Para refrigerar los procesadores que almacenan el Big Data y la IA se utilizan miles y miles de litros de agua.

En la intersección entre la innovación tecnológica y la sostenibilidad ambiental, surge una nueva preocupación: el inesperado consumo de agua por parte de los sistemas de inteligencia artificial (IA). Mientras la IA se convierte en una fuerza impulsora en diversas industrias, desde la salud hasta la logística, la cantidad de datos procesados y las operaciones de entrenamiento están generando una demanda insospechada de recursos hídricos.

A medida que las organizaciones adoptan la IA para impulsar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa, la cantidad de datos que alimentan estos sistemas es monumental. Los centros de datos que albergan estos modelos de IA requieren un enfriamiento constante para evitar el sobrecalentamiento, lo que conlleva a un uso significativo de agua. Este fenómeno es especialmente notable en regiones propensas a la escasez de agua, donde el equilibrio entre la sed de la tecnología y la necesidad de conservar recursos naturales se vuelve crítico.

¿Falta conciencia hídrica?

La creciente conciencia sobre la huella ambiental de la IA ha llevado a un cambio en la narrativa tecnológica. Empresas líderes en tecnología, como Google y Microsoft, han anunciado iniciativas para reducir su impacto ambiental, incluido el consumo de agua. Estas compañías están invirtiendo en tecnologías de enfriamiento más eficientes, la recirculación del agua y la ubicación de centros de datos en áreas con acceso a fuentes de agua sostenibles.

Además, la investigación se está centrando en el desarrollo de algoritmos y modelos más eficientes desde el punto de vista energético y hídrico. Expertos en IA y sostenibilidad colaboran para crear sistemas que ofrezcan resultados comparables con una huella de agua reducida. La optimización de los procesos de entrenamiento y la implementación de métodos de aprendizaje automático más eficientes son áreas clave de enfoque.

Así consume agua la IA

La paradoja en la intersección de la eficiencia computacional y el aumento del consumo de agua radica en la naturaleza misma de la IA. A medida que los modelos se vuelven más complejos y los conjuntos de datos más grandes, el proceso de entrenamiento se vuelve intensivo en recursos. Por lo que requiere una mayor capacidad de procesamiento y, por ende, más refrigeración.

Un ejemplo destacado de este dilema es el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural. Grandes cantidades de datos etiquetados son esenciales para lograr un rendimiento preciso. Lo que, a su vez, implica un mayor consumo de agua para mantener la infraestructura de hardware en funcionamiento.

La magnitud del impacto del consumo de agua de la IA va más allá de las fronteras nacionales. En un mundo cada vez más interconectado, la demanda de servicios de computación en la nube y centros de datos crece de manera exponencial. De hecho, se traspasan los límites geográficos y se aumenta la presión sobre los recursos hídricos en diversas regiones.

Según el informe «Global Cloud Computing Energy and Water Impact» de la Universidad de Nuevo México, un centro de datos promedio puede consumir entre 1.7 y 2.2 millones de litros de agua por día, principalmente para la refrigeración.

La comunidad internacional está empezando a abordar esta cuestión desde una perspectiva global. Organizaciones, gobiernos y empresas colaboran en la búsqueda de soluciones que mitiguen la sed de la IA. Lo hacen para no comprometer su capacidad para transformar industrias enteras. La identificación de mejores prácticas y estándares para el uso sostenible de recursos hídricos en la infraestructura de IA es esencial para abordar este desafío de manera efectiva.

Hacia un futuro sostenible para la IA

A medida que el mundo se enfrenta a desafíos ambientales cada vez más apremiantes, la integración de la sostenibilidad en el desarrollo y despliegue de la IA se vuelve imperativa. La colaboración entre la comunidad tecnológica, los investigadores en sostenibilidad y los responsables de la toma de decisiones es esencial. El fin es trazar un camino hacia un futuro donde la IA impulse la innovación sin comprometer la salud de nuestro planeta.

La pregunta persistente  es cómo equilibrar la sed de conocimiento de la IA con la necesidad crucial de preservar los recursos naturales. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más tecnológico, la responsabilidad de construir un ecosistema de IA sostenible recae en todos nosotros.