La creciente adopción de la inteligencia artificial (IA) ha generado un notable incremento en el consumo energético y en las emisiones de carbono de las principales empresas tecnológicas. Este fenómeno se debe a la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos mediante potentes máquinas. Sin embargo, no todos los modelos de IA generativa presentan el mismo impacto ambiental. Un reciente estudio de un grupo de investigadores ha analizado el rendimiento energético de diferentes modelos, revelando que los modelos más pequeños, entrenados con menos parámetros, pueden contaminar hasta 50 veces menos que sus versiones más grandes. Sin embargo, esta menor contaminación está asociada a una menor precisión en sus respuestas.
Los hallazgos de esta investigación, publicada en la revista Frontiers, se basan en la comparación de 14 modelos de IA generativa de código abierto, que permiten una mayor manipulación por parte de los investigadores. Entre los modelos analizados se incluyen aquellos que incorporan capacidades de «razonamiento», que no solo predicen palabras, sino que también realizan análisis e inferencias. La investigación concluye que, para tareas simples, es aconsejable optar por modelos más pequeños, ya que ofrecen resultados similares a los de los modelos grandes pero con una huella de carbono considerablemente menor.
Para facilitar la selección del modelo más adecuado según la tarea, el equipo liderado por el investigador Maximilian Dauner está desarrollando una herramienta automática que sugiera el modelo idóneo en función de la solicitud del usuario, minimizando así las emisiones de CO₂. Además, el informe de la Unión Internacional de Telecomunicaciones destaca que el consumo energético de los centros de datos, que respaldan los modelos de IA, ha aumentado un 12% anual entre 2017 y 2023, superando con creces el crecimiento promedio del consumo energético a nivel mundial. Las cuatro principales compañías dedicadas al desarrollo de IA han visto incrementadas sus emisiones en un 150% desde 2020, lo que subraya la urgencia de adoptar estrategias climáticas más efectivas y responsables en el sector tecnológico.
