Una experta en IA revela cuál es el gasto real de energía al usar inteligencia artificial: "El algoritmo importa"

En plena ebullición del debate sobre el impacto medioambiental de la tecnología, una voz experta pone cordura en el ruido. Se trata de Sara Robisco, científica de datos especializada en deep learning, que ha pasado por los micrófonos de Poniendo las Calles en la cadena COPE para explicar con claridad el verdadero consumo energético de la inteligencia artificial (IA).

“Decir que la IA consume muchísimo o que necesita muchísimos recursos es un error”, afirma con contundencia. Y es que, aunque la narrativa mediática suele alarmar sobre los costes energéticos de esta tecnología, Robisco aclara que todo depende del tipo de algoritmo utilizado. “No podemos generalizar. Siempre tenemos que decir: ‘este sistema consume mucho’. Y así acertaremos, porque generalizar sería un error”.

La clave, explica, está en entender que la IA no es una herramienta única, sino un “paraguas muy grande”. Bajo ese paraguas conviven desde redes neuronales profundas, que sí requieren grandes cantidades de energía especialmente durante el entrenamiento, hasta algoritmos mucho más sencillos y eficientes. “Hay sistemas que pueden tener resultados muy similares consumiendo la mitad de recursos o mucho menos”, señala. 

La importancia de los datos

A lo largo de la conversación con Carlos Moreno ‘El Pulpo’, Robisco insiste en que el foco no debería estar únicamente en el consumo energético, sino en la calidad y el tratamiento de los datos. “Si tomamos la inteligencia artificial como una casa, los cimientos son los datos. Y si los datos están mal recogidos o sesgados, el sistema no va a funcionar bien”, advierte.

Los sistemas de IA hacen predicciones o clasificaciones, y para ello necesitan conjuntos de datos masivos y bien estructurados. “No puedes coger un conjunto de datos a lo loco y dárselos a un sistema. Necesitas tratarlos, comprobar que los datos son correctos”, afirma Robisco, que ha recogido estas ideas en su libro Historia de la Inteligencia Artificial, donde explica de forma accesible el origen y evolución de esta tecnología.

El auge actual de la inteligencia artificial no se debe a una invención reciente, sino a la disponibilidad de datos masivos gracias a internet y las redes sociales. “Estamos constantemente generando datos y almacenándolos en la nube, lo que nos permite entrenar sistemas complejos que hace décadas eran solo una teoría”, comenta.

Sara Robisco desmonta el mito

La IA, lejos de ser una amenaza, puede ser una herramienta aliada si se comprende y se aplica con responsabilidad. Robisco también aprovecha para hablar de los diferentes modelos existentes, como los modelos supervisados y no supervisados, o los algoritmos genéticos inspirados en el ADN humano. Estos últimos permiten explorar múltiples soluciones a un problema mediante procesos similares a la evolución biológica.

En este contexto, es esencial que el debate sobre el impacto de la IA no se quede en titulares llamativos, sino que incorpore el conocimiento técnico. “El algoritmo importa”, insiste Robisco, recordando que no todo sistema inteligente es igual ni tiene el mismo coste energético.