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Tecnología

El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras

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Estas cinco cifras son una muestra de ese impacto:

Consume diez veces más que Google

Cada búsqueda en ChatGPT, el robot de conversación de OpenAI capaz de generar todo tipo de contenidos con una simple petición, consume 2,9 Wh de electricidad.

Esto representa un gasto diez veces superior al de una búsqueda en Google, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE).

Actualmente, OpenAI reivindica 300 millones de usuarios semanales, con alrededor de 1.000 millones de peticiones enviadas diariamente.

Más allá de ChatGPT, que popularizó la IA generativa con su lanzamiento en 2022, existe un amplio abanico de robots conversacionales.

Solo en Francia, por ejemplo, casi el 70% de los jóvenes de entre 18 y 24 años declaran usar esta tecnología, según una encuesta del instituto de sondeos Ifop.

3% del consumo eléctrico en 2030

Los centros de datos, que almacenan la información y aportan las enormes capacidades de cálculo requeridas por la IA, son la base de esta tecnología.

En 2023, estas infraestructuras digitales representaron casi el 1,4% del consumo eléctrico mundial, según un estudio de Deloitte.

Ante el vertiginoso crecimiento de su uso, la cifra podría alcanzar el 3% del gasto global en 2030, unos 1.000 TWh, el consumo anual combinado de Francia y Alemania, afirma esta consultoría.

De su lado, la AIE prevé un aumento de más del 75% en la demanda de electricidad de estos centros entre 2022 y 2026, impulsado por la IA y las criptomonedas.

A este ritmo, un 40% de los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial no recibirán suficiente suministro eléctrico en 2027, según un estudio de la firma estadounidense Gartner.

300 toneladas de CO2

Entrenar un gran modelo de lenguaje de IA genera cerca de 300 toneladas de CO2, el equivalente a 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Pekín, estimaron investigadores de la universidad estadounidense Massachusetts Amherst en 2019.

Expertos de Oxford llegaron a una conclusión similar en 2021, calculando que una sola sesión de entrenamiento de GPT-3, el modelo de OpenAI que sostiene a ChatGPT, producía 224 toneladas de CO2.

Y para conseguir avances, las empresas deben entrenar a miles de modelos.

Sin embargo, resulta complicado evaluar con precisión las emisiones de gases de efecto invernadero provocadas por la IA generativa.

Expertos e instituciones internacionales denuncian que la información sobre las condiciones de fabricación de estos modelos y sobre los centros de datos es escasa, y que faltan reglas mundiales de medición.

6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027

El funcionamiento de los centros de datos precisa de sistemas de refrigeración que consumen una gran cantidad de agua.

Por ejemplo, GPT-3 consume casi medio litro de agua para generar entre 10 y 50 respuestas, según una estimación prudente de investigadores de la Universidad de California Riverside y la Universidad de Texas Arlington.

Su estudio publicado en 2023 calculaba que el crecimiento de la demanda de IA requerirá el consumo de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, lo que representa entre cuatro y seis veces el consumo anual de Dinamarca.

2.600 toneladas de residuos electrónicos

Esta tecnología también generó 2.600 toneladas de residuos electrónicos en 2023, como tarjetas gráficas, servidores o tarjetas de memoria, según un estudio publicado en la revista científica Nature Computational Science.

La cifra podría crecer hasta los 2,5 millones de toneladas en 2030, una cantidad equivalente a 13.300 millones de celulares inteligentes, según este estudio.

Además, los servidores informáticos y los chips necesarios para desarrollar la IA implican el uso de metales raros, cuya extracción intensiva, especialmente en África, se lleva a cabo mediante procedimientos contaminantes, apunta la Agencia de la Transición Ecológica de Francia.

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Qué significa para tu empresa el fin del soporte técnico de Windows 10

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Microsoft dejará oficialmente de dar soporte a Windows 10 el 14 de octubre de 2025. Con esta fecha acercándose rápidamente, algunas empresas deberán tomar acciones urgentes. Sin más actualizaciones de seguridad, correcciones de errores o soporte técnico más allá de esta fecha límite, las empresas que todavía usan Windows 10 se enfrentan a mayores riesgos que van desde vulnerabilidades de ciberseguridad hasta problemas de cumplimiento normativo e interrupciones operativas.

Este momento marca algo más que el ocaso del software. Es una oportunidad para evaluar su infraestructura de TI, modernizar el hardware obsoleto y equipar a la fuerza de trabajo con herramientas seguras y potenciadas por IA, creadas para las necesidades empresariales en evolución de hoy en día.

Cómo afectará el fin de soporte a los usuarios finales

Cuando Microsoft finalice el soporte para Windows 10, los servicios críticos dejarán de estar disponibles. Esto incluye que no habrá más actualizaciones de seguridad, lo que significa que cualquier vulnerabilidad descubierta después de la fecha de corte quedará sin parche, exponiendo los sistemas a crecientes amenazas de ciberseguridad. Las empresas también perderán el acceso a las correcciones de errores y mejoras de rendimiento, lo que podría provocar problemas de estabilidad y una menor eficiencia. Además, con el fin del soporte técnico de Microsoft para Windows 10, la resolución de problemas se volverá más compleja y exigirá más recursos. Con el tiempo, las nuevas aplicaciones y servicios también pueden dejar de ser compatibles con Windows 10, lo que provocará problemas de compatibilidad que afectarán tanto a la experiencia del usuario como a la continuidad operativa.

