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Nueva York se convierte en el primer estado de EE. UU. en imponer una moratoria a los grandes centros de datos para IA

Lee, T. B. (2026). New York is the first state to impose a data center moratorium. Ars Technica, 14 de julio de 2026. https://arstechnica.com/tech-policy/2026/07/new-york-is-the-first-state-to-impose-a-data-center-moratorium/?utm_source=flipboard&utm_content=user%2FArsTechnica

Nueva York se ha convertido en el primer estado de Estados Unidos en decretar una moratoria temporal sobre la construcción de nuevos centros de datos de gran escala, una decisión que marca un punto de inflexión en el debate sobre el crecimiento de la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial.

La gobernadora Kathy Hochul anunció una suspensión de un año para los nuevos proyectos de centros de datos que requieran 50 megavatios o más de potencia eléctrica, con el objetivo de desarrollar un marco regulatorio que tenga en cuenta sus impactos energéticos, ambientales y sociales.

La medida responde al extraordinario crecimiento de la demanda de capacidad de computación impulsada por la IA generativa. Los denominados hiperscale data centers consumen enormes cantidades de electricidad y agua para alimentar y refrigerar miles de servidores especializados. Según el gobierno estatal, el rápido aumento de estas instalaciones amenaza con incrementar el coste de la electricidad para los ciudadanos, ejercer una presión considerable sobre la red eléctrica y comprometer los objetivos climáticos de Nueva York. Además, existe preocupación por la ocupación de suelo, el consumo de recursos hídricos y el impacto sobre las comunidades locales.

Durante el periodo de moratoria, las agencias estatales elaborarán nuevas normas para regular la implantación de estos complejos tecnológicos. Entre las iniciativas previstas figura la creación de un marco que permita a las comunidades negociar beneficios locales derivados de estos proyectos y la revisión de los incentivos fiscales existentes, incluyendo la posible eliminación de determinadas exenciones tributarias para los grandes centros de datos. El objetivo declarado es garantizar que el desarrollo de la infraestructura de IA genere beneficios económicos sin trasladar los costes ambientales y energéticos a la población.

La decisión ha generado una fuerte reacción en la industria tecnológica. Empresas y asociaciones del sector sostienen que la moratoria puede frenar inversiones multimillonarias y provocar que los nuevos proyectos se trasladen a estados como Texas, Virginia, Arizona o Florida, donde las políticas son más favorables al desarrollo de infraestructuras digitales. Desde esta perspectiva, la medida podría afectar a la competitividad de Nueva York en la carrera por atraer inversiones relacionadas con la inteligencia artificial y la computación en la nube.

No obstante, la moratoria refleja una tendencia creciente en Estados Unidos. A medida que aumenta la demanda de centros de datos para alimentar los modelos de IA, también crecen las protestas ciudadanas y las iniciativas legislativas orientadas a limitar su expansión debido a su elevado consumo energético, su impacto ambiental y su influencia sobre las infraestructuras locales. La decisión de Nueva York podría convertirse en un precedente para otros estados que buscan equilibrar el desarrollo tecnológico con la sostenibilidad y la protección de las comunidades.

El verdadero motivo por el que la gente rechaza los centros de datos de inteligencia artificial

Smith, Thomas (2026). The real reason people hate AI data centers so much. Publicado en Fast Company, 25 de junio de 2026.

El creciente rechazo social hacia los grandes centros de datos que sostienen el desarrollo de la inteligencia artificial. Aunque en apariencia las protestas se dirigen contra estas enormes infraestructuras tecnológicas, el texto sostiene que el verdadero problema no son los edificios en sí, sino el miedo, la desconfianza y la creciente inquietud pública hacia la propia IA como fenómeno social y económico.

En los últimos años, compañías tecnológicas vinculadas a la inteligencia artificial han impulsado la construcción de gigantescos centros de datos destinados a entrenar modelos avanzados y almacenar cantidades masivas de información. Sin embargo, estas instalaciones han comenzado a despertar una fuerte oposición ciudadana. Entre las críticas más frecuentes aparecen el elevado consumo energético, el posible aumento en las facturas eléctricas, el uso intensivo de agua en zonas vulnerables a la sequía, la contaminación generada por generadores diésel de respaldo y también el impacto visual o acústico que producen estas grandes construcciones en comunidades locales. A simple vista, parecería tratarse de una reacción puramente ambiental o económica.

