Algoritmos Energéticamente Eficientes en Inteligencia Artificial: Una Revisión Crítica Avanzada y su Rol en la Agenda 2030

Abstract

Esta revisión crítica, informada por una perspectiva de materialidades, analiza la naturaleza intrínsecamente dual de la IA como solución de sostenibilidad y como un importante contribuyente al uso de energía. La revisión reunió literatura reciente por grupos y tecnologías, incluyendo emisiones de sistemas de IA, cómo medirlas, aplicaciones de la IA en la lucha contra el cambio climático y el panorama regulatorio. Según el estudio, la huella de carbono de la IA ya está aumentando a una tasa exponencial y muchos centros de datos podrían consumir una parte significativa de la energía global para 2030. Aunque existen cuantificaciones, no hay un estándar comúnmente aceptado de cómo deberían cuantificarse, lo que complica la gestión y la rendición de cuentas. Por otro lado, se identificó una amplia gama de casos de uso donde la IA es un motor de sostenibilidad, desde la optimización de redes eléctricas hasta el monitoreo ambiental. Sin embargo, la presunción de que la IA tiene un impacto neto positivo es cuestionable y depende crucialmente de la fuente de energía aplicada.