El costo ambiental de la Inteligencia Artificial: Un marco normativo para mitigar el impacto.

La inteligencia artificial (IA) ha transformado nuestra interacción con la tecnología, permitiendo la creación de imágenes, diagramas y respuestas a consultas complejas mediante plataformas como Grok, ChatGPT, Gemini y similares. Sin embargo, el uso intensivo de estas herramientas genera un impacto ambiental significativo, desde el consumo masivo de energía y agua en centros de datos hasta la explotación de otros recursos tecnológicos que dañan el medio ambiente. En atención a ello, se propone un marco de normas basado en ISO 50001 (gestión de energía), ISO 14001 (gestión ambiental), y ISO 27001/27002 (gestión de seguridad de la información) para promover una gestión ambiental tecnológica sostenible y segura.

• El impacto ambiental de la IA: Energía, agua y más allá

  
  

  Las plataformas de IA dependen de centros de datos que consumen grandes cantidades de energía para procesar tareas intensivas. Los servidores de IA consumen entre 30 y 100 kW por rack, comparado con los 7 kW de servidores tradicionales, incrementando las emisiones de carbono (ITWARE, 2025). Más allá de la energía y el agua, la IA depende de recursos tecnológicos que también dañan el ambiente. La fabricación de hardware especializado, como chips de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU), requiere minerales críticos como el cobalto y litio, cuya extracción provoca deforestación, contaminación de suelos y aguas en regiones como el Congo y América Latina (DataCAmp, 2024). Asimismo, la rápida obsolescencia de estos componentes genera desechos electrónicos que, si no se gestionan adecuadamente, liberan sustancias tóxicas al medio ambiente (WHO, 2023).

  
  

• El problema del agua: Enfriamiento y escasez

  
  

  Los centros de datos utilizan sistemas de enfriamiento que dependen de agua potable o no potable. Cada consulta a plataformas como ChatGPT consume entre 10 y 50 ml de agua, y la generación de 200 millones de imágenes podría requerir 216 millones de litros de agua en cinco días, aunque parte puede reutilizarse en sistemas cerrados (Infobae, 2025). En regiones con escasez hídrica, esta demanda agrava la presión sobre los recursos locales y empresas como Microsoft están explorando agua reciclada, pero la falta de datos específicos sobre el impacto hídrico de plataformas limita la evaluación (Microsoft, 2024).

  
  

• Propuesta de un marco de normas de seguridad y calidad

  
  

  Para mitigar el impacto ambiental de la IA, se propone un marco de normas basado en ISO 50001:2018, ISO 14001:2015, y ISO 27001:2013/ISO 27002:2022, que abordan la gestión de energía, impacto ambiental y seguridad de la información, respectivamente, para garantizar una gestión tecnológica sostenible y segura.

  • ISO 50001:2018 – Cláusula 6.3 (Revisión energética): Exige analizar el consumo energético e identificar áreas de mejora. Las empresas de IA pueden optimizar algoritmos y priorizar modelos ligeros, como ChatGPT 4o Mini, reduciendo el consumo energético (Open AI. 2024)

  • ISO 50001:2018 – Cláusula 6.4 (Indicadores de desempeño energético – EnPIs): Requiere establecer indicadores para monitorear el desempeño energético. Las empresas pueden alimentar sus centros de datos con energías renovables, como la solar o eólica. Por ejemplo, Google utiliza EnPIs para reducir el consumo de sus centros de datos con energías renovables (Google, 2023).

  • ISO 14001:2015 – Cláusula 5.2 (Política ambiental): Exige una política que prevenga la contaminación. Las empresas de IA pueden comprometerse a minimizar el uso de agua mediante tecnologías como el direct liquid cooling (DLC) reduciendo el consumo de agua en un gran porcentaje, frente a sistemas evaporativos, (DATA4group, 2024).

  • ISO 14001:2015 – Cláusula 6.1.2 (Aspectos ambientales): Requiere identificar aspectos e impactos ambientales significativos, como el consumo de agua y las emisiones de carbono. Las empresas pueden realizar evaluaciones para priorizar la reducción de agua en regiones vulnerables y reportar datos, alineándose con el Artificial Intelligence Environmental Impacts (Planet Detroit, 2024).

  • ISO 27001:2013 – Cláusula 8.1 (Planificación y control operacional): Exige establecer controles operacionales para gestionar riesgos de seguridad de la información. En el contexto de la IA, las empresas pueden implementar controles para optimizar el uso de recursos computacionales, como la asignación dinámica de servidores para evitar el desperdicio de energía durante picos de demanda (ISO, 2013).

