Guía para usar la inteligencia artificial de manera más sostenible

Según Carmen Torrijos, lingüista computacional y experta en IA aplicada al lenguaje de la Universidad Carlos III de Madrid, la primera pregunta que debería hacerse cualquier usuario antes de recurrir a estos sistemas es : ¿realmente se necesita utilizar una inteligencia artificial para esta tarea? “La regla de oro es usar la IA solo cuando otras opciones más sostenibles no pueden ayudarnos a realizar la tarea”, afirma.

Esta experta advierte que, al emplear una herramienta inteligente para tareas cotidianas como cálculos, buscar palabras en documentos o cualquier otra funcionalidad que ya está resuelta con otras herramientas digitales, se corre el riesgo de recibir una alucinación o datos erróneos. Esto implicaría que el usuario –probablemente– tendrá que realizar nuevas consultas para corregirla, lo que incrementa el uso de recursos informáticos.

Consejos para reducir la huella ecológica del uso de IA

El uso de estas herramientas inteligentes es cada vez más habitual. Pero, en muchas ocasiones, se pueden utilizar generando un menor impacto en el medioambiente. Como indica Torrijos, hay “pequeños gestos” que los usuarios pueden interiorizar fácilmente en su vida diaria:

• Formular la consulta con claridad desde el principio: cuanto más clara y detallada sea la instrucción (llamado ‘prompt’) más rápido la procesa el sistema y menos recursos consumirá. Antes de escribir, es conveniente indicar el objetivo, el formato deseado, el contexto y cualquier otro requisito importante para evitar que el sistema realice varias correcciones o abra nuevas conversaciones para completar una tarea.
• Agrupar preguntas relacionadas: en lugar de abrir una conversación diferente para corregir el resultado es recomendable agrupar las consultas relacionadas en una sola sesión. Esta técnica se denomina ‘batching’. La idea es plantear las preguntas en un único bloque, ya que el modelo optimiza el contexto y utiliza menos energía para reactivarse. Al organizar las peticiones de manera clara y completa se evitan las conversaciones demasiado extensas y duplicadas a la par que se resuelve la tarea rápidamente. Esto reduce el procesamiento de datos en los servidores. La razón de esto es debido a cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLMs): cada nueva petición obliga al sistema a volver a procesar la información de la conversación.
• Evitar información que no aporta valor: el sistema dedica recursos informáticos  a leer todo lo que se escribe, por lo que la conversación se verá condicionada por toda la información que se le da. Si bien es cierto que la educación es una norma social fundamental entre personas, la IA carece de conciencia o sentimientos. Enviar mensajes como “gracias por el trabajo”, “hola, buenos días” o “confirma que lo has completado” activa de nuevo los servidores.
• Elegir texto siempre que sea posible: generar información textual consume energía, pero crear imágenes, audio o vídeo requiere una capacidad de cómputo significativamente mayor. Antes de solicitar a la IA un elemento visual o audiovisual conviene evaluar si una explicación escrita o un boceto manual es suficiente.
• Aprovechar las conversaciones anteriores: si con anterioridad ya se ha solicitado una información específica o una planificación, es preferible no generar la consulta desde cero para una información ya obtenida. Para ello, es recomendable revisar periódicamente el historial de conversaciones. Esta manera de actuar reduce el coste energético.

¿Existe una IA más sostenible que otra?

“Hay que diferenciar entre los conceptos de plataforma y modelo”, afirma la experta, de cara a considerar si una inteligencia artificial genera un mayor o menor impacto que otra. Por un lado, se encuentran las plataformas, como Claude o ChatGPT. Por otro lado, dentro de ellas se podrían encontrar distintos modelos, como Claude Opus 4.7 o GPT-5. Esto condiciona el consumo de energía. “Dentro de una misma plataforma se pueden usar modelos más grandes o más pequeños, y uno más pequeño será menos contaminante”, explica.

Para Torrijos, aquellos usuarios que tienen cuentas de pago “pueden seleccionar qué modelo quieren usar”. De esta manera, podrán “hacer un uso más consciente, seleccionando modelos más pequeños para preguntas rápidas y modelos más grandes para tareas con ficheros, por ejemplo”. Cuando la cuenta es gratuita, es el propio sistema el que se encarga de asignar el modelo más apropiado para completar la tarea y “generalmente prioriza modelos más pequeños”.

¿Podrían los ‘tokens’ (o fichas de consumo) mostrar cuántos recursos naturales y energéticos se están consumiendo? Torrijos señala que conocer esta información puede ayudar al usuario, ya que “son una aproximación del trabajo computacional que realiza un modelo”, pero insiste: “no son una medida directa del consumo energético real” porque el consumo depende de muchos otros factores.

