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title: "Inteligencia Artificial, Impacto Ambiental Negativo"
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date: 2024-10-08
modified: 2026-06-16
author: "Fundación Latinoamericana"
categories: ["Colaboración", "Energía", "Informática", "Institucional", "Inteligencia Artificial", "Medio Ambiente"]
tags: ["Cambio Climático", "Energía", "Fundación Latinoamericana", "Fundal", "Huella Carbono", "IA", "Inteligencia Artificial", "Investigaciones", "Miguel Ceraglioli Negotia", "Objetivos Desarrollo Sostenible"]
type: post
lang: es
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# Inteligencia Artificial, Impacto Ambiental Negativo

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Analizamos la huella de carbono de la inteligencia artificial (IA), tanto en términos de su infraestructura física como de sus aplicaciones potenciales. Aunque tiene el potencial de revolucionar muchas industrias, la forma de vivir y trabajar, hay que tener en cuenta sus importantes implicaciones medioambientales. Centrémonos en los efectos medioambientales directos de la inteligencia artificial y en las posibles soluciones para mitigarlos. También examinamos algunas de las influencias medioambientales indirectas que pueden tener las aplicaciones de la IA.

**Básicamente, los objetivos de emisiones netas cero se fueron de paseo con la IA.**

Alimentar de datos a una máquina para que sea capaz de aprender el lenguaje de los humanos tiene un coste para el medio ambiente cinco veces superior a lo que contamina un automóvil durante toda su vida útil. **Es la conclusión principal a la que han llegado investigadores de la Universidad de Amherst (Massachusetts, Estados Unidos), que por primera vez han evaluado la huella ecológica que supone entrenar un sistema de inteligencia artificial (IA).**

El impacto medioambiental directo de la inteligencia artificial está relacionado principalmente con la infraestructura física que requiere. Ésta incluye centros de datos, procesadores y otros equipos informáticos especializados, y se denomina infraestructura informática de la IA. **La gran mayoría de las pruebas concluyen que el impacto medioambiental directo de la computación de la IA es en gran medida negativo**.

El ciclo de vida de la computación de IA se divide en cuatro etapas: **Producción, Transporte, Operaciones y Etapas de Fin de Vida (EoL). Las emisiones más significativas (en torno al 70-80%) proceden de la fase operativa**.