La frase suena dura, pero va directa al grano. «Si el tipo de trabajo que haces es detrás de un ordenador, deberías estar preocupado», advierte Javier Sáez, director de IA en Learning Heroes, en el pódcast Tengo un plan. Su aviso no solo apunta a posibles despidos. La forma en que usamos la inteligencia artificial también condiciona la energía que consumimos y las emisiones que generamos.
Sáez sostiene que en los últimos seis meses se ha pasado del hype a proyectos reales que ya sustituyen parte del trabajo de quienes viven en la pantalla. Correos, presentaciones, hojas de cálculo y reuniones internas llenan la jornada. Cita un estudio de Microsoft que indica que «siete de cada diez personas están en Microsoft Office haciendo PowerPoints, haciendo Excels, haciendo correos o en una llamada de Teams». Ese trabajo de alineamiento interno, resume, ya es «automatizable en gran medida».
¿Qué tiene que ver todo esto con el medio ambiente. Mucho. Muchos empleos verdes también se hacen delante de una pantalla. Informes, inventarios de CO2 o memorias de impacto pueden apoyarse en IA, pero la visita a la planta, la inspección de un aerogenerador o la negociación con un municipio siguen exigiendo presencia física y criterio humano. Ahí está hoy el margen para seguir aportando valor.
Cada asistente de IA que redacta un informe o prepara un Excel depende de un centro de datos. Según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), estos centros consumieron alrededor del 1,5% de toda la electricidad mundial en 2024, unos 415 teravatios hora, y su demanda podría más que duplicarse de aquí a 2030, con la IA como uno de los grandes motores. Un macrocentro orientado a IA puede usar tanta electricidad como unas cien mil viviendas.
Esos kilovatios se traducen en huella climática y en consumo de agua. Un estudio reciente publicado en la revista Patterns estima que los sistemas de IA, por sí solos, podrían generar entre 32,6 y 79,7 millones de toneladas de CO2 en 2025 y usar entre unos 312.000 y 765.000 millones de litros de agua al año. Son rangos amplios, pero muestran que el impacto no es menor.
La infraestructura digital deja además un rastro de chatarra electrónica. El Global E waste Monitor 2024 calcula que en 2022 se generaron 62 millones de toneladas de residuos electrónicos y que menos de una cuarta parte se recicla de forma documentada. El resto se pierde o se gestiona mal, advierten los autores del informe coordinado por organismos de la ONU como Naciones Unidas.
¿Significa todo esto que la IA es incompatible con el clima. No necesariamente, pero sí obliga a poner condiciones. Varios análisis señalan que, bien orientada, la IA puede ayudar a recortar emisiones optimizando redes eléctricas, edificios o procesos industriales. En buena parte depende de cómo y dónde se despliega. Desde evitar modelos desproporcionados para tareas simples hasta exigir electricidad renovable y políticas claras de eficiencia y reciclaje a los proveedores.
Para quienes trabajan «detrás de un ordenador» en empresas de energía, administraciones o consultoras ambientales, el mensaje es doble. Por un lado, como insiste Sáez, toca repensar cómo se aporta valor y aprender a trabajar con la IA en lugar de ignorarla. Por otro, conviene preguntar por la letra pequeña verde de estas herramientas, desde la energía que alimenta los centros de datos hasta la política de borrado de datos y renovación del hardware. Es parte del trabajo climático.
El informe «Energy and AI» ha sido publicado en la web de la Agencia Internacional de la Energía.
