus prioridades.
En respuesta a esta alerta, NTT DATA presentó su White Paper “IA Sostenible para un Mañana más Verde”, un llamado directo a repensar cómo se construyen, operan y mantienen los sistemas de inteligencia artificial. La compañía sostiene que la sostenibilidad no puede seguir siendo un añadido opcional, sino un eje transversal desde la concepción de cada solución tecnológica.
El documento detalla el creciente impacto ambiental asociado a la IA: desde el uso intensivo de energía, pasando por el consumo de agua para la refrigeración de centros de datos, hasta los desechos electrónicos y la explotación de minerales raros indispensables para fabricar hardware. Un panorama complejo que, según la organización, también abre la puerta a oportunidades de innovación.
“Las consecuencias son preocupantes, pero la tecnología tiene la capacidad de ayudar a resolver los mismos problemas que genera”, afirma David Costa, líder de la Sede de Innovación en Sostenibilidad de NTT DATA. Según él, la IA ya demuestra un enorme potencial para optimizar redes eléctricas, reducir emisiones, anticipar riesgos climáticos y mejorar la gestión del agua. La clave está en diseñarla con sostenibilidad desde el primer código y el primer chip.
El White Paper propone un giro de mentalidad en toda la industria. No basta con que los sistemas sean más rápidos o precisos: deben ser más eficientes, consumir menos energía y maximizar el uso responsable de los recursos. Para ello, plantea líneas de acción concretas:
- De la velocidad a lo verde: incorporar objetivos de sostenibilidad tan importantes como la precisión o la latencia de los modelos.
- Medir para transformar: estandarizar métricas como la “Puntuación de Energía de IA” o la “Intensidad de Carbono del Software” para tener un control real del consumo energético, la huella hídrica y las emisiones.
- Mirada de ciclo de vida: desde la extracción de materias primas hasta la disposición del hardware, pasando por la optimización de los sistemas de enfriamiento y el uso de principios de economía circular.
- Responsabilidad compartida: exigir compromisos a todos los actores del ecosistema tecnológico, desde fabricantes y operadores de centros de datos hasta desarrolladores, proveedores de nube, legisladores y usuarios.
Hoy, la falta de métricas homogéneas y el enfoque fragmentado de muchas organizaciones impiden ver el cuadro completo. Algunas compañías reportan consumo energético, pero no uso de agua; otras hablan de emisiones, pero no del impacto de materiales raros o desechos electrónicos. NTT DATA insiste en que la solución debe ser integral.
Entre las prácticas recomendadas destacan la adopción de patrones de ingeniería de software verde, la ejecución de cargas de trabajo en horarios o lugares con mayor disponibilidad de energías renovables, el uso de GPUs remotas o IA local cuando sea viable, y la reducción de basura tecnológica mediante hardware modular, renovado y reciclado.
El reto es enorme, pero también inevitable. Rediseñar la IA desde sus cimientos no solo reduciría el impacto ambiental, sino que permitiría que esta tecnología continúe evolucionando sin comprometer los recursos que sostienen la vida en el planeta. Con este enfoque, NTT DATA busca impulsar una transición hacia una IA que sea tan poderosa como responsable, y que pueda convertirse en una aliada real para enfrentar los desafíos ambientales del futuro cercano.