El artículo, firmado por Thomas Smith, plantea sin embargo una interpretación más profunda. Según el autor, la hostilidad hacia estos centros de datos es en realidad una manifestación indirecta del temor generalizado que muchas personas sienten hacia la inteligencia artificial. Diversos estudios de opinión muestran que una parte significativa de la población considera que la IA avanza demasiado rápido, amenaza empleos, debilita la privacidad personal, incrementa la inseguridad sobre el uso de datos y puede escapar a cualquier control efectivo de los gobiernos. Como la inteligencia artificial es una tecnología abstracta e invisible —a diferencia de un teléfono móvil o un automóvil autónomo—, las personas terminan proyectando ese miedo en aquello que sí pueden ver físicamente: los centros de datos.

Smith explica que muchas críticas concretas contra estas instalaciones a veces están exageradas o descontextualizadas. Algunos estudios recientes muestran que el impacto sobre el precio de la electricidad no siempre es tan severo como suele afirmarse públicamente e incluso ciertos proyectos pueden estimular inversiones en infraestructura energética o generar empleo local de alta cualificación. Sin embargo, estos argumentos técnicos no suelen convencer a comunidades que perciben que se les está imponiendo una transformación tecnológica enorme sin consultarles ni ofrecer garantías suficientes sobre sus consecuencias sociales. El rechazo, por tanto, no responde únicamente a cálculos energéticos, sino a una sensación de pérdida de control colectivo frente a un cambio tecnológico acelerado.

El texto advierte además que las empresas tecnológicas están cometiendo un error estratégico cuando intentan responder al malestar ciudadano únicamente con datos técnicos o promesas económicas. La oposición a estas infraestructuras revela un problema más profundo: una parte creciente de la sociedad no confía en que el desarrollo de la inteligencia artificial esté siendo guiado por principios transparentes, regulaciones sólidas o mecanismos democráticos de supervisión. El autor sostiene que, mientras no existan espacios reales para que la ciudadanía participe en la discusión sobre el futuro de la IA, cualquier manifestación física del sector tecnológico seguirá convirtiéndose en blanco de protestas sociales cada vez más intensas.

Más allá del caso concreto de los centros de datos, este análisis refleja un fenómeno mayor: la inteligencia artificial ya no genera únicamente entusiasmo e innovación, sino también ansiedad social. El desarrollo tecnológico está entrando en una fase en la que no basta con construir sistemas más potentes; será igualmente necesario construir confianza pública. El debate sobre la infraestructura física de la IA se está transformando así en un debate mucho más amplio sobre gobernanza tecnológica, impacto social y legitimidad democrática en la era de la automatización inteligente.

Inteligencia artificial y sostenibilidad: retos y oportunidades para una computación responsable

Illustration of a sustainable community using AI, solar panels, wind turbines, and electric vehicles
A futuristic smart community leveraging AI for green solutions and renewable energy

Nishant, Rohit, Mike Kennedy y Jacqueline Corbett. “Artificial Intelligence for Sustainability: Challenges, Opportunities, and a Research Agenda.” International Journal of Information Management 53 (2020): 102104. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102104

El artículo sintetiza debates entre expertos, líneas de investigación emergentes y propuestas estratégicas sobre un tema de especial relevancia científica. En este caso, el foco se sitúa en la relación entre inteligencia artificial, infraestructuras digitales y sostenibilidad, una cuestión cada vez más central debido al crecimiento exponencial del uso de modelos avanzados y de la demanda energética asociada a los sistemas computacionales.

El artículo parte de una constatación clara: la expansión de la inteligencia artificial está generando beneficios notables en automatización, análisis de datos y apoyo a la toma de decisiones, pero también costes ambientales significativos. El entrenamiento de grandes modelos requiere enormes recursos de computación, centros de datos de alta capacidad y consumo intensivo de electricidad y agua. A ello se suman problemas como la obsolescencia acelerada del hardware, la extracción de minerales críticos y la huella ecológica derivada de cadenas globales de suministro tecnológicas. Por ello, los participantes del seminario sostienen que ya no basta con medir la precisión o velocidad de los sistemas; es imprescindible evaluar también su impacto material y energético.

