La inteligencia artificial ha revolucionado la creación de contenido visual, permitiendo que millones de usuarios generen imágenes con solo unos clics. Sin embargo, detrás de esta tecnología se esconde una problemática ambiental que comienza a llamar la atención de expertos y organismos reguladores.
La gran demanda de energía y agua para mantener en funcionamiento los centros de datos que procesan estos modelos ha despertado preocupaciones sobre su impacto ecológico a largo plazo.
El auge de herramientas capaces de generar ilustraciones en segundos ha sido bien recibido por usuarios de todo el mundo, quienes han explorado diversas aplicaciones para transformar fotografías o crear arte digital. En particular, una de las tendencias más populares es la creación de imágenes al estilo de los estudios de animación Studio Ghibli.
Estos estilos artísticos, llenos de detalles y colores vibrantes, han atraído a millones de usuarios que buscan emular el icónico toque visual de las películas de Ghibli. Lea: ChatGPT presenta problemas para generar imágenes de Studio Ghibli
Sin embargo, el costo energético de estas plataformas es elevado y, en muchos casos, desconocido para el público general. A medida que la popularidad de la IA crece, también lo hace su huella ambiental, lo que plantea preguntas sobre la sostenibilidad de su uso masivo.
¿Qué impacto energético tiene la creación de imágenes con IA?
Según un estudio de la Universidad de Colorado Riverside y la Universidad de Texas Arlington, la generación de una sola imagen con inteligencia artificial puede requerir entre 2 y 5 litros de agua. Esta cifra proviene del consumo energético de los centros de datos, que dependen de sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento de los servidores.
Este hallazgo se suma a las proyecciones del Departamento de Energía de Estados Unidos, que estima que el consumo energético de los centros de datos de IA podría triplicarse para 2028.
En la actualidad, cerca del 40% de esta energía se destina exclusivamente a enfriar los chips utilizados en los procesos de inteligencia artificial, un porcentaje equivalente al consumo eléctrico total del estado de California.
Una investigación de 2024, llevada a cabo por la Universidad Carnegie Mellon en Estados Unidos, reveló que los sistemas de IA generativa pueden llegar a consumir hasta 33 veces más energía que un software diseñado específicamente para realizar la misma tarea. “La inteligencia artificial, ampliamente reconocida por sus aplicaciones en distintos ámbitos de la sociedad, también está ganando notoriedad por la enorme cantidad de energía que requiere para operar”, señala la institución.
El estudio demostró que el consumo energético de la IA varía considerablemente según la tarea que desempeñe. Mientras que la clasificación de texto utiliza un promedio de 0.002 kWh por cada 1,000 inferencias, la generación de imágenes demanda 2.9 kWh, lo que equivale a 1,450 veces más energía.
Así mismo, la generación de imágenes requiere, en promedio, 60 veces más energía que la generación de texto. Esto se debe a la complejidad computacional del proceso, en el que los modelos deben construir detalles visuales desde cero.
“Las tareas generativas consumen más energía y generan mayores emisiones de carbono en comparación con las tareas discriminativas. (...) Aquellas que implican la creación de nuevo contenido, como generación de texto, resúmenes, subtítulos para imágenes y generación de imágenes, son las más exigentes en términos de energía y carbono. En particular, las tareas relacionadas con imágenes tienen un impacto energético y ambiental mayor que las basadas únicamente en texto”, concluye el estudio Procesamiento que consume mucha energía: ¿Los vatios influyen en el coste de la implementación de la IA?.
El uso masivo de inteligencia artificial en la creación de imágenes ha llevado a las empresas tecnológicas a replantear estrategias para reducir su impacto ambiental. Actualmente, algunas compañías han implementado sistemas de refrigeración más eficientes y están recurriendo a fuentes de energía renovable para mitigar el impacto de sus operaciones.
No obstante, el desafío persiste ante la creciente demanda de estas herramientas y la velocidad con la que evolucionan las tecnologías generativas.
El debate sobre los costos ambientales de la inteligencia artificial apenas comienza. A medida que más usuarios acceden a plataformas de creación visual, la necesidad de soluciones sostenibles se vuelve más urgente. El equilibrio entre innovación y sostenibilidad será clave para el futuro del desarrollo tecnológico en este ámbito.