Informe: Impacto de la Inteligencia Artificial en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS)

El avance de la Inteligencia Artificial (IA), un pilar de la innovación contemplado en el ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura), presenta una paradoja crítica para la Agenda 2030. Detrás de sus aplicaciones desmaterializadas se oculta una infraestructura física con un elevado coste medioambiental que amenaza directamente el cumplimiento de múltiples Objetivos de Desarrollo Sostenible. Este informe, basado en análisis de la investigadora Sasha Luccioni, detalla la huella ecológica de la IA y su conflicto con las metas de sostenibilidad global.

Huella Ecológica de la IA: Un Desafío para la Sostenibilidad Global

La infraestructura que soporta la IA consume ingentes cantidades de energía, agua y metales, generando un impacto que contradice los principios de desarrollo sostenible.

Consumo Energético y su Contradicción con el ODS 7 y ODS 13

El crecimiento exponencial de la IA ejerce una presión sin precedentes sobre los recursos energéticos, poniendo en riesgo el ODS 7 (Energía Asequible y no Contaminante) y el ODS 13 (Acción por el Clima).

• Consumo Desproporcionado: La IA generativa consume entre 20 y 30 veces más energía que la IA tradicional para procesar una solicitud simple.
• Crecimiento Acelerado: El consumo eléctrico de los centros de datos, impulsado por la IA, creció a una tasa anual del 12% entre 2017 y 2023.
• Proyecciones Alarmantes: La Agencia Internacional de la Energía proyecta que este consumo podría duplicarse para 2030, alcanzando un nivel equivalente al consumo combinado de Japón y Suiza.

Este auge supera la capacidad de expansión de las energías renovables, lo que ha llevado a la reactivación de centrales de gas y carbón para alimentar los centros de datos, una acción que va en contra de los esfuerzos globales de descarbonización.

Presión sobre Recursos Hídricos y Materiales (ODS 6 y ODS 12)

La huella de la IA se extiende al consumo de recursos naturales, afectando directamente al ODS 6 (Agua Limpia y Saneamiento) y al ODS 12 (Producción y Consumo Responsables).

• Consumo de Agua: Se estima que la IA podría consumir hasta 6.600 millones de metros cúbicos de agua anuales para 2027, el doble del consumo de Suiza, principalmente para la refrigeración de servidores.
• Residuos Electrónicos: En 2023, la IA generativa produjo 2.600 toneladas de residuos electrónicos. Se proyecta que esta cifra podría escalar a 2,5 millones de toneladas para 2030, lo que contraviene los principios de la economía circular del ODS 12.
• Metales Críticos: La construcción de infraestructuras requiere una extracción intensiva y contaminante de metales, ya que las tasas de reciclaje de componentes electrónicos son mínimas.

La Opacidad Corporativa como Barrera para el Desarrollo Sostenible (ODS 16 y ODS 17)

La falta de transparencia de las grandes empresas tecnológicas impide una evaluación rigurosa y una gobernanza efectiva, obstaculizando el avance del ODS 16 (Paz, Justicia e Instituciones Sólidas) y el ODS 17 (Alianzas para lograr los Objetivos).

Falta de Transparencia y Datos Verificables

Un estudio de Sasha Luccioni revela una alarmante falta de responsabilidad por parte de los gigantes de la IA:

• El 84% de las solicitudes a chatbots son procesadas por modelos con una huella medioambiental completamente opaca, incluyendo a OpenAI.
• Solo el 2% de los modelos de IA comunican su impacto en emisiones de carbono.

Esta opacidad impide que las empresas, los gobiernos y los consumidores tomen decisiones informadas y socava la creación de instituciones responsables y alianzas efectivas para la sostenibilidad.

Implicaciones Sociales y Educativas (ODS 4)

Un estudio del MIT demostró que el uso de ChatGPT podría reducir la actividad cerebral asociada al pensamiento crítico, la planificación y la memoria. Esta dependencia de una tecnología a menudo imprecisa representa un riesgo para el ODS 4 (Educación de Calidad), que busca desarrollar habilidades de pensamiento crítico para resolver los desafíos del futuro.

Hacia una Inteligencia Artificial Alineada con la Agenda 2030

A pesar de los desafíos, existen vías para alinear el desarrollo de la IA con los Objetivos de Desarrollo Sostenible.