Uno de los ejes principales del texto es la necesidad de desarrollar métricas comunes para una “IA sostenible”. Esto implica crear indicadores comparables sobre consumo energético, emisiones de carbono, eficiencia computacional, reutilización de modelos y coste social de despliegue. Sin estándares claros, resulta difícil comparar tecnologías o establecer políticas regulatorias eficaces. El informe subraya que muchas veces los avances en rendimiento se presentan sin transparencia suficiente sobre los recursos necesarios para alcanzarlos, lo que distorsiona la percepción de progreso tecnológico.

Otro aspecto destacado es la importancia de rediseñar tanto algoritmos como infraestructuras. El seminario propone impulsar modelos más pequeños y especializados cuando sean suficientes para una tarea concreta, técnicas de compresión y reutilización de parámetros, así como arquitecturas de hardware más eficientes. Del mismo modo, se plantea optimizar centros de datos mediante energías renovables, mejor refrigeración, gestión dinámica de cargas de trabajo y localización estratégica en zonas con menor impacto ambiental. La sostenibilidad, por tanto, no depende solo del software, sino de todo el ecosistema técnico que sostiene la inteligencia artificial.

El artículo también aborda la dimensión ética y política del problema. La concentración de capacidad computacional en unas pocas grandes corporaciones y países genera desigualdades de acceso al desarrollo de IA. Si solo actores con enormes recursos energéticos y financieros pueden competir, se amplían brechas científicas y económicas. Por ello, se plantea la necesidad de infraestructuras compartidas, cooperación internacional y políticas públicas que permitan democratizar el acceso a la computación avanzada sin reproducir monopolios tecnológicos.

El documento concluye que la sostenibilidad debe integrarse como criterio estructural en la investigación y evaluación de la inteligencia artificial. No se trata de frenar la innovación, sino de orientarla hacia modelos compatibles con límites ecológicos y con una distribución más justa de beneficios y costes. En esa visión, el futuro de la IA dependerá no solo de cuánto pueda hacer, sino de cómo, para quién y a qué precio ambiental lo haga.

Bibliotecas sostenibles: liderazgo, resiliencia y compromiso con la comunidad

Sustainable Libraries Initiative. “Home.” Accessed April 5, 2026. https://www.sustainablelibrariesinitiative.org/

La Sustainable Libraries Initiative (SLI) es una iniciativa internacional orientada a capacitar a los profesionales de bibliotecas para integrar la sostenibilidad como eje central de su actividad. Su misión consiste en impulsar prácticas que sean ambientalmente responsables, socialmente equitativas y económicamente viables, contribuyendo así a comunidades más resilientes frente a desafíos como el cambio climático.

El proyecto surge del compromiso del sector bibliotecario por asumir un papel activo en la construcción de un futuro sostenible. Para ello, la SLI proporciona herramientas, recursos y metodologías que permiten a las bibliotecas incorporar la sostenibilidad en la toma de decisiones, en la gestión de recursos, en el diseño de servicios y en la creación de alianzas estratégicas. Este enfoque se basa en el denominado “triple balance” (triple bottom line), que articula las dimensiones ambiental, social y económica como pilares inseparables del desarrollo sostenible.

Uno de los principales instrumentos de la iniciativa es el Sustainable Library Certification Program (SLCP), que ofrece una hoja de ruta estructurada para que las bibliotecas implementen políticas y prácticas sostenibles en todos sus ámbitos: desde las instalaciones y operaciones hasta la programación cultural, la tecnología y la relación con la comunidad. Este programa no solo fomenta la mejora interna de las instituciones, sino que también refuerza su papel como agentes educativos y sociales capaces de promover la conciencia ambiental y la resiliencia comunitaria.

Además, la SLI promueve una comunidad de práctica en la que bibliotecarios de todo el mundo comparten experiencias, conocimientos y estrategias. En este contexto, la innovación no se entiende como una adopción tecnológica aislada, sino como un proceso colaborativo y progresivo que permite a las bibliotecas adaptarse a los cambios sociales y ambientales sin perder su identidad ni sus valores fundamentales.

En conjunto, la Sustainable Libraries Initiative redefine el papel de las bibliotecas en el siglo XXI, situándolas como actores clave en la transición hacia sociedades más sostenibles. Más allá de su función tradicional, las bibliotecas se consolidan como espacios de aprendizaje, acción y liderazgo en torno a los grandes retos globales.

