La inteligencia artificial ha dejado de ser un concepto futurista: está presente en nuestra vida cotidiana, desde recomendaciones de productos hasta diagnósticos médicos y soluciones educativas personalizadas. Sus beneficios son enormes, y los modelos de IA podrían aportar billones de dólares a la economía global. Sin embargo, detrás de este progreso se esconde un costo ambiental que rara vez se cuantifica: la energía y el agua necesarias para entrenar y operar estos sistemas. Comprender esta huella es crucial.
Google, consciente de esta preocupación, ha publicado cifras sobre su IA de Google, Gemini, que parecen casi irreales: 0,24 vatios-hora de energía por mensaje, 0,03 gramos de CO₂ y apenas cinco gotas de agua. Estas cifras llaman la atención, pero su exactitud ha sido cuestionada por expertos independientes. La historia detrás de estos números revela las complejidades de medir el impacto real de la inteligencia artificial.
Midiendo la huella de la IA: la visión oficial
Según Google, su metodología integral considera todos los factores críticos: energía consumida por chips, CPU y RAM, gastos generales de los centros de datos, sistemas de refrigeración y agua utilizada. Esta aproximación permite comparar modelos, optimizar eficiencia y comunicar un mensaje de sostenibilidad.
Además, la empresa asegura que ha logrado reducciones espectaculares: en solo 12 meses, la energía por solicitud se redujo 33 veces y las emisiones de carbono 44 veces, mientras mejoraba la calidad de las respuestas. Estos avances se logran gracias a arquitecturas de modelos más eficientes, algoritmos optimizados, entrega de modelos inteligente y hardware a medida.
Sin embargo, esta visión integral tiene límites. Gran parte del consumo indirecto de energía y agua, como el requerido para generar electricidad en centrales térmicas o nucleares, no se incluye en las cifras oficiales. Esto significa que la huella real de la IA de Google podría ser significativamente mayor que la divulgada.
El truco del iceberg: la verdad oculta de cinco gotas
El principal problema de la comunicación de Google es que solo mide el agua evaporada directamente en las torres de refrigeración de sus centros de datos. Esto excluye el agua necesaria para generar la electricidad que alimenta esos sistemas, la cual puede ser varias veces mayor. Así, la famosa cifra de “cinco gotas de agua” no refleja la realidad del consumo total.
Además, para el CO₂ se utiliza un método “basado en el mercado”, que descuenta las inversiones en energía renovable, en lugar de reflejar la contaminación real de la red eléctrica local. La empresa también usa medianas en lugar de medias, lo que oculta los picos de consumo y reduce artificialmente la percepción del impacto ambiental.
Esta combinación de factores transforma un problema ambiental serio en un mensaje de relaciones públicas atractivo, pero engañoso. Para los especialistas en responsabilidad social, esto plantea un dilema ético sobre la transparencia y la comunicación de la huella ecológica de la IA.
Avances tecnológicos y eficiencia real de Gemini
No todo es marketing: la IA de Google también muestra avances genuinos en eficiencia operativa. Los modelos Gemini utilizan arquitecturas Transformer y técnicas como la Mezcla de Expertos (MoE), activando solo los nodos necesarios para cada consulta, lo que reduce cálculos hasta 100 veces. Algoritmos como Accurate Quantized Training maximizan la eficiencia sin comprometer la calidad de las respuestas.
El hardware a medida, como las TPU Ironwood, ofrece un rendimiento por vatio 30 veces superior al de las primeras generaciones y mucho más eficiente que CPUs generales. La pila de software y la optimización de la inactividad permiten un uso dinámico y casi en tiempo real de los recursos, aumentando la eficiencia energética de todo el sistema.
Los centros de datos de Google son considerados de los más eficientes del mundo, con un PUE promedio de 1,09 y políticas para reponer más del 120 % del agua consumida. Estas mejoras muestran que la innovación tecnológica puede ir de la mano con la reducción de recursos, aunque no reflejen la totalidad del impacto ambiental.
Transparencia y greenwashing: un dilema ético
El intento de Google de posicionar su IA como “verde” plantea un debate sobre ética y transparencia. La omisión del consumo indirecto y la manipulación estadística se asemejan a un ejercicio de greenwashing.
Esto representa un riesgo: la eficiencia real de la IA no puede evaluarse solo a través de cifras optimistas o titulares de prensa. Es imprescindible exigir auditorías independientes, revisiones por pares y métricas que reflejen el consumo real de recursos.
La industria tecnológica tiene la oportunidad de liderar con responsabilidad, pero solo si enfrenta sus impactos ambientales con honestidad. Ignorar esta obligación perpetúa un problema creciente de sostenibilidad y erosiona la confianza en la innovación tecnológica.
Comparaciones globales: cómo se mide la IA en otros sectores
Los estudios independientes sobre consumo de energía y agua en IA revelan que el impacto de los grandes modelos puede ser considerable. Un solo entrenamiento de un modelo de lenguaje puede consumir tanta energía como un hogar promedio durante meses. Al comparar estas cifras con los números optimistas de Google, se evidencia que la IA de Google comunica un escenario idealizado, mientras que la industria enfrenta un reto real de sostenibilidad.
La falta de estandarización en las métricas y la transparencia dificulta que las empresas, gobiernos y sociedad civil tomen decisiones informadas. Sin criterios uniformes, los titulares y cifras de eficiencia pueden ser engañosos, incluso cuando se logran avances tecnológicos significativos.
Este contraste pone en evidencia la necesidad de metodologías robustas y estandarizadas para medir el impacto ambiental de la IA, que consideren tanto consumo directo como indirecto y permitan comparaciones confiables entre diferentes empresas y modelos.
La oportunidad de una IA responsable y sostenible
A pesar de las críticas, la IA de Google ofrece un ejemplo de lo que es posible cuando se integran mejoras de eficiencia en todas las capas: desde hardware especializado hasta modelos optimizados y centros de datos eficientes. Las reducciones de energía, emisiones y agua alcanzadas son un paso hacia la sostenibilidad.
Para avanzar hacia un desarrollo responsable, la industria debe adoptar estándares claros de medición, transparencia en la metodología y comunicación honesta sobre consumo de recursos. Esto permitirá que la IA cumpla su promesa de innovación sin comprometer la sostenibilidad global.
La eficiencia real no es solo una cuestión de titulares: requiere transparencia, rigor científico y compromiso genuino con la reducción de recursos, para que el progreso tecnológico no tenga un costo ambiental oculto.
La IA de Google representa un caso fascinante de innovación tecnológica y eficiencia operativa, pero también revela los desafíos éticos y ambientales que acompañan estos avances. Las cifras oficiales son llamativas, pero no cuentan toda la historia: la omisión del consumo indirecto y la manipulación de métricas reflejan un problema de transparencia significativo en la industria.
El reto es mirar más allá de los informes corporativos y exigir claridad, rigor y compromiso genuino con la sostenibilidad. Solo así podremos garantizar que la inteligencia artificial evolucione de manera responsable, sin esconder el verdadero costo ambiental de su progreso.
