Con la expansión del uso de sistemas como ChatGPT, cada vez son más comunes las interacciones digitales que imitan una conversación humana: saludos cordiales, frases largas, peticiones amables. Esta “cortesía digital” puede hacer que las respuestas sean más personalizadas y agradables. Sin embargo, tiene un precio oculto: un mayor consumo energético.
Saludos que consumen energía
Cada mensaje enviado a un sistema de IA activa centros de datos situados a menudo a miles de kilómetros. Cuanto más largas o fragmentadas sean las frases, más tiempo de procesamiento se requiere y, por tanto, más recursos energéticos se consumen.
Aunque la diferencia entre escribir “hola, ¿me puedes ayudar a redactar una carta?” y “¿puedes ayudarme a redactar una carta?” es mínima, el impacto agregado a gran escala es considerable. Así lo reconoce el propio ChatGPT, que recomienda simplificar las consultas para evitar un uso innecesario de energía.
El sistema sugiere buscar un equilibrio: ser cortés, pero directo. Es decir, evitar fragmentar una petición en varios mensajes triviales, como “hola”, “espero que estés bien”, “gracias”, si todos ellos van a activar el servidor por separado.
El reto de ser sostenibles sin perder humanidad
Verónica Bolón, ingeniera informática y profesora en la Universidade da Coruña, coincide en que la educación mejora la calidad de las respuestas; pero advierte que si se traduce en más mensajes, también implica un mayor impacto ambiental. “Hay que encontrar un equilibrio entre la amabilidad y la eficiencia”, señala.
Bolón recuerda que incluso Sam Altman, CEO de OpenAI, llegó a afirmar que recibir mensajes como gracias en mensajes separados puede suponer a la empresa millones de dólares en costes energéticos.
La investigadora, que recientemente recibió el Premio Nacional de Investigación, insiste en la necesidad de promover un uso más reflexivo de estas tecnologías. No abusar del sistema generando decenas de imágenes sin propósito o pidiendo múltiples versiones de lo mismo sin necesidad son pequeños gestos con gran repercusión. Además, lleva años trabajando en el desarrollo de inteligencia artificial sostenible.
Desde su perspectiva, hay dos caminos paralelos: por un lado, mejorar los algoritmos y centros de datos para que consuman menos energía; por otro, usar la propia IA para avanzar en sostenibilidad, como predecir impactos ambientales o optimizar el uso de recursos. “El consumo energético de la IA está creciendo de forma exponencial. Si queremos que esta tecnología tenga futuro, la eficiencia debe ser uno de sus pilares”, concluye.
