NTT DATA publicó un nuevo documento técnico que advierte sobre la necesidad urgente de integrar la sostenibilidad en cada etapa del desarrollo y despliegue de la inteligencia artificial para contrarrestar su creciente impacto ambiental.
El documento IA sostenible para un mañana más verde ilustra cómo la tecnología requiere enormes cantidades de electricidad para entrenar modelos de lenguaje grandes, ejecutar procesos de inferencia y mantener servicios activos.
Los investigadores predicen que las cargas de trabajo de IA impulsarán más del 50% del consumo de energía de los centros de datos para 2028.
Impacto ambiental múltiple
Otros impactos principales incluyen el consumo de agua para sistemas de enfriamiento de centros de datos, desechos electrónicos y la extracción de minerales de tierras raras para la producción de hardware.
«Las consecuencias derivadas del rápido crecimiento y la adopción de la IA son desalentadoras, pero la tecnología también puede impulsar soluciones innovadoras para los problemas ambientales que genera», expresó David Costa, jefe de la Sede de Innovación en Sostenibilidad de NTT DATA.
«Las increíbles capacidades de la IA pueden ayudar a gestionar las redes de energía de manera más eficiente, reducir las emisiones generales, modelar riesgos ambientales y mejorar la conservación del agua. Es vital que las organizaciones reconozcan el desafío y construyan sostenibilidad en los sistemas de IA desde el principio», agregó.
Perspectivas clave del documento
El informe propone ampliar las prioridades de desempeño más allá de métricas convencionales como precisión y velocidad, incorporando objetivos de sostenibilidad holísticos.
La eficiencia debe priorizarse como principio de diseño fundamental, no como compensación.
El consumo de energía, las emisiones de carbono y la huella hídrica de la IA necesitan métricas estándar y verificables.
Herramientas como la Puntuación de Energía de IA y la Intensidad de Carbono del Software (SCI) ofrecen formas de integrar la sostenibilidad en protocolos de gobernanza y cumplimiento.
La IA sostenible requiere un enfoque de ciclo de vida completo, desde la extracción de materias primas y producción de hardware hasta el despliegue del sistema y su disposición final.
Los pasos importantes incluyen alargar la vida útil del hardware, optimizar los sistemas de enfriamiento y aplicar principios de economía circular.
Responsabilidad compartida
La responsabilidad está ampliamente distribuida, abarcando fabricantes de hardware, operadores de centros de datos, desarrolladores de software, proveedores de nube, legisladores, inversores y consumidores.
La cooperación intersectorial es esencial para el cambio sistémico.
Mejores prácticas propuestas
El documento describe numerosas mejores prácticas que incluyen aplicar patrones de ingeniería de software verde para reducir el consumo de recursos y ejecutar cargas de trabajo de IA en ubicaciones y momentos que se alineen con la disponibilidad de energía renovable.
También recomienda aprovechar los servicios de GPU remotos y la IA local, además de reducir los desechos electrónicos priorizando componentes modulares y actualizables.
Extender la vida útil del hardware a través de la renovación, reutilización y reciclaje responsable es otra práctica clave mencionada.
El documento técnico completo está disponible para descarga en el sitio web de NTT DATA, junto con información sobre sus servicios de sostenibilidad.
