{"id":44159,"date":"2025-08-04T11:00:00","date_gmt":"2025-08-04T16:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/?p=44159"},"modified":"2025-08-04T10:59:51","modified_gmt":"2025-08-04T15:59:51","slug":"inteligencia-artificial-y-sus-costos","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/inteligencia-artificial-y-sus-costos\/","title":{"rendered":"Inteligencia Artificial para la sostenibilidad de un planeta con recursos limitados"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial no solo busca replicar procesos humanos de pensamiento, sino que adem\u00e1s lo hace con el poder de una m\u00e1quina, lo que implica un conocimiento de diferentes campos y disciplinas, as\u00ed como una capacidad de generar im\u00e1genes, predicciones, categor\u00edas y an\u00e1lisis desde una memoria vast\u00edsima. Entrenar estos modelos tiene un costo energ\u00e9tico alto: el MIT Technology Review<\/a> comparte la estimaci\u00f3n de que el entrenamiento de GPT-4, de OpenAI, cost\u00f3 alrededor de $100 millones de d\u00f3lares y 50 GWh (es decir, m\u00e1s de 40 veces lo que se usa en Volver al Futuro<\/em> para\u2026 volver al futuro).\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Pero no es el \u00fanico procedimiento costoso. Daniel Morillo, investigador javeriano y doctor en Inform\u00e1tica de la Universidad Polit\u00e9cnica de Valencia, explica que el otro costo es el m\u00e1s grave: \u201cel almacenamiento y la infraestructura que requiere, o sea, la energ\u00eda de los servidores, los ventiladores, el incremento de l\u00edquido que se utiliza muchas veces, las conexiones, los cables, las p\u00e9rdidas que ocurren por calor. El calor es su enemigo\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

Los servidores donde las empresas due\u00f1as de IA almacenan la informaci\u00f3n y entrenan estos modelos son conocidos como centros de procesamiento de datos (CPDs). En ellos, nos explic\u00f3 Andr\u00e9s P\u00e9rez Uribe, profesor de ciencia computacional de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Suiza, \u201chay computadores que est\u00e1n en salas con aire acondicionado, pero el aire acondicionado necesita electricidad para poder enfriar los computadores, entonces, los data centers<\/em> de las grandes empresas como Amazon, Apple y Google tienen un sistema de refrigeraci\u00f3n con agua para enfriar los computadores y permitirles que trabajen\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

El costo ambiental de la inteligencia artificial viene, pues, de su entrenamiento, su almacenamiento y su funcionamiento. Sobre este \u00faltimo, P\u00e9rez nos dice que \u201cpor cada kilovatio hora de consumo de una m\u00e1quina se necesitan o se consumen en realidad 1,8L de agua\u201d. Pero esto se entiende mejor puesto en perspectiva: se estima que ChatGPT recibe aproximadamente mil millones de consultas diarias (seg\u00fan la cuenta oficial de OpenAI Newsroom<\/a>). El profesor P\u00e9rez explica que, si en promedio cada usuario realiza 50 consultas diarias estas resultan en un gasto de unos 20 millones de litros de agua cada d\u00eda.  <\/p>\n\n\n\n

Deteng\u00e1monos en esa cifra. Hablamos del equivalente a que casi todos los habitantes de Alemania se preparen una taza de caf\u00e9 a la vez. Y esa cifra es baja a comparaci\u00f3n de otros estimados, como los de Business Energy UK<\/a>, que calculan que Chat GPT puede consumir hasta 140 millones de litros de agua y unos 40 millones de kilovatios hora en un solo d\u00eda. Es decir, lo equivalente a bajar la cisterna del ba\u00f1o 24 millones de veces y cargar los celulares de todos los habitantes de Suiza.  <\/p>\n\n\n\n

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Una conversaci\u00f3n m\u00e1s o menos larga y sin demasiados procesos complejos con Chat GPT puede llegar a consumir una botella de agua.<\/em> <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Imagen: iStock<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u00bfDe d\u00f3nde salen esta agua y energ\u00eda? <\/strong> <\/h4>\n\n\n\n

Los centros de procesamiento suelen estar ubicados en amplias zonas rurales con acceso a cuerpos de agua, pero que estas cantidades de recursos sean puestas a su servicio a menudo lleva al desabastecimiento en las comunidades aleda\u00f1as. As\u00ed ocurri\u00f3 en Georgia, al sudeste de los Estados Unidos: un lugar rico en espacio y agua, en donde las redes el\u00e9ctricas y las fuentes h\u00eddricas no est\u00e1n siendo capaces de abastecer a los vecinos de los centros de procesamientos de datos de Meta.  <\/p>\n\n\n\n

En palabras del profesor P\u00e9rez, \u201cla nube no existe, la nube son servidores que est\u00e1n interconectados un poquito por all\u00e1, otro poquito por all\u00e1\u2026 Est\u00e1n conectados y puede que tu informaci\u00f3n est\u00e9 en varios lugares del mundo guardados, pero tienen que estar f\u00edsicamente en alg\u00fan lado y eso es costoso de mantener\u201d. Es costoso, claro, y aunque empresas como Microsoft y Google est\u00e1n dispuestas a hacer inversiones multimillonarias en el desarrollo de energ\u00eda nuclear y reposici\u00f3n del agua consumida, vale la pena que nos preguntemos si lo que entendemos como el \u201ccosto\u201d del desarrollo es algo que puede pagarse con dinero. <\/p>\n\n\n\n