Para evitar estos riesgos y mantener la continuidad del negocio, es importante empezar a planificar ya los próximos pasos.

Qué puede hacer

Para reducir cualquier posible interrupción y maximizar el valor a largo plazo, las empresas no deben dudar en empezar a planificar lo antes posible. Los pasos clave incluyen:

  1. Evaluar la preparación de los dispositivos: Utilice la herramienta PC Health Check de Microsoft o consulte a su socio de TI para determinar qué dispositivos son aptos para una actualización a Windows 11.
  2. Actualización a Windows 11: Si los dispositivos son compatibles, planifique una estrategia de migración del sistema operativo que minimice el tiempo de inactividad y favorezca la productividad de los empleados.
  3. Modernización con nuevo hardware: Los dispositivos antiguos que no cumplan los requisitos de Windows 11 deben sustituirse. Los dispositivos modernos ofrecen seguridad integrada, rendimiento mejorado y preparación para IA.

“A medida que las empresas se preparan para un entorno post-Windows 10, se vuelve imprescindible contar con dispositivos que no solo respondan a los estándares actuales, sino que anticipen las exigencias del futuro. Las PC modernas deben ser capaces de gestionar cargas de trabajo cada vez más complejas, proteger datos sensibles frente a amenazas cibernéticas, y facilitar una colaboración eficiente en entornos híbridos o distribuidos. Todo esto, además, con una arquitectura que esté lista para aprovechar el potencial transformador de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo”, explica Acer, líder global en tecnología. “En este contexto, invertir en equipos diseñados para productividad, seguridad y rendimiento ya no es una ventaja competitiva: es una necesidad estratégica”.

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Google lanza Gemini CLI, una herramienta de inteligencia artificial para desarrolladores con múltiples funciones

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Google presentó Gemini CLI, una nueva herramienta que conecta sus modelos de inteligencia artificial Gemini con bases de código locales, permitiendo a los desarrolladores hacer solicitudes en lenguaje natural desde la línea de comandos.

Con este lanzamiento, Google compite directamente con otras soluciones similares como Codex CLI de OpenAI y Claude Code de Anthropic. Además de ayudar en la codificación, Gemini CLI puede ser utilizada para crear videos con el modelo Veo 3, generar reportes de investigación mediante el agente Deep Research y acceder a información en tiempo real a través de Google Search.

La empresa abrió Gemini CLI bajo la licencia Apache 2.0, facilitando su uso por parte de la comunidad. Los usuarios gratuitos pueden realizar hasta 60 solicitudes por minuto y 1,000 al día, una cifra que casi duplica el promedio de consultas realizadas actualmente por desarrolladores.

Con esta herramienta, Google busca potenciar la productividad de los programadores y ampliar las capacidades de su inteligencia artificial en tareas diversas.

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Científicos húngaros crean un tetraedro único que podría revolucionar el aterrizaje de naves espaciales

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Investigadores de la Universidad de Tecnología y Economía de Budapest, junto con la Red de Investigación Húngara y expertos internacionales, presentaron este miércoles un objeto geométrico innovador que podría inspirar nuevas tecnologías para el aterrizaje de sondas espaciales.

Se trata de un tetraedro especialmente diseñado, denominado “Bille”, que posee una propiedad física excepcional: sin importar cómo se coloque sobre una superficie plana, siempre vuelve a reposar sobre la misma cara. Este comportamiento es similar al de un juguete tentetieso y confirma una hipótesis matemática planteada en 1984 por el matemático británico John Conway, que hasta ahora no se había logrado materializar.

El proyecto estuvo liderado por el estudiante húngaro de arquitectura Gergo Almadi y el profesor Gabor Domokos, matemático y codescubridor del “Gömböc”, un cuerpo geométrico con un único punto de equilibrio. El equipo contó además con la colaboración del profesor Robert Dawson, de la Universidad Saint Mary’s en Canadá.

El tetraedro “Bille” fue construido con tubos ultraligeros de fibra de carbono y un núcleo de carburo de tungsteno para lograr el desequilibrio de masa necesario para su funcionamiento. Durante la presentación, los investigadores demostraron en vivo la capacidad del objeto para enderezarse automáticamente tras ser colocado de cualquier forma.

Domokos destacó que este avance “es mucho más que una curiosidad matemática”, ya que sus principios podrían facilitar el diseño de sondas espaciales que recuperen de forma natural una posición vertical tras aterrizar, evitando incidentes como la volcadura de sondas lunares recientes de Japón y Estados Unidos.

“A diferencia de las pruebas teóricas, este modelo funciona en el mundo real. Y eso es lo que lo hace realmente valioso”, concluyó el científico.

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