Introducción

La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse. Está entrando en nuestras formas de trabajar, de buscar información, de analizar datos, de redactar documentos y de tomar decisiones. También en el ámbito ambiental.

Pero, como ocurre con cualquier tecnología que se incorpora rápidamente a la sociedad, su llegada plantea preguntas necesarias: ¿Qué impactos ambientales tiene? ¿Cómo se mide su consumo energético? ¿Qué papel deben jugar los profesionales ambientales en su uso? ¿Puede ayudarnos a trabajar mejor sin alejarnos de los principios de sostenibilidad que defendemos?

Quizá lo más honesto sea reconocer que todavía no tenemos todas las respuestas. Pero sí creemos que merece la pena empezar a hacernos las preguntas adecuadas.

De la electricidad a la Inteligencia Artificial: una cuestión de uso consciente

Cuando apareció la electricidad, nadie planteaba volver a las velas.

La electricidad transformó nuestra forma de vivir y trabajar. Mejoró la calidad de vida, permitió desarrollar industrias, facilitó nuevas tecnologías y abrió posibilidades que antes parecían inimaginables. Con el tiempo, sin embargo, también aprendimos algo importante: no bastaba con tener acceso a la electricidad, sino que había que utilizarla bien.

Aprendimos a apagar luces innecesarias, a utilizar equipos más eficientes, a reducir consumos, a incorporar energías renovables y a valorar la eficiencia energética como un criterio básico de gestión.

Con la Inteligencia Artificial podríamos estar ante una reflexión parecida.

No se trata de prohibirla. Se trata de utilizarla con intención.

La IA puede ser útil, pero no debería usarse de forma automática, acrítica o simplemente porque está disponible. Como cualquier recurso, conviene preguntarse cuándo aporta valor, cuándo no es necesaria y cómo podemos integrarla de forma coherente con una cultura de eficiencia y responsabilidad.

Qué sabemos hoy sobre el impacto ambiental de la IA

La Inteligencia Artificial, aunque la percibamos como algo “digital”, depende de infraestructuras físicas: centros de datos, servidores, sistemas de refrigeración, redes eléctricas, agua, equipos electrónicos, materiales y minerales.

La Agencia Internacional de la Energía recuerda que la IA se desarrolla y opera principalmente en centros de datos, instalaciones que integran servidores, almacenamiento, equipos de red, refrigeración y otros sistemas auxiliares necesarios para garantizar su funcionamiento.

También sabemos que el crecimiento de los centros de datos está aumentando la preocupación sobre su demanda eléctrica, su consumo de agua y su integración en los sistemas energéticos. La Comisión Europea señala que los centros de datos son una infraestructura esencial para servicios digitales, almacenamiento en la nube, IA y otros usos, pero advierte de que su demanda energética creciente supone un reto y que su impacto ambiental depende, entre otros factores, del agua utilizada para refrigeración y del origen de la energía consumida.

Por su parte, el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente ha señalado que los centros de datos consumen energía y, en determinados casos, agua para refrigeración, y que estos impactos varían en función del diseño, la tecnología empleada y la ubicación.

Por eso, quizá no sea suficiente decir simplemente que “la IA contamina mucho”, ya que esa afirmación no ayuda demasiado a entender el problema.

Una formulación más prudente podría ser esta: sabemos que existen impactos ambientales asociados al uso de la IA, aunque todavía se está avanzando en su medición, evaluación y transparencia.

De hecho, la propia regulación europea está empezando a poner el foco en la necesidad de medir mejor el comportamiento energético y ambiental de los centros de datos. La Comisión Europea ha impulsado obligaciones de seguimiento y reporte sobre rendimiento energético y huella hídrica, y en España el MITECO ha desarrollado información específica sobre eficiencia energética y sostenibilidad en estas instalaciones.

Entre el impacto y la utilidad: el papel de la IA

Hablar del impacto ambiental de la IA no significa ignorar sus posibles beneficios.

La Inteligencia Artificial también puede ayudar a mejorar la gestión ambiental. Puede apoyar la detección de emisiones, la monitorización de instalaciones, la optimización de consumos energéticos, la identificación de ineficiencias o el análisis de grandes volúmenes de información.

El Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente menciona, por ejemplo, el uso de IA para analizar datos satelitales y apoyar la detección de emisiones de metano a través de su Observatorio Internacional de Emisiones de Metano.

La Agencia Internacional de la Energía también ha analizado el doble papel de la IA: por un lado, como tecnología que incrementa la demanda energética asociada a centros de datos; por otro, como herramienta con potencial para optimizar sistemas energéticos, mejorar la innovación y apoyar la eficiencia.

En nuestro trabajo habitual, este potencial puede traducirse en usos muy concretos: ordenar información normativa, resumir documentación extensa, comparar datos, preparar borradores, detectar patrones o facilitar la toma de decisiones.

Pero aquí aparece una cuestión clave: que la IA pueda ayudar no significa que deba sustituir el criterio técnico.

La IA puede complementar al técnico. No sustituirlo

Uno de los mayores riesgos de la IA no es únicamente ambiental. También es profesional.

La IA puede resumir, organizar información, generar borradores, proponer estructuras o detectar relaciones entre datos. Pero no sustituye el conocimiento técnico, la experiencia acumulada, la interpretación normativa ni el criterio profesional.

En un ámbito como el medio ambiente, la seguridad industrial o la prevención de riesgos laborales, esto es especialmente importante. No basta con obtener una respuesta aparentemente correcta. Hay que verificarla, contextualizarla, contrastarla con la normativa aplicable y valorar si realmente encaja con la actividad, la instalación, el territorio y las obligaciones concretas del cliente.

La IA puede ayudar a pensar mejor. Pero no debería llevarnos a pensar menos.

Por eso, el papel del técnico ambiental sigue siendo imprescindible. La herramienta puede apoyar el proceso, pero la responsabilidad, la interpretación y la decisión final siguen necesitando criterio humano.

Preguntas para un uso más responsable

Quizá el debate no debería centrarse solo en si usamos IA o no, sino en cómo la usamos.

Antes de recurrir a una herramienta de IA, podemos plantearnos algunas preguntas sencillas:

• ¿Realmente necesito utilizar IA para esta tarea?
• ¿Estoy resolviendo un problema real?
• ¿La utilizo porque aporta valor o simplemente porque puedo hacerlo?
• ¿Necesito generar una imagen, un vídeo o un contenido complejo?
• ¿Sería suficiente una tabla, un esquema o un texto claro?
• ¿Estoy utilizando la IA para pensar mejor o para pensar menos?

Estas preguntas no pretenden convertirse en una metodología cerrada. Son simplemente una invitación a usar la tecnología con más intención.

Porque no todos los usos tienen el mismo impacto ni el mismo valor. Una consulta breve para ordenar ideas no es lo mismo que generar múltiples imágenes, vídeos o respuestas extensas sin necesidad. El propio debate internacional sobre IA y sostenibilidad está poniendo cada vez más atención no solo en la infraestructura, sino también en los patrones de uso y en la necesidad de mejorar la eficiencia.

El buen prompt también puede ser una forma de eficiencia

En medio ambiente estamos acostumbrados a hablar de evitar desperdicios: de materiales, de agua, de energía o de materias primas.

Quizá podamos aplicar una lógica parecida a nuestra relación con la IA.

Una consulta mal planteada suele generar respuestas poco útiles. Eso obliga a repetir, corregir, pedir aclaraciones, reformular y volver a empezar. En cambio, una consulta clara, bien estructurada y con contexto suficiente suele ofrecer una respuesta más ajustada desde el primer intento.

No es lo mismo preguntar:

“Hazme un texto sobre sostenibilidad.”

Que plantear:

“Redacta un texto breve, en tono profesional y cercano, dirigido a empresas industriales, sobre la importancia de revisar periódicamente los requisitos legales ambientales aplicables. Incluye una introducción, tres ideas clave y una conclusión práctica.”

El segundo caso probablemente genera un resultado más útil, reduce iteraciones innecesarias y permite trabajar de forma más eficiente.

En ese sentido, un mejor prompt también puede ser una forma de utilizar la tecnología de manera más responsable.

