La conversación sobre el coste energético de la inteligencia artificial vuelve a estar en el centro del debate tecnológico. Esta vez, a raíz de unas declaraciones de Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, en las que defendió el consumo de energía necesario para desarrollar y entrenar modelos como ChatGPT.
Durante su intervención en un foro internacional sobre el impacto de la IA, Altman abordó directamente una de las críticas más repetidas hacia esta tecnología: la enorme cantidad de electricidad —y también de agua para refrigeración— que requieren los centros de datos que la hacen posible.
Para contextualizar ese gasto energético, Altman recurrió a una analogía que no ha pasado desapercibida. Según explicó, formar a un ser humano hasta que alcanza la madurez intelectual también implica un consumo considerable de recursos a lo largo de años, principalmente en forma de alimentación y cuidados.
“Se necesita mucha energía para entrenar a un humano. Se necesitan unos 20 años de vida y toda la comida que comes durante ese tiempo para volverte inteligente. Y no solo eso, se necesitó la evolución generalizada de los 100 mil millones de personas que han vivido y que aprendieron a no ser devoradas por depredadores y a comprender la ciencia y demás para crearte”, dijo Altman.
Su intención era relativizar el debate sobre la energía que consume la IA, subrayando que cualquier sistema inteligente —biológico o artificial— requiere recursos para desarrollarse. Sin embargo, la comparación ha sido interpretada como una equiparación polémica entre el valor humano y el rendimiento de una máquina. No es la primera vez que Altman enciende las redes al hablar sobre este tema.
El debate sobre el consumo de la IA
El entrenamiento de modelos avanzados exige enormes infraestructuras de computación. A esto se suma el uso diario por parte de millones de personas, lo que incrementa la demanda energética de los centros de datos que alojan estos sistemas.
Altman defendió que medir el consumo únicamente por consulta o interacción puede ofrecer una imagen distorsionada del problema. En su planteamiento, el foco debería ponerse también en los beneficios potenciales de la tecnología y en la evolución hacia sistemas más eficientes.
El debate no es nuevo dentro del sector. Directivos de otras grandes tecnológicas han advertido en los últimos meses de que la industria necesita demostrar que el impacto energético de la IA se traduce en mejoras tangibles para la sociedad.
Más allá de la energía: empleo y percepción social
En su intervención, Altman también abordó otra cuestión sensible: el uso de la inteligencia artificial como argumento para justificar recortes de plantilla. Según trasladó, en algunos casos las empresas pueden estar utilizando la llegada de la IA como explicación para decisiones empresariales que probablemente habrían tomado igualmente.
Este tipo de declaraciones refleja un momento de transición para el sector tecnológico. La IA generativa se ha convertido en una herramienta cotidiana para millones de usuarios, pero al mismo tiempo concentra dudas sobre sostenibilidad, empleo y regulación.
A medida que la inteligencia artificial se integra en más ámbitos —desde la educación hasta la empresa— la discusión sobre su coste real, tanto ambiental como económico, seguirá creciendo. Y con ella, la necesidad de transparencia sobre cómo se desarrolla, qué recursos utiliza y qué beneficios aporta.
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