Las bibliotecas impulsan la educación para el desarrollo sostenible

Hauke, Petra, Antonia Mocatta y Priscilla Nga Ian Pun, eds. Libraries Driving Education for Sustainable Development. De Gruyter Saur, 2025.

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El libro se centra en el papel clave que desempeñan las bibliotecas en impulsar la Educación para el Desarrollo Sostenible (EDS), un componente esencial de los programas educativos de la UNESCO para la Agenda 2030. El texto destaca que las bibliotecas no solo proporcionan acceso a recursos informativos, sino que funcionan como instituciones de aprendizaje activo, donde comunidades diversas pueden explorar conocimientos, habilidades y valores vinculados con la sostenibilidad. En el contexto de la EDS, estos espacios fomentan competencias como el pensamiento crítico, la colaboración y la comprensión de desafíos globales como el cambio climático, la equidad social y la justicia ambiental.

Además, el informe argumenta que las bibliotecas verdes o sostenibles —aquellas que integran prácticas ecológicas en su gestión y servicios— merecen reconocimiento como socios activos en los esfuerzos nacionales e internacionales por alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Se subraya que iniciativas innovadoras como proyectos educativos informales, programas comunitarios y alianzas intersectoriales amplían la influencia educativa de las bibliotecas más allá de las colecciones tradicionales. Esto posiciona a las bibliotecas como agentes que no solo difunden información, sino que también inspiran acción y cambio en sus comunidades locales.

La obra también integra análisis y ejemplos de experiencias de bibliotecas que han implementado proyectos alineados con la EDS, mostrando cómo estas instituciones pueden traducir conceptos globales en actividades tangibles —por ejemplo, talleres sobre sostenibilidad, exposiciones educativas y colaboraciones con escuelas o asociaciones civiles. A través de estos casos se ilustra cómo las bibliotecas contribuyen a una educación más inclusiva, equitativa y transformadora, reforzando su rol como espacios educativos y culturales que apoyan tanto a individuos como a comunidades en la construcción de un futuro sostenible.

Directrices de la IFLA para bibliotecas verdes

Hauke, Petra, Antonia Mocatta y Priscilla Nga Ian Pun. IFLA Guidelines for Green Libraries. The Hague: International Federation of Library Associations and Institutions (IFLA) 2026

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IFLA Guidelines for Green Libraries constituyen un marco integral y sistemático para el desarrollo, la gestión y la evaluación de bibliotecas verdes y sostenibles en contextos muy diversos, tanto geográficos como institucionales.

El documento parte de una concepción amplia de la sostenibilidad, entendida como la interrelación equilibrada entre la responsabilidad ambiental, la equidad social y la viabilidad económica. Desde esta perspectiva, las directrices no se limitan a cuestiones medioambientales, sino que proponen una transformación transversal del quehacer bibliotecario, alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible y con los retos sociales contemporáneos.

El texto aborda de manera detallada la integración de la sostenibilidad en la gobernanza y la gestión estratégica de las bibliotecas, subrayando la importancia del liderazgo institucional, la definición de políticas claras y la incorporación de criterios sostenibles en la toma de decisiones. Se destaca el papel fundamental de la formación y sensibilización del personal, entendida como un elemento clave para garantizar la coherencia entre los valores de la organización y sus prácticas diarias. La sostenibilidad se presenta así como una responsabilidad compartida que debe impregnar la cultura organizativa de la biblioteca.

En el ámbito operativo, las directrices ofrecen orientaciones prácticas sobre la gestión eficiente de recursos, el uso responsable de la energía y los materiales, y la reducción del impacto ambiental de las actividades cotidianas. Se presta especial atención a la planificación y gestión de edificios, instalaciones y equipamientos bibliotecarios, promoviendo criterios de diseño sostenible, mantenimiento responsable y adaptación a las condiciones locales. Asimismo, se analizan los desafíos y oportunidades asociados al uso de las tecnologías de la información y la comunicación, enfatizando la necesidad de equilibrar innovación tecnológica y sostenibilidad ambiental.

Las Guidelines también profundizan en la dimensión social de las bibliotecas verdes, destacando su compromiso con la accesibilidad, la inclusión y la participación comunitaria. Las bibliotecas son concebidas como espacios abiertos y equitativos que contribuyen al bienestar colectivo, fomentan la alfabetización ambiental y actúan como agentes educativos en materia de sostenibilidad. En este sentido, el documento subraya el potencial de los servicios, las colecciones y las actividades bibliotecarias para sensibilizar a la ciudadanía y promover cambios de comportamiento hacia modelos más sostenibles.

