Impacto ambiental de la IA: lo que significa cada consulta a Gemini para el planeta

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Recientemente Google ha publicado un informe técnico en el que detalla —por primera vez con cifras concretas— el consumo energético, las emisiones de dióxido de carbono (CO₂) y el uso de agua asociados a cada consulta a su inteligencia artificial Gemini. Según ese análisis, una petición de texto promedio a Gemini requiere 0,24 vatios-hora (Wh) de electricidad, 0,03 gramos de CO₂ equivalente, y consume unos 0,26 mililitros de agua, lo que equivale a unas “5 gotas” por consulta.

Google compara ese consumo con ver televisión durante solo unos segundos, como una forma de poner en contexto la escala individual del impacto.

Estos datos representan un avance en transparencia, y permiten por fin tener una base realista para debatir la huella ecológica de la IA — algo imprescindible para un debate informado sobre sostenibilidad digital.

¿Significa esto que la IA ya no contamina mucho? Depende del uso

Impacto individual: bajo, pero acumulable

Si una sola consulta tiene un impacto reducido —0,24 Wh y 0,03 g CO₂—, a escala individual tiene un peso muy bajo: equivale a ver unos pocos segundos de televisión, un uso casi anecdótico de electricidad. Para un usuario ocasional, la huella anual derivada del uso moderado de IA será pequeña.

Sin embargo, cuando se multiplica por cientos de millones de peticiones diarias —como ocurre con servicios populares de IA—, el efecto acumulado puede ser significativo. El verdadero problema aparece cuando consideramos el número total de interacciones globales: millones de consultas al día, durante años.

El otro lado de la moneda: la escala global y el contexto de los centros de datos

La eficiencia por consulta ha mejorado significativamente —según Google, la huella por prompt se ha reducido hasta 33 veces en consumo energético y 44 veces en emisiones de carbono en el último año.

Pero la demanda total de energía para alimentar estos servicios sigue creciendo con fuerza. Los centros de datos dedicados a IA requieren recursos energéticos, de enfriamiento y mantenimiento constantes.

Además, el entrenamiento de modelos de IA (la fase de desarrollo antes de que los modelos sean utilizados) puede requerir ingentes cantidades de energía y agua, así como generar una huella de carbono considerable —un coste difícil de atribuir a cada consulta individual, pero real e importante.

Por tanto, aunque cada consulta “parezca inofensiva”, el impacto ambiental agregado de la IA —entrenamiento + infraestructura + uso— es un desafío serio si su uso continúa expandiéndose sin límites.

Por qué esta noticia importa para una web de ecología, consumo responsable y vida sostenible

1. Conciencia sobre la huella digital

Vivimos en una era donde muchas de nuestras actividades diarias ya no son solo físicas, sino digitales. Cada mensaje, cada búsqueda, cada interacción con una IA —aunque parezca inmaterial— tiene un coste ambiental. Mostrar a los lectores de tu web datos como los de Google ayuda a visibilizar esa huella “invisible”.

2. Transparencia y responsabilidad de las grandes tecnológicas

Que una compañía del tamaño de Google publique datos concretos sobre consumo, emisiones y agua por consulta marca un precedente: la tecnología debe rendir cuentas no solo en funcionalidad, sino también en sostenibilidad. Este tipo de transparencia debería exigirse a todas las empresas que ofrecen servicios de IA.

3. Incentivo para un uso responsable y consciente de la IA

Para quienes defienden un consumo responsable, estos datos invitan a reflexionar: ¿realmente necesitamos esa generación masiva de textos, imágenes o prompts instantáneos? ¿Puede el ahorro energético y de recursos ser un criterio para elegir cuándo y cómo usar la IA?

4. Debate sobre la sostenibilidad de la infraestructura digital

El reto no es solo “hacer que cada consulta consuma menos”. Es replantear la forma en que diseñamos, desplegamos y regulamos infraestructuras digitales. Centros de datos eficientes, energía renovable, hardware sostenible, transparencia… todo cuenta.

Retos, advertencias y lo que aún no sabemos

Las cifras por consulta no reflejan todo

Los datos de Google se refieren solo a la “inferencia” —es decir, al proceso de responder una consulta ya entrenada—. No incluyen el coste ambiental del entrenamiento del modelo, el mantenimiento continuo de los servidores, su fabricación, su refrigeración en escenarios extremos, ni la construcción de centros de datos.

Por ello, una visión completa del impacto de una IA debe integrar todas estas fases.

Riesgo de “efecto rebote”

Cuando una tecnología se vuelve más eficiente, hay tendencia a usarla más. Si hacer una consulta a la IA cuesta “menos” —energía, agua, emisiones—, eso puede incentivar su proliferación y aumentar el consumo total global, anulando las ganancias de eficiencia.

Dependencia de la fuente de energía

La huella real depende mucho de cómo se genera la electricidad usada por los centros de datos. Si procede de combustibles fósiles, el impacto ambiental será mucho mayor que si proviene de energías renovables. Por tanto, el tipo de energía importa tanto como la eficiencia del uso.

Qué se puede hacer — Recomendaciones para usuarios, empresas y sociedad

Para usuarios

• Ser conscientes del impacto ambiental de nuestras consultas: no abusar de la IA para cosas triviales, evitar usos innecesarios.

• Priorizar calidad sobre cantidad: usar la IA solo cuando realmente aporte valor.

• Compartir y difundir información sobre la huella ecológica de la IA: sensibilizar ayuda a cambiar hábitos colectivos.

Para empresas y desarrolladores de tecnología

• Promover la eficiencia energética: optimizar software, usar hardware eficiente, reducir consumo en espera, optimizar refrigeración.

• Transparencia en todos los niveles: publicar datos de consumo, emisiones y agua no solo por uso, sino también por entrenamiento y mantenimiento.

• Apostar por energía renovable en centros de datos: que toda la infraestructura digital funcione con energías limpias.

Para gobiernos y reguladores

• Establecer normas de reporte y control ambiental para centros de datos: consumo energético, agua, emisiones.

• Incentivar la infraestructura sostenible y la transición hacia energías limpias.

• Fomentar la investigación y la adopción de modelos de IA más eficientes (menos consumo, menor huella).