Cómo usar la IA de forma sostenible

El impacto ambiental de la IA

Usamos la IA para buscar información, escribir textos, traducir documentos, resumir informes, generar imágenes o resolver dudas cotidianas. Incluso empiezan a aparecer herramientas capaces de realizar gestiones en nuestro nombre, como comprar, rellenar formularios o ayudarnos con trámites.

Y es que la IA trae muchas oportunidades que se pueden aprovechar, pero pocas personas saben que cada interacción con la IA tiene impactos reales en el medio ambiente, lo que dificulta que adoptemos hábitos más responsables en su uso cotidiano.

¿Por qué la IA consume tantos recursos del planeta?

La IA necesita una gran infraestructura física para funcionar, que a su vez consume electricidad, agua y materiales críticos:

• Gran parte de ese consumo viene de los centros de datos, donde se almacenan ingentes cantidades de información en “la nube”. Para ello se utilizan centros de datos que necesitan mucha electricidad porque tienen que estar enchufados 24 horas al día, los 365 días del año. Además, también necesitan refrigeración, para la que requieren muchísima agua que en zonas secas puede llegar a poner en riesgo el agua que recibimos los consumidores.

• También hay que tener en cuenta el hardware avanzado necesario para desarrollar y utilizar estas tecnologías, con chips de alto rendimiento, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), diseñadas específicamente para procesar grandes volúmenes de datos. Estos componentes requieren de materiales críticos para su fabricación, como el silicio, el galio o el germanio. Su extracción y procesamiento pueden provocar contaminación, degradación de ecosistemas, tensiones geopolíticas, agotamiento de agua e impactos sociales, especialmente en regiones con menor supervisión ambiental.

El mayor impacto de la IA se produce durante su uso

Según un informe de Naciones Unidas University (UNU) sobre el impacto ambiental de la IA, el mayor consumo energético de la IA no se produce solo durante el entrenamiento de los modelos, sino en su uso cotidiano. Cada vez que una herramienta responde a una consulta se activa un proceso de inferencia, que representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA.

Algunas cifras te pueden ayudar a entender la situación: 

• Los centros de datos consumieron 448 TWh en 2025
• Usaron alrededor de 4,5 mil millones de litros de agua
• La demanda de agua podría afectar a 1.300 millones de personas
• La superficie necesaria para energía podría alcanzar 6.900 km²

*Fuente: Naciones Unidas University “Environmental cost of AI’s energy use”

Pero, no todas las consultas tienen el mismo impacto. Una consulta sencilla a una IA generativa puede consumir una cantidad pequeña de energía, del orden de 0,34 Wh, comparable a mantener una bombilla LED encendida unos 2 minutos. Pero las consultas largas, con razonamiento complejo o generación extensa, pueden multiplicar ese consumo: una consulta de este tipo puede acercarse a 4,32 Wh, similar a una bombilla LED encendida unos 26 minutos.

Esto no quiere decir que debamos dejar de utilizar la IA, sino que conviene hacerlo de forma más consciente y responsable para reducir su impacto.

5 consejos para usar la IA de forma más sostenible

Usar IA no es “malo”, pero igual que apagamos las luces o cerramos el grifo al fregar, usar la IA con criterio también forma parte de un consumo más responsable para no despilfarrar recursos valiosos. Estos consejos pueden ayudarte.

1. Haz prompts eficientes

Usar la IA de manera eficiente no es solo pedir respuestas más cortas, sino hacer menos consultas y mejor planteadas. Cada nueva petición hace que la herramienta vuelva a procesar el contexto anterior, por eso conviene ser claro desde el principio. 

2. Utiliza la IA solo cuando sea necesaria

No todas las tareas necesitan inteligencia artificial generativa. En muchos casos, herramientas más simples pueden resolver la necesidad con menor impacto: un buscador, una web especializada, un diccionario o una enciclopedia online. 

La clave es aplicar el principio de suficiencia: usar la IA solo cuando sea relevante.

3. Evita generar imágenes y vídeos innecesarios

Los contenidos visuales generados con IA tienen un impacto ambiental mucho mayor que el texto. Generar una imagen puede consumir hasta 60 veces más energía que una respuesta breve. En el caso del vídeo, el impacto es todavía mayor, sobre todo si se trata de piezas largas o de alta resolución.

Además, suelen generarse por prueba y error: una versión, luego otra con otro estilo, después otra con cambios de fondo, colores o formato.... Cada intento suma consumo. 

4. Usa el modelo adecuado, no siempre el más potente

Los asistentes de IA suelen ofrecer distintos niveles de potencia o profundidad para realizar las tareas. Los modos básicos (como Flash, Instant, Quick o estándar) responden más rápido y consumen menos recursos, mientras que los modos avanzados (Pro, Think deeper, o razonamiento extendido) son más potentes, pero también más exigentes.

No siempre hace falta utilizar el modelo más potente. El modelo básico suele ser suficiente para la mayoría de las tareas y puede reducir el tiempo de respuesta y el consumo de recursos. 

Los modelos avanzados pueden consumir hasta 30 veces más energía que los modelos sencillos. Por eso, reservarlos para tareas que realmente lo requieren es una forma sencilla de reducir el impacto.

5. Borra, ordena y no acumules contenido

El impacto de la IA no termina al generar contenido. Los archivos generados (imágenes, audios o vídeos sobre todo), siguen consumiendo recursos al almacenarse en servidores que funcionan de manera continua. 

Una IA sostenible no depende solo de los usuarios

La responsabilidad de reducir el impacto ambiental de la IA no puede recaer únicamente en los consumidores. Aunque unos hábitos de uso más conscientes ayudan, el papel de las empresas es clave.

Actualmente, la información sobre el impacto ambiental de la IA es escasa y poco comparable. Por eso, las empresas que desarrollan y ofrecen estos servicios deberían proporcionar información transparente y verificada sobre sus impactos ambientales. También deberían tener estrategias solidas para reducir sus impactos ambientales y sociales.

Solo con mayor transparencia y compromiso por parte de las empresas, junto con un uso más responsable por parte de los usuarios, podremos avanzar hacia una inteligencia artificial verdaderamente sostenible.