El uso de inteligencia artificial (IA) para la generación de imágenes se ha vuelto una práctica cotidiana. Plataformas y herramientas permiten a los usuarios crear ilustraciones a partir de simples descripciones textuales. Sin embargo, detrás de esta aparente facilidad se esconde un consumo considerable de energía y recursos hídricos, lo que ha generado preocupación entre especialistas en sostenibilidad.

Un estudio realizado en 2023 documentó que generar una imagen con IA puede requerir una cantidad de energía similar a la necesaria para cargar completamente la batería de un teléfono móvil. Investigadores analizaron 88 modelos de IA y determinaron que los sistemas de generación de imágenes eran los más demandantes en términos energéticos. Se estimó que cada 1000 inferencias de imagen consumen alrededor de 2,9 kilovatios hora (kWh), mientras que tareas como la generación de texto requieren apenas 0,047 kWh en las mismas condiciones.

Además del alto consumo energético, el gasto de agua asociado al funcionamiento de los centros de datos que operan estos sistemas es considerable. Según un análisis de la Universidad de California, el centro de datos de Microsoft en Iowa, donde se ejecuta GPT-4, aumentó su consumo de agua en un 37% entre 2021 y 2022, alcanzando los 6.436 millones de litros anuales. Este incremento se atribuye en gran medida a la expansión y uso intensivo de modelos de IA.

En términos más específicos, el estudio determinó que la generación de imágenes con IA puede implicar un gasto de agua de entre 0,018 y 3,45 litros por imagen, dependiendo del modelo y la infraestructura utilizada. En un escenario de uso intensivo, crear cinco imágenes podría representar un consumo de hasta 17 litros de agua, lo que equivale a varios vasos de este recurso fundamental.

La falta de transparencia por parte de las empresas tecnológicas complica la evaluación del impacto ambiental real de la IA. Muchas compañías han dejado de divulgar detalles sobre el tamaño de sus modelos o el tipo de hardware que utilizan, lo que impide dimensionar con precisión el consumo de recursos. Mientras tanto, expertos advierten que la creciente demanda por modelos más grandes y potentes podría contrarrestar cualquier avance en eficiencia energética, generando un desafío ambiental que aún no tiene soluciones concretas.