  • ISO 27002:2022 – Cláusula 8.28 (Uso eficiente de recursos computacionales): Recomienda prácticas para optimizar el uso de recursos tecnológicos, como la consolidación de servidores y la virtualización, que reducen el consumo energético y la necesidad de enfriamiento (ISO, 2022). Por ejemplo, Amazon Web Services ha implementado virtualización para disminuir el consumo energético de sus centros de datos en un 20% (AWS, 2024).

    
    

  • Integración de normas: La estructura de alto nivel (Annex SL) permite integrar ISO 50001, ISO 14001 y ISO 27001/27002 en un sistema de gestión unificado. Las empresas de IA pueden monitorear el consumo de energía, agua y recursos computacionales, establecer metas de reducción y realizar auditorías para garantizar el cumplimiento (Welch, 2011). Por ejemplo, una empresa podría implementar un sistema que combine revisiones energéticas (ISO 50001), evaluaciones de impacto ambiental (ISO 14001), y controles de eficiencia computacional (ISO 27001/27002) para optimizar sus centros de datos.

    
    

    

    Aplicación práctica: Las empresas de IA pueden adoptar estas cláusulas para desarrollar políticas que utilicen energías renovables, optimicen algoritmos, adopten DLC, y consoliden servidores. Exigir certificaciones ISO a proveedores de centros de datos asegura que la cadena de suministro cumpla con estándares ambientales y de seguridad. Incluyendo también, la gestión controlada de desechos electrónicos y minerales crírticos.

    
    

  • El rol de los usuarios y la industria

    Los usuarios pueden optar por modelos de IA más eficientes, y exigir transparencia sobre el impacto ambiental de las plataformas. La industria debe invertir en tecnologías de enfriamiento sin agua, hardware eficiente (como chips de NVIDIA), y prácticas de reciclaje para gestionar desechos electrónicos, y publicar datos sobre su consumo de energía, agua y minerales.

    
    

  • Conclusión

    El uso intensivo de plataformas de IA genera impactos ambientales significativos, desde el consumo de energía y agua hasta la explotación de minerales críticos y la generación de desechos electrónicos. Un marco de normas basado en ISO 50001, ISO 14001, y ISO 27001/27002 ofrece una solución integral para promover la eficiencia, la sostenibilidad y la seguridad. Empresas y usuarios deben colaborar para garantizar que la innovación en IA no comprometa el medio ambiente, adoptando tecnologías innovadoras, normas estrictas y prácticas responsables.

    
    

  • Llamado a la acción Reflexiona sobre tu uso de plataformas de IA ¿Qué medidas propones para reducir el impacto ambiental de la IA? ¡Comparte tus ideas!

    
    

    Carolina Ortega

    Impulsora de la simbiosis entre el Derecho y las TIC´s

    05/05/2025

    
    

    Referencias bibliográficas

    • AWS. (2024). https://aws.amazon.com/sustainability/

    • DataCamp (2024): https://www.datacamp.com/es/blog/tpu-vs-gpu-ai

    • Data4group(2024): https://www.data4group.com/es/diccionario-del-centro-de-datos/la-refrigeracion-liquida-liquid-cooling-en-los-centros-de-datos-una-revolucion-al-servicio-de-la-eficacia-energetica/

    • Google. (2023). https://sustainability.google/reports/

    • OpenAI (2024): https://openai.com/es-419/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligenceLas%20empresas%20de%20IA%20pueden%20optimizar%20algoritmos%20y%20priorizar%20modelos%20ligeros,%20como%20ChatGPT%204o%20Mini,%20reduciendo%20el%20consumo%20energ%C3%A9tico

    • Infobae (2025):https://www.infobae.com/peru/2025/04/02/chatgpt-habria-gastado-216-millones-litros-de-agua-por-las-imagenes-con-inteligencia-artificial/

    • Microsoft (2024): https://news.microsoft.com/es-es/2024/07/26/sostenible-desde-el-diseno-transformando-la-eficiencia-hidrica-de-los-centros-de-datos/

    • ISO. (2013). ISO 27001:2013 – Information security management systems – Requirements. International Organization for Standardization.

    • ISO. (2015). ISO 14001:2015 – Environmental management systems – Requirements with guidance for use. International Organization for Standardization.

    • ISO. (2018). ISO 50001:2018 – Energy management systems – Requirements with guidance for use. International Organization for Standardization.

    • ISO. (2022). ISO 27002:2022 – Information security, cybersecurity and privacy protection – Information security controls. International Organization for Standardization

    • ITWARE (2025). https://www.itwarelatam.com/2025/04/29/el-desafio-de-los-data-centers-menos-energia-mas-eficiencia-2/

    • PlanetDetroit (2024): https://planetdetroit.org/2024/10/ai-energy-carbon-emissions/

    • WHO (2023): https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/electronic-waste-(e-waste)