Descubre el impacto medioambiental de la IA, su consumo energético y cómo usar inteligencia artificial de forma eficiente y sostenible en 2026.
Introducción: la IA ya no solo se mide por lo que hace, sino por cómo lo hace
La inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología transversal: está en el trabajo, la educación, la comunicación y la toma de decisiones.
Pero a medida que su uso se normaliza, surge una pregunta clave:
¿Cuál es el impacto medioambiental de la IA y cómo podemos utilizarla de forma más sostenible?
Este artículo no plantea frenar la adopción de la inteligencia artificial.
Plantea algo más maduro: usar la IA con criterio, eficiencia y responsabilidad.
¿La inteligencia artificial tiene un impacto medioambiental real?
Sí. Y es importante decirlo con claridad.
El impacto medioambiental de la inteligencia artificial existe porque cada uso implica:
- consumo energético en centros de datos
- procesamiento computacional intensivo
- sistemas de refrigeración
- infraestructuras de red
A diferencia de otras tecnologías digitales, la IA destaca por dos factores:
- Escala masiva de uso
- Tendencia a emplear modelos sobredimensionados
El problema no es la IA.
El problema es usar IA sin preguntarse si es necesaria.
¿Deberíamos reducir el uso de IA por motivos de sostenibilidad?
No. Reducir no es la solución.
Optimizar sí lo es.
En 2026 la adopción de la inteligencia artificial seguirá creciendo en:
- empresas
- administraciones públicas
- educación
- herramientas de productividad
Lo que cambiará no será el uso, sino el criterio de decisión.
La sostenibilidad se incorporará como una variable más, junto a:
- coste
- tiempo
- calidad
- impacto
¿Cuánta energía consume realmente una consulta de IA?
Los datos ayudan a dimensionar el debate.
Según la International Energy Agency (IEA):
- Una consulta en ChatGPT puede consumir alrededor de 3 Wh
- Una búsqueda tradicional en Google consume unos 0,3 Wh
Esto supone hasta 10 veces más consumo energético.
¿Significa que ChatGPT es “malo”?
No.
Significa que no todas las tareas requieren inteligencia artificial generativa avanzada.
¿Estamos usando modelos de IA demasiado grandes para tareas simples?
En muchos casos, sí.
Traducciones básicas.
Resúmenes breves.
Clasificación de textos.
Extracción de información.
Para estas tareas, la UNESCO señala que:
Utilizar modelos más pequeños puede reducir el consumo energético hasta un 90% sin afectar al rendimiento.
Esto introduce un concepto clave para el futuro de la IA sostenible:
la suficiencia tecnológica.
No usar “lo máximo”, sino lo adecuado.
¿Los prompts también influyen en el consumo energético de la IA?
Sí, y mucho.
Un prompt largo, ambiguo o mal definido provoca:
- más cálculos innecesarios
- mayor número de tokens
- más iteraciones del modelo
En cambio, prompts:
- claros
- concisos
- bien estructurados
pueden reducir el consumo energético hasta en un 50%.
Esto convierte el prompting en algo más que una habilidad técnica:
👉 es una práctica de eficiencia energética.
¿Qué deberíamos preguntarnos antes de usar inteligencia artificial?
Hasta ahora la pregunta habitual era:
❌ ¿Cuál es el modelo más potente?
La pregunta correcta en 2026 será:
✅ ¿Qué modelo es suficiente para esta tarea concreta?
No todo requiere:
- razonamiento avanzado
- contexto extenso
- creatividad compleja
Elegir bien es parte de la madurez digital.
¿Existen estándares para medir el impacto de la IA?
Sí. Y están empezando a consolidarse.
En España ya se están sentando bases claras para evaluar la sostenibilidad de la inteligencia artificial:
Iniciativas destacadas
- UNE 0086:2025
Especificación para evaluar la huella de la IA. - Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV)
Calculadora para estimar el consumo energético de algoritmos.
Estas iniciativas indican un cambio estructural:
la IA empieza a medirse, no solo a admirarse.
¿Hay herramientas para medir el impacto energético como usuario?
Sí, incluso a nivel individual.
Un ejemplo es Carbon AI, una extensión de Chrome que muestra el consumo energético en tiempo real al utilizar herramientas como:
- ChatGPT
- Gemini
- DeepSeek
El objetivo no es culpabilizar, sino hacer visible el impacto para tomar mejores decisiones.
¿Qué dicen los expertos sobre el uso sostenible de la IA?
Ángel Cuevas, profesor de la Universidad Carlos III y cofundador de Hiili, lo explica de forma clara:
“No es necesario usar los modelos más avanzados de razonamiento para tareas sencillas.
Modelos mucho más ligeros pueden ejecutar la tarea perfectamente y de forma mucho más sostenible”.
Su equipo trabaja en soluciones que permiten:
👉 seleccionar automáticamente el modelo más eficiente para cada consulta.
Esto apunta a un futuro donde la eficiencia esté integrada por defecto.
¿Cuál es el futuro de la inteligencia artificial y la sostenibilidad?
No será un futuro con menos IA.
Será un futuro con mejor uso de la IA.
Las organizaciones más avanzadas no serán las que usen más inteligencia artificial, sino las que:
- sepan cuándo usarla
- sepan cuándo no
- y elijan la opción más eficiente en cada caso
Conclusión: usar IA de forma eficiente también es inteligencia
La inteligencia artificial seguirá creciendo.
Eso es inevitable.
La diferencia estará en cómo la usamos.
Porque en 2026, la verdadera ventaja competitiva no será la potencia,
sino el criterio.
Y la eficiencia —también energética— será una de las formas más claras de inteligencia aplicada.
Berta Mateos Romero
