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Por Amikam Yalovetzky, Gerente Senior de Comunicación Corporativa en MediaTek
¿Sabías que una consulta en ChatGPT consume casi 10 veces más electricidad que una búsqueda común en Google? Este dato pone en evidencia una realidad poco discutida: el consumo energético de la inteligencia artificial (IA) está creciendo rápidamente, con implicaciones importantes para el medio ambiente, las infraestructuras tecnológicas y las estrategias empresariales.
La IA y su creciente demanda energética
La inteligencia artificial ha transformado la forma en que trabajamos, nos comunicamos y accedemos a la información. Sin embargo, detrás de cada interacción con modelos como de IA, hay una enorme demanda de recursos computacionales. Estos sistemas requieren gran capacidad de procesamiento, lo que se traduce en un alto consumo de energía eléctrica.
Cuando esta demanda se multiplica por millones de consultas simultáneas a nivel mundial, el impacto energético se dispara. La IA generativa, en especial, representa uno de los mayores desafíos en términos de sostenibilidad tecnológica.
Infraestructuras bajo presión: ¿estamos preparados?
Las redes eléctricas ya enfrentan importantes desafíos: cortes de energía relacionados con el clima, infraestructuras envejecidas, sobrecargas en los circuitos, amenazas cibernéticas y sistemas obsoletos. El crecimiento del uso de la inteligencia artificial agrava estos problemas al aumentar la presión sobre los sistemas eléctricos y los centros de datos.
Para responder a esta creciente necesidad, las empresas deben replantear sus estrategias de resiliencia energética, sostenibilidad e infraestructura digital. Esto implica invertir en soluciones tecnológicas más eficientes, conectividad de alta velocidad y centros de datos optimizados para cargas intensivas.
Edge AI: la solución eficiente y sostenible
Una de las alternativas más prometedoras frente al problema del consumo energético de la IA es la implementación de Edge AI, o inteligencia artificial en el borde. Esta tecnología permite ejecutar modelos de IA directamente en los dispositivos locales (como teléfonos móviles, autos, sensores industriales), sin depender de servidores remotos ni del almacenamiento en la nube.
Al usar Edge AI, se reduce significativamente el consumo energético, ya que se disminuye la transferencia de datos y la carga sobre los centros de datos. Además, mejora la latencia, la privacidad y la continuidad del servicio, incluso en entornos con conectividad limitada.
El futuro de la IA: eficiente, local y sostenible
La adopción de Edge AI ya está en marcha en sectores como la telefonía móvil, la industria automotriz y la automatización industrial. Con la llegada de nuevas tecnologías como 6G (previsto para 2030) y Wi-Fi 7 (lanzado en enero de 2024), la capacidad de procesamiento en dispositivos locales se potenciará aún más.
Edge AI no solo representa una evolución tecnológica, sino también una oportunidad para mitigar el impacto ambiental de la inteligencia artificial. Esta tendencia no solo ayuda a reducir la huella de carbono, sino que también fortalece la resiliencia operativa y energética de las organizaciones.
La IA necesita eficiencia energética urgente
El desarrollo y uso de inteligencia artificial deben ir acompañados de una fuerte conciencia energética y medioambiental. El modelo de Edge AI representa un paso esencial hacia una IA más sostenible, eficiente y adaptada a los desafíos del futuro.
Invertir en tecnologías energéticamente responsables no es solo una necesidad, es una ventaja competitiva en un mundo cada vez más digitalizado y preocupado por el cambio climático.
