Con el desarrollo acelerado que en los últimos años ha tenido la Inteligencia Artificial (IA) hoy podemos encontrar ejemplos de su uso no sólo en el sector tecnológico sino en prácticamente todas las industrias, algunas de las cuales se están transformado a medida que ésta va siendo adoptada, desde la optimización de procesos hasta la toma de decisiones.
El reto climático de la Inteligencia Artificial
Un tema del que no se habla lo suficiente es del impacto que el uso de la IA está teniendo en el cambio climático por el consumo tan elevado de energía que se requiere en los centros de datos.
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Por ejemplo, en las áreas de servicio o de atención a clientes es cada vez más común el uso de chatbots para responder preguntas frecuentes, pudiendo atender a un mayor volumen de clientes en menor tiempo; en el caso del sector salud la IA también está ayudando en el diagnóstico de ciertas enfermedades a través del análisis de grandes cantidades de imágenes; y el sector financiero, en el que la IA se ha incorporado a sistemas de detección de fraudes o para mejorar la identificación y gestión de riesgos, por mencionar algunos.
Y si bien todo ello ha traído beneficios, la adopción de la IA también va acompañada de una serie de cuestionamientos que van desde la preocupación de la sustitución de las personas en ciertos puestos, hasta dilemas éticos y cuestiones legales mucho más complejas que surgen de su uso inadecuado o irresponsable, lo que ha derivado en algunas prohibiciones y el desarrollo de las primeras regulaciones en torno al tema.
Sin embargo, un tema del que no se habla lo suficiente es del impacto que el uso de la IA está teniendo en el cambio climático por el consumo tan elevado de energía que se requiere en los centros de datos y en los procesos de entrenamiento de deep learning, con la consecuente elevación de las emisiones de gases de efecto invernadero, que en el caso de algunas empresas globales de tecnología se calcula han aumentado en casi un 50% en los últimos 5 años, lo cual plantea un reto mayúsculo en materia ambiental.
A lo anterior se añade la demanda acelerada de hardware especializado, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) para realizar cálculos complejos a alta velocidad y los chips diseñados para mejorar el rendimiento de los algoritmos de IA, que además de los impactos ambientales generados por su producción, entre sus componentes requieren de metales raros y minerales cuya extracción impacta negativamente en los ecosistemas locales.
Y por otro lado, el uso de la IA en diferentes industrias también puede llevar a un aumento en la producción de bienes y servicios, lo cual implica un incremento en el consumo de insumos, energía, agua y otros recursos naturales, así como la generación de emisiones, efluentes y residuos, lo que también termina por impactar al medio ambiente.
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Ante esta situación algunas empresas han reforzado sus compromisos ambientales y han empezado a buscar mayores mecanismos de compensación o mitigación de emisiones, así como instrumentos de inversión para la descarbonización de sus operaciones y el impulso de la transición energética, pero el reto es mayúsculo, y en la mayoría de las ocasiones quedan sobrepasados por la realidad, ya que algunos estudios académicos estiman que para el 2027, la IA podría llegar a representar el 0.5% del consumo mundial de energía, lo que equivale a aproximadamente el consumo anual de países como Argentina, Suecia o los Países Bajos.
Por todo lo anterior, a medida que el uso de la IA siga creciendo resulta imprescindible abordar seriamente el reto climático que esto representa a partir de los impactos ambientales que está generando, redoblar los esfuerzos tanto del sector privado como del público, e invertir recursos suficientes para el desarrollo sustentable de la IA, si es que se quieren cumplir las metas y objetivos ambientales de corto y largo plazo que se han acordado en diversos foros internacionales.
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Nota del editor: Jorge Reyes Iturbide es especialista en responsabilidad social empresarial y desarrollo sostenible y desde hace 19 años ha trabajado para diversas empresas y organismos nacionales e internacionales en proyectos de investigación, consultoría, desarrollo de estándares y educación ejecutiva en la materia. Actualmente es Director del Instituto de Desarrollo Empresarial Anáhuac (IDEA) de la Universidad Anáhuac México. Síguelo en Twitter y LinkedIn Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamete al autor.
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