La inteligencia artificial (IA) ha transformado las industrias y la atención al cliente mediante la automatización de procesos. Sin embargo, su creciente demanda de energía está generando preocupaciones sobre su impacto ambiental. En una entrevista exclusiva para Tech Bit, Roberto Martínez, Marketing and Strategy Manager de Eaton, explicó los principales desafíos y soluciones para un futuro más limpio.

La infraestructura necesaria para soportar la IA, como servidores de alto rendimiento, almacenamiento masivo y sistemas de refrigeración avanzados, genera una demanda energética considerable. Martínez destacó que esta demanda, si no se gestiona de manera eficiente, podría contribuir al aumento de la huella de carbono.

El consumo energético de la IA

Los centros de datos, que son esenciales para el funcionamiento de la IA, son responsables de un consumo energético elevado.

"El uso cotidiano de la IA, desde asistentes virtuales hasta sistemas de automatización del hogar, también genera una demanda continua de electricidad", comentó Martínez.

Este consumo constante de energía pone de relieve la necesidad de soluciones más sostenibles.

Además, el proceso de entrenamiento de modelos avanzados de IA, que implica analizar enormes volúmenes de datos, es especialmente intensivo en términos de energía. Se estima que entrenar un modelo grande puede generar emisiones de CO2 comparables a las de varios vuelos transatlánticos.

Soluciones para mitigar el impacto ambiental

Eaton propone varias soluciones para reducir el impacto ambiental de la IA. Entre ellas, destacan las estrategias de eficiencia energética y la optimización de la infraestructura eléctrica. Martínez subrayó que el uso de energías limpias, como la solar y la eólica, está en aumento, lo que permite a los centros de datos operar de manera más sostenible.

Una de las innovaciones de Eaton es XStorage, un sistema de almacenamiento de energía que permite guardar electricidad en momentos de baja demanda y liberarla cuando el consumo es alto. Además, tecnologías emergentes como el Edge Computing, que procesan datos más cerca de su origen, ayudan a reducir la carga en los centros de datos y optimizar el uso de la infraestructura.

Responsabilidad compartida

Martínez también destacó la importancia de las políticas gubernamentales para promover el uso de energías renovables y la eficiencia energética en los centros de datos. Además, sugirió que los gobiernos ofrezcan incentivos a las empresas para desarrollar soluciones de IA más eficientes.

El experto resaltó que la responsabilidad ambiental no solo recae en las grandes empresas o gobiernos, sino también en los usuarios finales. Usar la tecnología de manera consciente y responsable es esencial para mitigar los efectos negativos de la IA en el medio ambiente.

La sostenibilidad y el desarrollo tecnológico deben avanzar juntos. El compromiso de gobiernos, empresas y usuarios finales, junto con la adopción de energías renovables y soluciones tecnológicas inteligentes, es clave para garantizar un futuro más limpio y eficiente.