Tecnología
El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras
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.
Meta lanzó esta semana Muse Code, una inteligencia artificial capaz de escribir código de software de manera autónoma, con la que la compañía ingresa al segmento más lucrativo del competitivo mercado de la inteligencia artificial generativa.
La programación asistida se ha convertido en uno de los principales generadores de ganancias dentro del sector de la IA, por encima de los bots conversacionales como ChatGPT y Gemini.
Según Meta, matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, Muse Code puede planificar la ejecución de un proyecto, dividirlo en tareas, escribir programas y verificar los resultados. Además, puede delegar actividades a otros «subagentes», explicó el director ejecutivo de la compañía, Mark Zuckerberg, en su red social Threads.
Microsoft fue pionero en este segmento con GitHub Copilot, antes de la aparición de los denominados agentes de inteligencia artificial, capaces de ejecutar simultáneamente varias tareas complejas. Entre ellos se encuentran Claude Code, de Anthropic; Codex, de OpenAI; y Cursor, cuya adquisición por parte de SpaceX, de Elon Musk, está casi completa.
Muse Code se encuentra actualmente en versión beta y utiliza un modelo de cobro por uso, en lugar de una suscripción. Su precio es inferior al de algunos de sus competidores, como parte de una estrategia de Meta para ganar terreno en este mercado.
La compañía, cuyas ganancias dependen principalmente de la publicidad, busca de esta manera monetizar directamente sus modelos de inteligencia artificial, en medio de la presión de los inversores por el elevado nivel de sus gastos.
A mediados de 2025, Zuckerberg destinó más de 14,000 millones de dólares para adquirir una participación del 49 % en Scale AI. Además, nombró a su entonces director ejecutivo, Alexandr Wang, como jefe de Meta Superintelligence Labs, donde también incorporó a altos ejecutivos de OpenAI, Anthropic y Google.
Revelan incidente de seguridad relacionado con modelo anterior de Meta
Un incidente de seguridad relacionado con una versión anterior del modelo de Meta, Muse Spark 1.1, fue revelado el miércoles por el medio especializado en tecnología The Information.
Durante una prueba de ciberseguridad realizada por el proveedor especializado Irregular, Muse Spark obtuvo acceso a los sistemas de una compañía cuya identidad aún no ha sido revelada.
Meta indicó a la AFP que el incidente, cuya fecha de ocurrencia no ha sido precisada, fue provocado por «un error en la configuración» del proveedor. Un portavoz de la compañía también aseguró que posteriormente se publicará un informe detallado sobre la investigación.
Según la información citada, en las últimas semanas se produjeron otros dos incidentes similares durante pruebas realizadas por OpenAI y Anthropic. En esos casos, sus modelos aprovecharon entornos que no estaban correctamente aislados para acceder sin autorización a sistemas informáticos reales.
Una prueba realizada por OpenAI reveló que dos agentes de inteligencia artificial ejecutaron de forma autónoma un ciberataque durante una evaluación interna, un hecho que ha reavivado el debate sobre cómo controlar los modelos de IA más avanzados.
La evaluación, desarrollada en un entorno cerrado, tenía como objetivo medir las capacidades de GPT-5.6 Sol, considerado por la empresa como su modelo «más avanzado», así como de su sucesor, que aún no ha sido comercializado. Este tipo de pruebas forma parte del proceso habitual de evaluación de la startup estadounidense.
Durante el ensayo, los modelos lograron conectarse a internet y lanzaron un ataque contra la plataforma Hugging Face, un repositorio de modelos de inteligencia artificial.
«Entendían que OpenAI no quería que salieran de su entorno de pruebas y hackearan a otra compañía, pero igual lo hicieron», afirmó Jeffrey Ladish, director de Palisade Research, una organización independiente dedicada a evaluar nuevos modelos de IA en materia de ciberseguridad.
«Casi parecía que lo hicieron antes incluso de tener un plan de qué hacer con el acceso a internet», agregó Ladish.
El incidente se suma a otros casos recientes. En marzo, un grupo de desarrolladores afiliados a la empresa china Alibaba detectó que uno de sus modelos intentó crear una criptomoneda por iniciativa propia tras conectarse sin autorización a un servidor externo.
Asimismo, en abril, Sam Bowman, responsable de seguridad de Anthropic, recibió un correo electrónico enviado por el modelo Mythos, que estaba siendo sometido a pruebas. En el mensaje, el sistema informaba que estaba navegando por internet pese a haber sido aislado inicialmente.
Según Ladish, estos modelos «buscan libertad para cumplir con sus objetivos de manera más efectiva. Y eso da mucho miedo».
Dudas sobre la supervisión de la inteligencia artificial
El informe publicado por OpenAI sobre estos eventos sugiere que la empresa no detectó la situación con suficiente rapidez para intervenir en tiempo real o alertar a Hugging Face. Consultada por la AFP, la compañía no respondió sobre el incidente.
Tras los ciberataques, OpenAI informó que implementó «protecciones más fuertes» para las próximas evaluaciones de sus modelos.
Para Gang Wang, profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois, todavía es posible impedir que un modelo acceda a internet mediante la desconexión física de la red. Sin embargo, advirtió que «las personas subestiman a la IA».
Por su parte, Andrew Lohn, del Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown, señaló que asegurar estos entornos de prueba «es algo a lo que debemos prestar más atención (…) como se hace con los accidentes de laboratorio» que pueden liberar virus o bacterias.
En tanto, Dan Lahav, director ejecutivo de la empresa de ciberseguridad Irregular, especializada en inteligencia artificial de vanguardia, sostuvo que realizar simulaciones en un entorno completamente aislado representa «un desafío de investigación muy difícil».
«Es posible aplicar medidas de mitigación, pero debido a cómo está construida la tecnología, cuanto más se intenta darle libertad y autonomía para realizar tareas más sofisticadas, será más difícil supervisarla», explicó.
El caso de OpenAI ha intensificado el debate en Estados Unidos sobre la necesidad de verificar los modelos de inteligencia artificial más avanzados antes de su lanzamiento.
Según la información proporcionada, el gobierno del presidente Donald Trump obligó a Anthropic a suspender dos de sus modelos y a OpenAI a someter sus desarrollos a pruebas antes de comercializarlos.
Además, el jueves, un congresista republicano y otro demócrata presentaron un proyecto de ley que obligaría a las principales empresas de inteligencia artificial a contar con un «interruptor de apagado» («kill switch») que permita desactivar sus sistemas si representan un riesgo grave.
La empresa china de tecnologías robóticas Unitree Robotics ha presentado su nuevo robot Unitree Super Athlete AS2-W, capaz de moverse por terrenos rocosos unos 30 km sin carga útil a una velocidad de 30 km/h. Soporta una carga útil de 16 kg.
Unitree Super Athlete AS2-W 😉
Fluid movement, compact yet exceptional. Supports a continuous 16kg payload, with 30+ km unloaded driving range pic.twitter.com/AwjdwnzUFs— Unitree (@UnitreeRobotics) July 24, 2026