Un elemento central del texto es la insistencia en la evaluación continua y la mejora progresiva. Las directrices animan a las bibliotecas a establecer mecanismos de seguimiento y medición de impacto que permitan valorar el grado de cumplimiento de los objetivos sostenibles y ajustar las estrategias cuando sea necesario. A través de estudios de caso y ejemplos de buenas prácticas, se demuestra que bibliotecas de distintos tamaños, recursos y contextos pueden generar un impacto ambiental y social significativo mediante acciones adaptadas a su realidad específica.

En conjunto, IFLA Guidelines for Green Libraries posiciona a las bibliotecas no solo como instituciones comprometidas con la sostenibilidad, sino como referentes y modelos para sus comunidades. El documento refuerza la idea de que las bibliotecas pueden desempeñar un papel activo en la transición hacia sociedades más justas, inclusivas y respetuosas con el medio ambiente, integrando los principios de sostenibilidad en todos los niveles de su actividad.

Inteligencia artificial y huella ambiental

Crownhart, Casey. “In a First, Google Has Released Data on How Much Energy an AI Prompt Uses.” MIT Technology Review, 21 ago. 2025. https://www.technologyreview.com/2025/08/21/1122288/google-gemini-ai-energy/

Un análisis basado en un informe técnico de Google que desglosa, por primera vez con detalle, la huella ambiental de las consultas al sistema de inteligencia artificial Gemini.

Google reveló que una consulta de texto típica —evaluada por la mediana de uso, es decir, aquella que se sitúa en el centro de la distribución de todos los prompts— consume aproximadamente 0,24 vatios-hora (Wh) de electricidad, genera cerca de 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO₂e) y requiere alrededor de 0,26 mililitros de agua, lo que equivale a unas cinco gotas. Para ponerlo en perspectiva cotidiana, la compañía equiparó esa cifra energética con la que emplea encender una televisión durante menos de nueve segundos. Estas métricas son parte de una metodología “full stack” desarrollada por Google, que intenta medir no solo el consumo directo de los procesadores de IA, sino también el uso de energía en sistemas auxiliares, memoria, infraestructura en reposo y refrigeración.

Google además destacó que la eficiencia de Gemini ha mejorado de forma dramática en el último año: desde mayo de 2024 hasta mayo de 2025, el consumo energético por consulta se redujo 33 veces y la huella de carbono se redujo 44 veces, mientras que, paralelamente, la calidad de las respuestas del modelo fue incrementándose. Estos avances se atribuyen a mejoras tanto de software —optimización de los modelos y algoritmos— como de hardware e infraestructura en los centros de datos de Google. La divulgación de estos datos se presenta como un paso hacia una mayor transparencia en el sector tecnológico, dada la creciente preocupación global por el impacto ambiental de los grandes modelos de IA y el uso masivo de energía de los centros de datos que los soportan.

Sin embargo, este enfoque también ha generado debate entre expertos ambientales. Algunos especialistas señalan que las cifras oficiales de Google, aunque impresionantes, pueden quedar cortas si no consideran factores indirectos más amplios, como la energía consumida por la generación eléctrica o el impacto del entrenamiento de los modelos a gran escala, que históricamente ha requerido volúmenes de energía y recursos muchísimo mayores que la inferencia diaria. Además, la extrapolación del consumo por prompt individual a escala global —con miles de millones de interacciones diarias— subraya que incluso pequeños valores por consulta pueden traducirse en una carga energética significativa cuando se multiplican por volumen de uso. Estas discusiones ponen de relieve la complejidad de medir con precisión el impacto ecológico de las tecnologías de IA y la necesidad de métricas estandarizadas en toda la industria.

La IA llegará a consumir hasta el 12 % del consumo eléctrico total de Norteamérica hacia el 2040.

CNET. 2025. “AI Is the ‘Biggest Driver’ of Electricity Use in North America, a New Energy Report Shows.” CNET, octubre 2025. https://www.cnet.com/tech/services-and-software/ai-is-the-biggest-driver-of-electricity-use-in-north-america-a-new-energy-report-shows/

La demanda de electricidad en Norteamérica está siendo impulsada de forma creciente por la expansión de centros de datos dedicados a la inteligencia artificial (IA). Según un nuevo informe citado por CNET, se proyecta que estos centros, por sí solos, puedan llegar a representar hasta el 12 % del consumo eléctrico total de Norteamérica hacia el 2040.