Las herramientas basadas en inteligencia artificial, sin embargo, tambi\u00e9n pueden ser utilizadas en pro de la sostenibilidad, como se menciona en un art\u00edculo publicado en Processes<\/em><\/a>, del que particip\u00f3 el profesor Morillo. Junto a un grupo de colegas trabajaron en un modelo matem\u00e1tico, para reordenar las rutas de camiones de reciclaje en Chile viendo, en palabras del profesor, \u201cc\u00f3mo optimizar el uso de combustible teniendo en cuenta la pendiente, la carga, la eficiencia, el cumplimiento de ventanas de tiempo\u2026 Todo eso, aprovechando la ruta para recoger la basura, clasificarla y llevarla a los diferentes dep\u00f3sitos. O sea, es hacer lo que hac\u00edan antes, pero mejor y gastando menos recursos\u201d. Gracias a su velocidad y capacidad de procesamiento de datos, la IA es capaz de aprender patrones, hacer predicciones y generar contenido que optimice procesos de este tipo. <\/p>\n\n\n\n

De igual forma, asegura el profesor Morillo, la IA puede servir como una \u201cherramienta para generar empat\u00eda\u201d. Esto lo menciona a prop\u00f3sito de una experiencia educativa que se llev\u00f3 a cabo en la Javeriana Cali, en la que entrevistaron a varios j\u00f3venes de diferentes carreras para, con ayuda de herramientas basadas en IA, desarrollar un avatar. Cuenta Morillo que este \u201cinteractuaba con nosotros porque le dimos toda esa informaci\u00f3n y pudimos hablar con una ‘persona’ que representaba un mont\u00f3n de personas de la universidad\u201d. Esta experiencia educativa buscaba generar conciencia sobre el consumo energ\u00e9tico de lo aires acondicionados en la Universidad, por lo que contar con un perfil de los estudiantes hecho con IA pod\u00eda hacer m\u00e1s cercano el mensaje que quer\u00edan transmitir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Universidad Javeriana Seccional Cali<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

\u00bfEs solo la Inteligencia Artificial?<\/strong> <\/h4>\n\n\n\n

Es claro que el entrenamiento y el almacenamiento de tantos datos tiene un costo elevado, pero el verdadero problema radica en su uso masificado, como ha ocurrido con otras tecnolog\u00edas. \u201cEste problema es algo que ya hemos visto antes en la mayor\u00eda de las plataformas que tenemos: el correo electr\u00f3nico, Teams de Microsoft, Gmail, todas tienen una cantidad de informaci\u00f3n impresionante. El propio YouTube es costos\u00edsimo a nivel de recursos y energ\u00eda, lo que pasa es que es rentable\u201d, explica Morillo. <\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan National Geographic<\/a>, el 1% de las emisiones globales de CO2 son generadas por ver videos en l\u00ednea. Una publicaci\u00f3n de la Association for Computing Machinery<\/em><\/a> <\/em>encontr\u00f3 que desde 2012 la energ\u00eda utilizada para entrenar modelos de inteligencia artificial se ha duplicado en promedio cada 3.4 meses.  Nuestra huella digital, las redes sociales que visitamos, los videos que compartimos y tambi\u00e9n, los modelos basados en inteligencia artificial a los que acudimos contribuyen al calentamiento del planeta.  <\/p>\n\n\n\n

La soluci\u00f3n para reducir este gasto no es dejar de usar Chat GPT, borrar todas las cuentas de Google ni sembrar un \u00e1rbol cada vez que tengamos ganas de ver un reel<\/em>. Morillo dice que, \u201cs\u00ed es un problema significativo en el medio ambiente, por supuesto, y a largo plazo hay que empezar a mejorar. El entrenamiento se puede mejorar, los algoritmos de entrenamiento ya se han hecho m\u00e1s eficientes\u201d.  <\/p>\n\n\n\n

En ese sentido, es muy probable que el gasto energ\u00e9tico de estas tecnolog\u00edas descienda con el tiempo, pues su consumo ser\u00e1 m\u00e1s eficiente. Sin embargo, un informe de Goldman Sachs<\/a> estima que, hacia finales de la d\u00e9cada, los centros de procesamiento de datos en Estados Unidos aumentar\u00e1n su demanda de energ\u00eda en hasta 160%. Esto ocurre porque un consumo m\u00e1s eficiente no representar\u00e1 un cambio si a la vez su uso contin\u00faa masific\u00e1ndose.  <\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda va a continuar su evoluci\u00f3n<\/a> con un consumo energ\u00e9tico que solo crece en un mundo que tiene recursos finitos. Amerita que pensemos en los usos de la IA y que sus capacidades se vuelquen a resolver este tipo de problemas, para que la balanza de costos y beneficios est\u00e9 m\u00e1s equilibrada.  <\/p>\n\n\n\n

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Imagen: Pexels<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

El auge de la Inteligencia Artificial ha transformado al mundo. Sin embargo, ha sacudido las discusiones sobre el futuro del medioambiente y la sostenibilidad, pues se cuestiona, entre otras cosas, el inmenso consumo energ\u00e9tico que supone su funcionamiento. \u00bfC\u00f3mo lograr un balance?<\/p>\n","protected":false},"author":170,"featured_media":44172,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[376,1157,127,4594],"tags":[],"class_list":{"0":"post-44159","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-ambiente","8":"category-destacadas","9":"category-innovacion","10":"category-inteligencia-artificial"},"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44159","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/170"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=44159"}],"version-history":[{"count":7,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44159\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44179,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/44159\/revisions\/44179"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/44172"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=44159"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=44159"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=44159"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}