La inteligencia artificial se ha hecho tan cotidiana en nuestra vida que millones de personas buscan y dialogan cada día con ella para buscar soluciones. La previsión es que a medio plazo buscar en Internet como se ha hecho toda la vida con Google cambie en favor a los asistentes inteligentes. Y esto OpenAI lleva todas las de ganar. Pero hablar con ChatGPT tiene su truco para dar con la respuesta más eficiente.
Para lograr los mejores resultados, el uso de los prompts resulta idóneo para que la herramienta proporcione información de todo tipo, incluyendo texto, imágenes o código. Pero para muchos hablar con ChatGPT es otra cosa y utilizan esta IA como una especia de chatbot para hablar de cualquier asunto. Mala idea para el planeta.
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Hablar con ChatGPT puede ser un gasto energético desmesurado
Y es que un gesto inocente como saludar a ChatGPT puede tener un coste ambiental inesperado. Un simple “Hola, ¿cómo estás?” activa procesos computacionales que consumen electricidad, agua y recursos con una huella energética difícil de percibir, pero cada vez más significativa.
Según estimaciones compartidas por el propio modelo, responder con un amable “Muy bien, gracias por preguntar 😊 ¿Y tú?” equivale a mantener encendida una bombilla LED de 10 vatios durante 72 segundos. Puede parecer insignificante, hasta que se multiplica por los más de 122 millones de usuarios diarios de esta plataforma. Cada palabra suma.
Dos etapas, un mismo gasto: entrenar y hablar con ChatGPT
El consumo energético de los modelos de IA se divide en dos momentos: el entrenamiento del modelo, que ocurre una sola vez (o pocas) pero tiene un impacto masivo; y el uso diario, que aunque menor por interacción, se acumula con el tiempo al hablar con ChatGPT. Antonio Pita, profesor de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), lo explica con claridad: “El entrenamiento requiere semanas o meses de cálculo intensivo en centros de datos con miles de GPUs trabajando en paralelo. El coste energético es enorme, aunque solo ocurra una vez”.
Una vez desplegado, cada pregunta al hablar con ChatGPT —desde una receta hasta un ensayo técnico— activa millones de cálculos que requieren potencia computacional significativa. «Generar una respuesta nueva desde cero no es comparable a enviar un email. Incluso el texto más simple requiere una cantidad notable de recursos», apunta Pita.
¿Texto, imagen o vídeo? El coste ambiental varía
No todas las peticiones cuestan lo mismo. Las tareas más sostenibles son las de texto simple. Pero cuando se trata de imágenes, vídeos o análisis de grandes documentos, la historia cambia. Según datos estimados:
- Analizar 100 páginas puede suponer entre 20 y 50 vatios-hora.
- Generar una sola imagen con IA puede costar entre 10 y 100 vatios-hora.
- Crear un vídeo con herramientas como Sora o Runway eleva el consumo por encima de 1.000 vatios por minuto.
- Y entrenar desde cero un modelo como GPT puede requerir entre 1 y 10 gigavatios-hora, equivalente al consumo de electricidad de miles de hogares durante un año.
Como explica Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo AID4So (Artificial Intelligence and Data for Society), “aunque cada interacción diaria es menos intensiva, su acumulación puede igualar o superar el coste energético del entrenamiento inicial”.
El coste hídrico: IA que también ‘bebe’
La IA no solo consume electricidad, sino también agua. “Los centros de datos necesitan enfriar sus sistemas, y lo hacen con agua”, indica Zora Kovacic, profesora de Economía y Empresa de la UOC. Este uso es no consuntivo, es decir, el agua se devuelve a su cauce tras su uso, pero su impacto puede ser alto en zonas con estrés hídrico como España.
Según cifras divulgadas por National Geographic, generar 100 palabras con IA puede consumir hasta 519 ml de agua. No es que la IA se la “beba”, sino que la usa para evitar sobrecalentamientos. “En lugares con escasez, el uso del agua por parte de la IA puede entrar en conflicto con otros usos prioritarios, como la agricultura o el abastecimiento urbano”, advierte Kovacic.
La demanda energética, en ascenso exponencial
El último informe de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, 2025) confirma que la electricidad consumida por centros de datos casi se duplicará en seis años, pasando de 415 a 945 teravatios-hora en 2030, lo que equivale al consumo anual de toda Alemania.
Este aumento no solo se debe a nuevas funcionalidades, sino al uso cada vez más generalizado de modelos de IA tanto por empresas tecnológicas como por usuarios cotidianos. “Cada nueva funcionalidad —ya sea generar imágenes, mantener memoria contextual o añadir herramientas externas— implica más consumo y más presión sobre las infraestructuras”, indica Kaltenbrunner.
Empresas como Google se han comprometido a reponer el 120 % del agua que utilizan para 2030. En 2023, sin embargo, solo alcanzaron un 18 % de reposición. Para Kovacic, hay dos caminos posibles: uno de crecimiento sostenible, donde se apuesta por tecnologías más eficientes y energía renovable; y otro de sostenibilidad fuerte, que impone límites claros al uso de energía y agua para IA.
Este segundo enfoque, más restrictivo, entra en conflicto con la visión de expansión constante que predomina actualmente. “La IA no puede crecer ilimitadamente en un mundo con recursos limitados”, sentencia la experta.
¿Y entonces? ¿Vale la pena ser corteses al hablar con ChatGPT?
Según ChatGPT, lo que más gasta no es la longitud del mensaje, sino el cálculo necesario para generar la respuesta. Aun así, la IA sugiere con ironía: “No dejes de ser amable. La cortesía tiene valor humano, aunque no sea lo más eficiente en vatios-hora”.
En resumen: usar la IA con responsabilidad pasa también por preguntarnos cuándo es verdaderamente útil y cuándo podríamos evitarla. Cada “hola” cuenta, cada imagen tiene su precio. Y la sostenibilidad digital empieza, quizá, por una simple reflexión antes de pulsar ‘enter’.