Este aumento masivo del consumo no es casual: los algoritmos de IA requieren enormes recursos computacionales y un suministro constante de electricidad para alimentar GPUs de alto rendimiento, mantener servidores y sistemas de refrigeración, así como garantizar disponibilidad continua. Esa necesidad energética coloca a la IA como la “principal fuerza motriz” detrás del crecimiento de la demanda eléctrica en la región.

Esos centros de datos, que albergan miles de ordenadores para gestionar todo, desde el entrenamiento de modelos de IA hasta la respuesta a tus solicitudes de ChatGPT, Gemini y Sora, consumirán no solo megavatios de electricidad, sino también millones de galones de agua y miles de acres de tierra.

El impacto ya empieza a notarse en los sistemas energéticos: en Estados Unidos, los centros de datos representan una parte sustancial del crecimiento previsto en demanda eléctrica de aquí a 2030. Si continúa esta tendencia, la presión sobre la red eléctrica, la necesidad de más generación, infraestructura y inversiones energéticas será mayor. Eso plantea retos de sostenibilidad, pues buena parte de esta electricidad todavía proviene de fuentes fósiles, lo que implica un aumento de emisiones y de la huella ambiental ligada al “boom” de la IA.

En julio, la administración Trump publicó lo que denomina el Plan de Acción de IA de Estados Unidos, en el que insta a acelerar la construcción de centros de datos, dejando en segundo plano las cuestiones normativas. «El sistema de permisos medioambientales y otras normativas de Estados Unidos hacen que sea casi imposible construir esta infraestructura en el país con la rapidez necesaria».

Pero a pesar del rápido avance de la IA y del retroceso de la administración Trump en materia de regulaciones medioambientales en Estados Unidos, la empresa prevé que las emisiones globales se reducirán un 63 % para 2060. El informe estima que lo que está sucediendo en Estados Unidos tendrá un mayor efecto en el país, con un retraso de unos cinco años en la reducción de emisiones, y no tanto en los objetivos mundiales de energía limpia.

En definitiva —y según lo que denuncia el informe citado por CNET—, la expansión de la inteligencia artificial no es neutra en términos energéticos: su demanda creciente transforma la estructura del consumo eléctrico en Norteamérica, lo que pone en evidencia la necesidad de replantear políticas energéticas, promover el uso de energías renovables y diseñar una gobernanza de la IA que tenga en cuenta su impacto ambiental.

Consideraciones sobre el impacto ambiental de la IA en la ciencia

Panel discussing AI’s environmental impact in scientific research
Experts discuss the environmental costs and sustainability challenges of using AI in scientific research.

Albornoz, Denisse; Natalia Norori. Considerations on the environmental impact of AI in science. Working Paper, International Science Council, septiembre de 2025. DOI:10.24948/2025.10.

Texto completo

El informe analiza las consecuencias ambientales del uso de inteligencia artificial en la investigación científica. Propone marcos conceptuales, metodologías de evaluación aplicables y estrategias para reducir la huella ecológica de los proyectos científicos impulsados por IA. Está dirigido a investigadores, instituciones y responsables de políticas interesados en comprender tanto los costos ambientales como las formas de mitigarlos.

En primer lugar, el informe ofrece una visión integral del ciclo de vida de una aplicación de IA en ciencia, desde la recolección y preparación de datos, pasando por el entrenamiento de modelos, hasta su despliegue, mantenimiento y eventual reemplazo. Se enfatiza que los impactos ambientales no se limitan al consumo inmediato de energía (por ejemplo, la electricidad necesaria durante el entrenamiento de los modelos), sino que abarcan también efectos indirectos o de “rebound”, como la creación de nuevos datasets para satisfacer demandas crecientes, la necesidad de hardware de alto consumo energético y los costos asociados a refrigeración, infraestructura de servidores y transporte.