No porque cada consulta individual vaya a resolver el problema ambiental de la IA, sino porque ayuda a incorporar una mentalidad de eficiencia en el uso de los recursos digitales.

Inspirarnos en las 3R ambientales

Los profesionales ambientales llevamos años trabajando con conceptos como la prevención, la eficiencia y las 3R: reducir, reutilizar y reciclar.

No se trata de presentar una “metodología oficial” para usar IA, sino de inspirarnos en esa filosofía para reflexionar sobre nuestros hábitos digitales.

Podríamos pensar, por ejemplo, en:

REDUCIR consultas innecesarias.
Antes de usar IA, valorar si realmente aporta valor a la tarea o si podemos resolverla de una forma más sencilla: con una tabla, un esquema, una búsqueda directa en una fuente fiable o nuestro propio criterio técnico.

La idea sería evitar usar IA por inercia, igual que intentamos evitar consumos innecesarios de energía, agua o materiales.

REUTILIZAR prompts eficaces.
Si una instrucción funciona bien para una tarea recurrente, podemos guardarla y adaptarla en lugar de empezar siempre desde cero.

RECICLAR para mejorar, transformar y dar un nuevo uso a lo ya trabajado.
Esto implica refinar la forma en que interactuamos con la herramienta y mejorar progresivamente nuestras preguntas para obtener respuestas más útiles, claras y verificables.

No es simplemente volver a usar lo mismo, sino aprovechar una respuesta, una estructura o un aprendizaje previo para convertirlo en algo mejor o diferente.

Así, “reciclar” no sería repetir, sino evolucionar lo que ya tenemos.

Esta reflexión conecta con una idea muy conocida en sostenibilidad: la mejor gestión del recurso empieza muchas veces por evitar el uso innecesario.

¿Podemos elegir una IA más sostenible?

Esta es una pregunta relevante, pero también compleja.

Actualmente resulta difícil comparar de forma objetiva todas las herramientas de IA desde el punto de vista ambiental. Falta información homogénea, comparable y transparente sobre consumos, centros de datos, origen de la energía, agua utilizada, ciclo de vida de equipos o gestión de infraestructuras.

La Comisión Europea está avanzando en medidas de transparencia y reporte para centros de datos, incluyendo información sobre rendimiento energético y huella hídrica, precisamente porque disponer de datos comparables es clave para evaluar mejor estas infraestructuras.

Mientras esa información mejora, pueden valorarse algunos aspectos: la transparencia corporativa de los proveedores, sus compromisos ambientales, el uso de energías renovables, la información disponible sobre sus centros de datos, sus políticas de eficiencia y su alineación con marcos regulatorios europeos.

No siempre será posible tener una respuesta perfecta. Pero sí podemos empezar a incorporar estas preguntas dentro de nuestras decisiones tecnológicas.

Una invitación a reflexionar

La Inteligencia Artificial ha llegado para quedarse, pero eso no significa que tengamos que utilizarla en todo ni para todo.

Sabemos que requiere energía, agua e infraestructuras digitales. También sabemos que, en determinados contextos, puede ayudar a optimizar procesos, detectar ineficiencias, analizar información o apoyar la toma de decisiones.

Por eso, quizá la cuestión no sea posicionarnos simplemente a favor o en contra de la IA. La verdadera pregunta es cuándo tiene sentido utilizarla, cuándo es preferible no hacerlo y cómo podemos aplicar también aquí los principios de eficiencia, mejora continua y responsabilidad que llevamos años aplicando al resto de recursos.

Desde PREOCA no pretendemos presentar respuestas cerradas. Como consultoría ambiental, también estamos aprendiendo, observando y reflexionando sobre el papel que pueden tener estas herramientas en nuestro trabajo y en el de las organizaciones.

Porque utilizar la IA de forma responsable no significa incorporarla siempre. A veces significará usarla mejor. Otras veces, significará no usarla.

Este es un tema en constante evolución, y precisamente por eso creemos que merece la pena seguir observándolo con criterio técnico, mirada ambiental y una actitud prudente.

La tecnología seguirá avanzando. El reto será decidir cómo la usamos sin perder de vista aquello que ya sabemos: la eficiencia, la responsabilidad y el sentido común también deben aplicarse al mundo digital.