Estrategias para una IA Sostenible

1. Exigir Transparencia y Regulación: Es imperativo establecer marcos de gobernanza, como la resolución de la ONU, que obliguen a las empresas a informar sobre su consumo de energía, agua y recursos, en línea con los ODS 12 y 16.
2. Fomentar Modelos de IA Eficientes: Se debe incentivar el desarrollo de modelos más pequeños y especializados que consuman menos energía y sean más accesibles, promoviendo una innovación más inclusiva y sostenible (ODS 9).
3. Promover la Conciencia Individual y Corporativa: Es crucial replantear el uso de la IA, evitando el derroche energético en tareas simples. El uso de la IA generativa para información objetiva es comparable a “encender los focos de un estadio para buscar las llaves”.

El Potencial de la “IA para el Bien” (AI for Good)

La IA, utilizada de forma responsable, puede ser una herramienta poderosa para avanzar en la Agenda 2030. Sus aplicaciones positivas incluyen:

• La detección de fenómenos climáticos extremos para mejorar la resiliencia (ODS 13).
• La aceleración en la búsqueda de materiales sostenibles para baterías y paneles solares (ODS 7 y ODS 9).
• La anticipación de movimientos poblacionales vinculados al cambio climático, permitiendo respuestas humanitarias más eficaces (ODS 10 y ODS 13).

La conclusión es clara: es fundamental exigir fiabilidad, rigor y transparencia para asegurar que el poder de la tecnología se utilice con la sabiduría necesaria para construir un futuro sostenible para todos.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

El artículo aborda varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) debido a su enfoque en el impacto medioambiental, el consumo de recursos y la responsabilidad corporativa de la industria de la inteligencia artificial. Los ODS relevantes son:

• ODS 6: Agua Limpia y Saneamiento

  El artículo destaca el consumo masivo de agua por parte de los centros de datos para la refrigeración de servidores. Menciona que la IA podría consumir hasta 6.600 millones de metros cúbicos de agua para 2027, lo que conecta directamente con la gestión sostenible de los recursos hídricos.

• ODS 7: Energía Asequible y no Contaminante

  Este es un tema central, ya que el artículo detalla el “elevado coste medioambiental” y el “consumo eléctrico” de la IA. Se menciona que los centros de datos se alimentan a menudo de fuentes no renovables como el gas y el carbón, y que su consumo energético podría duplicarse para 2030, lo que va en contra del objetivo de aumentar el uso de energías renovables.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  Se discute la infraestructura física (“hardware de los servidores”, “centros de datos”) que sostiene la innovación en IA. El artículo aboga por una infraestructura más sostenible y modelos de IA “más pequeños y especializados”, lo que se alinea con el objetivo de modernizar las infraestructuras para que sean sostenibles y eficientes en el uso de los recursos.

• ODS 12: Producción y Consumo Responsables

  Este ODS es fundamental para el análisis del artículo. Se aborda directamente a través de:

  • La gestión de residuos, con la mención de que la IA generó 2.600 toneladas de residuos electrónicos en 2023, cifra que podría aumentar drásticamente.
  • El uso ineficiente de recursos, como el consumo de “grandes cantidades de metales críticos y agua”.
  • La falta de transparencia y responsabilidad de las grandes empresas tecnológicas (“big techs”) sobre su huella ecológica, un aspecto clave del consumo y la producción responsables.

• ODS 13: Acción por el Clima

  El aumento del consumo de energía procedente de combustibles fósiles para alimentar la IA tiene un impacto directo en las emisiones de carbono. El artículo menciona que las emisiones de los gigantes de la IA han aumentado un 150% desde 2020, lo que está directamente relacionado con la lucha contra el cambio climático.

• ODS 16: Paz, Justicia e Instituciones Sólidas

  La investigadora Sasha Luccioni pide “acabar con los monopolios de las grandes tecnológicas” y exige “más transparencia”. Esto se relaciona con la creación de instituciones eficaces, responsables y transparentes, y la necesidad de una gobernanza mundial para la IA, como la resolución adoptada por la ONU.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

Dentro de los ODS identificados, se pueden señalar las siguientes metas específicas:

1. Meta 7.2: Aumentar considerablemente la proporción de energía renovable en el conjunto de fuentes energéticas.

   El artículo indica que el crecimiento de la IA supera la capacidad de expansión de las energías renovables, lo que obliga a reactivar centrales de gas y carbón. Esto va en contra de la meta de descarbonizar las sociedades y aumentar el uso de energías limpias.