El informe subraya además que la evidencia empírica detallada sobre los impactos ambientales específicos sigue siendo limitada, lo que dificulta estimar con precisión métricas como emisiones de carbono o consumo de agua en muchos proyectos científicos con IA. Ante esta falta de datos, es necesario apoyarse en modelos, simulaciones o ejemplos aislados, lo que restringe la generalización. Sin embargo, los autores presentan herramientas conceptuales para que científicos e instituciones puedan evaluar sus propios proyectos: plantillas de estimación, criterios de transparencia, métricas de consumo energético, huella de carbono, uso de hardware, ubicación geográfica (que afecta la eficiencia energética), entre otras.

Una aportación destacada del documento es su énfasis en alternativas más “frugales” o ligeras para determinados usos de IA, especialmente en contextos con menos recursos. Se promueven modelos más pequeños, entrenamientos locales o descentralizados, reutilización de modelos previamente entrenados, optimización de hardware y técnicas que reduzcan el consumo energético, como el ajuste fino en lugar del entrenamiento completo o la eficiencia algorítmica. Estas estrategias no solo disminuyen el impacto ambiental directo, sino que también fomentan la inclusión, permitiendo que centros de investigación en países con recursos limitados puedan participar activamente sin generar costos ecológicos excesivos.

Finalmente, el informe ofrece recomendaciones estratégicas para investigadores, instituciones y responsables de políticas: incorporar evaluaciones ambientales desde la fase de diseño de los proyectos de IA, transparentar los costos ecológicos en los informes científicos, fomentar políticas institucionales que promuevan el uso eficiente de la IA, invertir en infraestructuras energéticamente sostenibles, impulsar estándares comunes de medición de impacto y considerar la justicia ambiental, evaluando cómo las decisiones tecnológicas pueden afectar de manera desigual a distintas regiones, especialmente aquellas con menor capacidad técnica o energética.

El 71% de los estadounidenses teme que la IA deje a «demasiadas personas sin trabajo de forma permanente»

«71% of Americans Fear That AI Will Put Too Many People Out of Work Permanently.» ZDNet, 2025. https://www.zdnet.com/article/71-of-americans-fear-that-ai-will-put-too-many-people-out-of-work-permanently/.

Un estudio de ZDNet revela que el 71% de los estadounidenses teme que la inteligencia artificial (IA) elimine permanentemente demasiados empleos.

Un reciente sondeo realizado por Reuters e Ipsos revela que la mayoría de los estadounidenses está preocupada por los posibles impactos de la inteligencia artificial (IA) en diversos ámbitos, como el mercado laboral y la estabilidad política. La encuesta, realizada a 4,446 adultos en Estados Unidos, indica que el 71% teme que la IA desplace permanentemente a un número inaceptablemente alto de trabajadores, especialmente en roles de procesamiento de información y comunicación, como traductores y representantes de servicio al cliente. Esta preocupación coincide con predicciones de líderes del sector tecnológico, como los CEOs de Anthropic, OpenAI y Amazon, sobre el potencial de sus herramientas de IA para reemplazar a trabajadores humanos. Hasta el momento, los efectos concretos sobre el empleo han sido limitados, aunque algunos recién graduados en informática han encontrado más dificultades para ingresar al sector tecnológico.

Sin embargo, también hay un reconocimiento de que la IA podría generar nuevos empleos y mejorar la productividad en ciertos sectores. A pesar de ello, persiste la preocupación sobre cómo se gestionará la transición laboral y si los trabajadores podrán adaptarse a los cambios tecnológicos., el 60% de los participantes cree que la IA podría afectar.

El sondeo también señala otras inquietudes sobre la IA. Más del 77% de los encuestados temen el “caos político” que podrían generar rivales internacionales de Estados Unidos mediante el uso de estas herramientas. Este temor se fundamenta en la proliferación de deepfakes y modelos avanzados de texto a voz que facilitan la suplantación de personas y la manipulación de la opinión pública. Por ejemplo, el informe anual de OpenAI de 2025 documenta operaciones de origen probablemente chino que utilizaron ChatGPT para generar publicaciones y comentarios falsos en redes sociales con fines políticos..

Además, la encuesta refleja preocupaciones sobre la erosión de las relaciones interpersonales debido a los compañeros virtuales impulsados por IA (66%) y sobre el alto consumo energético de estas tecnologías (61%). En conjunto, estos hallazgos subrayan que la sociedad estadounidense percibe la IA no solo como un desafío laboral, sino también como un riesgo político, social y ambiental que requiere atención y regulación..