🔬 Cada consulta a herramientas como ChatGPT o Gemini consume recursos en centros de datos. Expertos citados por Knowable Magazine proponen cuatro formas de reducir ese gasto: usar IA solo cuando haga falta, elegir modelos pequeños, limitar la respuesta y bajar la resolución de imágenes o video. La carga crece con el uso acumulado.
Los centros de datos consumen 414 teravatios-hora al año, cerca del 1,5 % de la electricidad mundial, según la Agencia Internacional de la Energía. Ese consumo creció un 17 % en 2025 y la agencia proyecta que la demanda eléctrica de estos centros superará el doble para 2030. También preocupa el agua usada para refrigerarlos en regiones con sequía.
Google estima que una consulta de texto de longitud media en Gemini usa unos 0,24 vatios-hora, 0,26 mililitros de agua y emite el equivalente a 0,03 gramos de dióxido de carbono. La cifra por consulta es pequeña, pero se acumula: Ivana Drobnjak, de University College London, estimó que ChatGPT recibía unos 3 200 millones de consultas diarias en mayo, con datos de OpenAI de 2025.
Una forma de ahorrar es no usar un chatbot para tareas que resuelve una búsqueda web. También se puede activar «solo resultados web» o añadir «-ai» a la búsqueda. Para traducción, resúmenes o respuestas a consultas concretas, los modelos pequeños y especializados gastan menos: un estudio de 2025 de UNESCO halló que usaron entre 15 y 50 veces menos energía que Llama 3.1 y redujeron el gasto total un 90 %.
Pedir respuestas breves también cuenta. En ese estudio, ordenar a Llama que redujera su salida a la mitad bajó su consumo energético un 50 %; acortar el prompt a la mitad solo lo redujo un 5 %. Para imágenes y video, los expertos aconsejan empezar con baja resolución, editar archivos ya existentes y generar varias piezas en un mismo lote.
✅ Estas medidas no sustituyen la responsabilidad de las tecnológicas, que deben mejorar algoritmos y hardware. El consumo de una consulta aislada puede ser reducido y las estimaciones por modelo no son fáciles de comparar; el efecto depende del volumen de uso, la tarea y la herramienta elegida.