2. Meta 9.4: Modernizar la infraestructura y reconvertir las industrias para que sean sostenibles, utilizando los recursos con mayor eficacia y promoviendo la adopción de tecnologías y procesos industriales limpios y ambientalmente racionales.

   La discusión sobre el desarrollo de “modelos de IA menos ostentosos” y “más pequeños y especializados” que consumen menos energía, así como los intentos de algunos centros de datos por “reducir su huella ecológica” recuperando calor, se alinea directamente con esta meta.

3. Meta 12.2: Lograr la gestión sostenible y el uso eficiente de los recursos naturales.

   El artículo se centra en el consumo de “grandes cantidades de metales críticos y agua” y el “consumo eléctrico” de la IA, abogando por un uso más eficiente y sostenible de estos recursos naturales.

4. Meta 12.5: Reducir considerablemente la generación de desechos mediante actividades de prevención, reducción, reciclado y reutilización.

   Esta meta se refleja en la preocupación por las “2.600 toneladas de residuos electrónicos” generadas por la IA en 2023, y la proyección de “2,5 millones de toneladas en 2030”. Además, se critica que “se reciclan tan pocos componentes electrónicos”.

5. Meta 12.6: Alentar a las empresas, en especial las grandes empresas y las empresas transnacionales, a que adopten prácticas sostenibles e incorporen información sobre la sostenibilidad en su ciclo de presentación de informes.

   Este es un punto crucial del artículo. La denuncia de que “el 84% de las solicitudes enviadas a robots conversacionales fueron procesadas por modelos aparejados a una huella medioambiental completamente opaca” y el llamado a “exigir más transparencia” a las “firmas gigantes de IA” son un reflejo directo de esta meta.

6. Meta 6.4: Aumentar considerablemente el uso eficiente de los recursos hídricos en todos los sectores.

   La estimación de que la IA podría consumir “hasta 6.600 millones de metros cúbicos anuales del «oro azul» en 2027” pone de relieve la necesidad de abordar la eficiencia en el uso del agua en esta industria.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

Sí, el artículo proporciona datos cuantitativos y cualitativos que pueden funcionar como indicadores para medir el progreso hacia las metas de los ODS:

• Indicador 7.2.1 (Proporción de la energía renovable en el consumo final total de energía)

  El artículo no da un porcentaje exacto, pero sí datos para su cálculo: menciona que el consumo eléctrico de los centros de datos podría alcanzar los “945 TWh” para 2030. Este dato, contrastado con la energía de fuentes renovables utilizada para alimentarlos, serviría para medir este indicador. La afirmación de que se están reactivando centrales de gas y carbón para alimentar la IA implica una baja proporción de energía renovable.

• Indicador 12.5.1 (Tasa nacional de reciclado, en toneladas de material reciclado)

  El artículo menciona la generación de “2.600 toneladas de residuos electrónicos en 2023” y una proyección de “2,5 millones de toneladas en 2030”. Estos datos sobre la generación de residuos son el primer paso para calcular la tasa de reciclaje, especialmente cuando se combina con la afirmación de que “se reciclan tan pocos componentes electrónicos”.

• Indicador 12.6.1 (Número de empresas que publican informes sobre sostenibilidad)

  El artículo ofrece una métrica directa relacionada con este indicador al afirmar que “solo el 2% de los modelos están comunicando el impacto que tienen sus emisiones de carbono” y que el “84% de las solicitudes […] fueron procesadas por modelos […] completamente opacos”. Estos porcentajes miden la falta de informes de sostenibilidad en la industria de la IA.

• Indicador 6.4.2 (Nivel de estrés hídrico: extracción de agua dulce en proporción a los recursos de agua dulce disponibles)

  La cifra de que la IA podría consumir “hasta 6.600 millones de metros cúbicos anuales” de agua para 2027 es un dato clave sobre la extracción de agua dulce (numerador del indicador), que puede usarse para evaluar el estrés hídrico que esta industria genera en las regiones donde se ubican los centros de datos.

• Indicador de emisiones de CO2 (Relacionado con el ODS 13)

  El dato de que “las emisiones vinculadas a las actividades de los gigantes de la IA han aumentado una media del 150% desde 2020” es un indicador directo del impacto climático de la industria.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores

Fuente: swissinfo.ch