• El tipo de hardware utilizado (GPU o TPU).
• La optimización del propio modelo.
• Cómo se agrupan y procesan las peticiones (‘batch size’).
• La eficiencia del centro de datos y su infraestructura energética, que puede estar mejor o peor optimizada.

“No existe una equivalencia fija ni una forma fiable de traducir los ‘tokens’ directamente a impacto energético. Además, las tecnológicas son opacas con la declaración de los gastos energéticos reales, a los que no se puede acceder”, afirma Torrijos.

Cuándo hay que evitar usos innecesarios de IA generativa

Identificar aquellos escenarios en los que el uso de la inteligencia artificial aporta poco valor añadido, permite reducir el consumo eléctrico y de agua en los centros de datos. Entre otros hábitos recomendables se encuentran:

• Resolver tareas sencillas con herramientas locales: acciones como ordenar una lista de manera alfabética, realizar operaciones matemáticas o corregir la ortografía de un texto corto pueden resolverse con herramientas de ‘software’ integradas en el propio dispositivo (como hojas de cálculo o procesadores de texto).
• Usar los motores de búsqueda: para consultar fechas históricas, el horario de un establecimiento o la previsión meteorológica es más apropiado acudir a un motor de búsqueda convencional como Google o visitar una web oficial. Utilizar el chat de una IA para solicitar el enlace a una página web o para que acceda a un sitio que se puede leer directamente a través de un buscador genera una huella ecológica innecesaria. El uso de marcadores en el navegador o la búsqueda directa en la barra de direcciones resulta mucho más rápido y sostenible.
• Encontrar información dentro de documentos: recurrir a esta tecnología para localizar un dato específico o una cifra dentro de un texto extenso es ineficiente si la tarea puede resolverse en segundos mediante la función de búsqueda de texto incorporada en las herramientas como Word o Google Docs.
• Resolver decisiones simples: delegar de forma sistemática decisiones menores o mecánicas (como estructurar una lista de tareas diaria muy simple o redactar recordatorios internos breves) fomenta un gasto energético innecesario. En estos casos, la gestión humana sigue siendo la alternativa con menor consumo computacional.

El papel de los usuarios en una inteligencia artificial responsable

Los usuarios pueden contribuir a un uso más responsable de la IA adoptando hábitos de consumo digital más conscientes. “Además de los modelos comerciales, es importante tener en cuenta que existen los modelos de código abierto, que son la opción más sostenible, ya que se pueden ejecutar en local, es decir, en nuestro propio ordenador, y no requieren que nuestros datos viajen a los servidores de las grandes tecnológicas”, reconoce la lingüista.

Estos modelos “son mejores en términos de sostenibilidad, consumo energético y también de privacidad”. No obstante, “requieren un esfuerzo mayor de investigación, formación y habilidades digitales y técnicas por parte del usuario que el uso en web de los modelos comerciales, que está simplificado y adaptado a todos los públicos”, asegura.

Preguntas frecuentes sobre el uso sostenible de la IA

¿Cuándo conviene usar la inteligencia artificial? La recomendación es recurrir a la IA cuando otras herramientas más sostenibles no puedan resolver la tarea. Para acciones sencillas, como realizar cálculos, buscar palabras en un documento o consultar información fácilmente accesible, existen alternativas que consumen menos recursos.

¿Cómo puedo reducir el impacto ambiental al usar IA? Algunas prácticas recomendables son formular instrucciones claras desde el principio, agrupar preguntas relacionadas en una misma conversación, evitar mensajes que no aportan información útil, priorizar respuestas en texto frente a imágenes o vídeos y reutilizar conversaciones anteriores en lugar de empezar una nueva.

¿Todas las inteligencias artificiales consumen lo mismo? No. El consumo depende del modelo que se utilice. Dentro de una misma plataforma, los modelos más pequeños suelen requerir menos recursos que los más avanzados. En las cuentas gratuitas, normalmente el sistema asigna automáticamente el modelo más eficiente para cada tarea.

¿Los 'tokens' permiten saber cuánta energía consume una consulta? No de forma directa. Los tokens reflejan el trabajo computacional que realiza el modelo, pero el consumo energético también depende del hardware, la optimización del modelo, la forma en que se procesan las peticiones y la eficiencia del centro de datos. No existe una equivalencia fija entre tokens y consumo de energía o agua.

¿Qué tareas es mejor no hacer con IA generativa? Conviene evitar su uso para tareas que pueden resolverse con herramientas locales o buscadores, como ordenar listas, hacer operaciones matemáticas sencillas, corregir la ortografía de un texto corto, buscar una fecha o localizar una palabra dentro de un documento.

¿Existen alternativas de IA más sostenibles? Sí. Los modelos de código abierto que pueden ejecutarse en un ordenador local suelen tener un menor impacto ambiental y ofrecen ventajas en privacidad, ya que no requieren enviar los datos a servidores externos. A cambio, exigen mayores conocimientos técnicos por parte del usuario.