La IA generativa multiplicará 1 000 veces los residuos electrónicos

El desarrollo de la inteligencia artificial generativa por gigantes tecnológicos como Google, Microsoft y Meta está dejando una huella ambiental preocupante. Un estudio reciente estima que la basura electrónica asociada a esta tecnología podría multiplicarse hasta por 1 000 para 2030, alcanzando entre 1,2 y 5 millones de toneladas.

Esto implicaría un aumento exponencial en el uso de materiales tóxicos como el plomo y el cromo, sumado al gasto de agua para enfriar los servidores de datos, donde se concentran estas operaciones las 24 horas del día.

Según la investigación publicada en Nature Computational Science , cada vez se requieren más servidores y equipos potentes para procesar modelos avanzados de IA, como ChatGPT, Copilot y Gemini. Se proyectan cuatro escenarios posibles: en el más moderado, el crecimiento de estos residuos sería de un 85%, y en el más agresivo, hasta un 136%, igualando el uso masivo de plataformas como Facebook. Sin embargo, la rápida expansión y la corta vida útil de los servidores aceleran este problema, pues el equipo debe reemplazarse en un promedio de tres a cinco años.

A este panorama se suman posibles bloqueos en la distribución de semiconductores, una pieza clave para la IA. Según los investigadores, la falta de chips de última generación podría aumentar la basura electrónica hasta en un 14%, lo que añadiría alrededor de 5,7 millones de toneladas anuales. Además, el estudio apunta a que el 62% de estos residuos podría evitarse prolongando la vida útil del hardware al menos un año.

El impacto ambiental también incluye una alta concentración de estos residuos en regiones como Norteamérica (58%), Asia Oriental (25%) y Europa (14%). Aunque una gran parte se destina luego a países de África y Asia para su diseño, el costo ambiental sigue siendo elevado, con materiales tóxicos y metales valiosos que podrían recuperar hasta $28,000 millones si se reciclan adecuadamente.

Las cifras y proyecciones resaltan la urgencia de implementar una economía circular para mitigar el impacto. Aunque los expertos reconocen la dificultad de reciclar componentes como las GPU, la reutilización de partes específicas podría reducir la generación de residuos en un 42%. Sin embargo, el estudio omite aspectos clave, como los dispositivos de enfriamiento en los servidores, dejando abierta la discusión sobre las mejores soluciones para una IA sostenible.