Uno de los principales problemas analizados en el video es el consumo energético de los sistemas de IA. Para entrenar modelos avanzados, como los grandes modelos de lenguaje o las redes neuronales utilizadas en diversas aplicaciones, se necesitan centros de datos con miles de servidores funcionando continuamente. Estos centros requieren electricidad tanto para el procesamiento de datos como para los sistemas de refrigeración que evitan el sobrecalentamiento del hardware.

Un ejemplo que se menciona es el entrenamiento de un solo modelo de IA, el cual puede consumir tanta energía como la utilizada por una pequeña ciudad en un mes. Algunos estudios han estimado que el entrenamiento de un modelo de lenguaje avanzado, como los utilizados en chatbots y asistentes virtuales, puede generar emisiones equivalentes a las producidas por la vida útil de cinco automóviles.

Otro factor clave que se analiza es el uso de agua en los centros de datos. Para mantener una temperatura adecuada, estos centros utilizan grandes volúmenes de agua en sus sistemas de refrigeración. En regiones con escasez hídrica, este consumo puede representar un problema grave.

Por ejemplo, en algunas zonas de América Latina y Estados Unidos, donde la IA y las infraestructuras tecnológicas están en auge, el uso excesivo de agua para enfriar servidores está comenzando a generar preocupaciones sobre la disponibilidad de recursos hídricos para las comunidades locales.

El mensaje central del video es que la inteligencia artificial, como cualquier otra tecnología, no es inherentemente “buena” o “mala” para el medio ambiente, sino que depende de cómo se diseñe, implemente y regule su uso para garantizar un equilibrio entre innovación y sostenibilidad.

Aquino López, Idalia Abigail (secretaria)

Brito Marroquín, Brayan Antonio

Cabezas Parada, Leslie Ileana

Hernández Umanzor, Eduardo Enrique

Rodríguez Recinos, Jefferson Emmanuel