¿Cuánta energía consume la inteligencia artificial?

El uso de inteligencia artificial (IA) crece a ritmo acelerado en todo el mundo y Chile no es la excepción. A medida que más empresas, startups, entidades públicas y universidades adoptan esta tecnología para automatizar procesos, analizar datos o generar contenido, también aumenta su consumo energético y su impacto ambiental, aspectos que hasta ahora han sido poco discutidos.

Según estimaciones del Foro Económico Mundial, los modelos de IA consumen hasta 33 veces más energía que un software convencional para realizar tareas similares. Es como si en lugar de usar una bombilla LED para iluminar una habitación, utilizáramos 33 bombillos al mismo tiempo para lograr el mismo efecto. Esta diferencia se debe al uso intensivo de unidades de procesamiento gráfico (GPU), necesarias para entrenar y ejecutar estos modelos.

En un país que enfrenta retos energéticos como la intermitencia en la generación de renovables y una creciente demanda tecnológica, ignorar este impacto, no es una opción.

La herramienta que califica el consumo de energía

En respuesta a esta problemática, un equipo internacional conformado por Salesforce, Hugging Face, Cohere y la Universidad Carnegie Mellon lanzó AI Energy Score, una herramienta pionera que evalúa y compara el consumo energético de los modelos de inteligencia artificial.

La plataforma ya ha medido 166 modelos populares en tareas como generación de texto, imágenes y resúmenes. Cada uno recibe una calificación de una a cinco estrellas, donde cinco estrellas representan el menor consumo energético.

Esto permite que desarrolladores, empresas e investigadores sometan sus modelos para evaluación a través de un portal abierto. Los resultados se publican en una tabla de fácil consulta, y los modelos evaluados pueden incluir una etiqueta estandarizada que resume su eficiencia energética de forma visual, parecida a las etiquetas de eficiencia en electrodomésticos.

¿Por qué esta medición es relevante?

La calificación energética de modelos de IA puede convertirse en una herramienta, donde la transformación digital avanza al tiempo que se debate la sostenibilidad del sistema energético. Las empresas que usan IA pueden verse beneficiadas de múltiples maneras:

• Reducción de costos operativos al elegir modelos más eficientes.
• Mejora de indicadores ESG (ambientales, sociales y de gobernanza).
• Cumplimiento de estándares internacionales de sostenibilidad tecnológica.
• Diferenciación competitiva, especialmente en mercados exigentes o regulados.

Diferentes entidades pueden usar esta información para orientar sus decisiones técnicas, curriculares y de compra de tecnología.

Medir el impacto energético

Hasta ahora, las decisiones sobre qué modelo de inteligencia artificial utilizar se basaban principalmente en su capacidad de respuesta, velocidad o precisión. Pero con herramientas como, la clasificación energética de los modelos entra en juego un nuevo criterio: qué tan sostenible es ese modelo en términos de consumo de energía.

Según Suzanne DiBianca, vicepresidenta ejecutiva de impacto de Salesforce, “reducir el consumo energético de la IA no solo mejora la infraestructura tecnológica, también impulsa la rentabilidad a largo plazo”.

Esta perspectiva amplía la forma en que entendemos la eficiencia en IA: ya no se trata solo de hacer más, sino de hacerlo mejor y con menos impacto para el medio ambiente.

Decisiones tecnológicas más informadas

En un contexto en el que la inteligencia artificial será parte cada vez más central de la economía, tener acceso a datos sobre su impacto energético puede marcar la diferencia, tanto en compradores como en fabricantes.

Adoptar modelos energéticamente eficientes no solo mejora la imagen corporativa o el cumplimiento normativo: también protege recursos, reduce riesgos y prepara a las organizaciones para competir en un mundo que exige innovación responsable.