¿Puede la IA realmente salvar el planeta o está empeorando el problema que intenta resolver? Los datos hablan por sí solos

La inteligencia artificial generativa, que actualmente pones a prueba con chatbots como ChatGPT o Copilot, ha cambiado en estos últimos años la forma de trabajar y de realizar búsquedas. 

Muchos ya no recurren a Google para tener respuestas, pero hay un gran problema del que pocos hablan: el coste medioambiental que hay detrás de ellas.

Ya se habló en otro reportaje de Computer Hoy de su consumo eléctrico y de que en 2022, los centros de datos, es decir, las grandes infraestructuras que se esconden detrás de esta tecnología, consumieron alrededor de 460 TWh de electricidad a nivel mundial, lo que representa aproximadamente el 2% del consumo energético total.

Esto ya se demostró que en realidad no es tan preocupante y algunas compañías como Google o Microsoft generan enormes beneficios y valor económico con ese consumo energético y se han comprometido utilizar fuentes de energía renovable en sus operaciones —además el tema de la energía nuclear comienza a tener forma—.

Sin embargo, aquí ya sí que viene un problema muy grave con respecto a la inteligencia artificial: un reciente estudio publicado en Nature Computational Science advierte que la expansión de la IA generativa podría generar hasta 5 millones de toneladas de residuos electrónicos a nivel global para 2030. Estos residuos podrían incluir 1,5 millones de toneladas de placas de circuitos impresos y 0,5 millones de toneladas de baterías, que pueden contener materiales peligrosos como plomo y cromo.

De momento está generando un impacto ambiental bastante considerable

Yendo a lo positivo, se estima que si se mantiene esta tasa de adopción de IA, se podría generar un valor añadido bruto adicional de 55.000 millones de euros para la economía española en 2030. El impacto económico total de la IA para España podría alcanzar los 282.000 millones de euros en 2030 y lo cierto es que estos datos son realmente buenos.

Pero claro, volviendo al tema, una de cal y otra de arena. En nuestro país, hay que añadir otro problema que ya existe en la gestión de residuos electrónicos. Según datos del Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico, el objetivo de reciclaje de residuos de aparatos eléctricos y electrónicos (RAEE) para 2024 es de 838.957.921,12 kilogramos. Esto equivale a un objetivo mínimo de 17,47 kg de RAEE por habitante en todo el territorio nacional.

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El boom precisamente de la IA generativa, esa necesidad de subirse a un carro de oro por parte de todo tipo de empresas, está acelerando la obsolescencia de los equipos, haciendo crecer este problema. Los centros de datos y las infraestructuras necesarias para entrenar y ejecutar modelos de IA generativa necesitan una actualización constante, lo que resulta en un aumento de los residuos electrónicos. La pescadilla que se muerde la cola.

“Algunos pueden ser reciclados o reutilizados, pero muchos terminan en vertederos, lo que representa un desafío ambiental. Además, el desuso de equipos puede llevar a la pérdida de datos y conocimientos, afectando la continuidad en proyectos de IA”, nos comenta en una entrevista para Computer Hoy Miguel López, director de Barracuda Networks para el Sur de Europa.

En términos económicos, el sector del reciclaje de RAEE en España generó un Valor Añadido Bruto (VAB) de 1.390 millones de euros en 2022, manteniendo 24.000 puestos de trabajo a jornada completa. Sin embargo, el crecimiento exponencial de los residuos electrónicos debido a la IA podría sobrepasar la capacidad actual de reciclaje.

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Las comunidades autónomas más afectadas por este incremento serían Cataluña, Andalucía, Madrid, Comunidad Valenciana y Galicia, que ya ocupan los primeros puestos en cuanto al volumen de RAEE que deben reciclar, según el Ministerio.

Aquí parece que el tema de la economía circular en todo lo que tiene que ver con la IA, ya sea desarrollo o uso, es realmente importante. Los expertos sugieren que esto podría reducir la generación de residuos electrónicos hasta en un 86%. 

Miguel López da algunas claves: “Por ejemplo, el diseño modular permite que los usuarios intercambien componentes específicos, como memoria o tarjetas gráficas, sin reemplazar todo el sistema. También la utilización de materiales sostenibles y reciclables puede aumentar la vida útil del producto y reducir el impacto ambiental, así como una política de actualizaciones de software regulares puede optimizar el rendimiento del hardware existente”.

“Como en muchos otros casos, lo importante es no dejarse “deslumbrar” por su brillo, aprovechar los aspectos positivos que las nuevas tecnologías asociadas a la IA nos están empezando a brindar, pero sin olvidar sus aspectos negativos de forma que estemos preparados para hacerles frente”, finaliza el experto.

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