La inteligencia artificial (o IA) ha dejado de ser una herramienta marginal para convertirse en parte del día a día de buena parte de la sociedad. Nuevos motores de búsqueda, asistentes de texto, generadores de imágenes y vídeos... de mil y una formas, la IA ha invadido nuestras vidas, y si nos resistimos allí estarán las empresas y grandes entidades para empujarnos a ella, ya que la han convertido en su gran apuesta.
Y es que, por cada mil aplicaciones útiles que tiene, hay otras tantos perjuicios. El boom de la IA está empezando a generar una serie de problemas estructurales que afectan desde la sostenibilidad medioambiental hasta la economía de consumo y el mercado laboral.
El enorme coste energético de la IA
El más acusado y el que quizá menos gente tenga en el radar es el del gigantesco consumo de electricidad, algo que pasa desapercibido para la mayoría de usuarios que interactúan con herramientas como ChatGPT en smartphones o navegadores web. De hecho, según un reciente análisis publicado por BestBrokers, la versión actual de ChatGPT —alimentada por modelos como GPT-5— consume un promedio de 17 228 gigavatios-hora (GWh) de electricidad anual solo para procesar consultas de usuarios, lo que se traduce en cerca de 912,5 mil millones de consultas al año.
Esta cifra es comparable al consumo energético total de países como Puerto Rico o Croacia en un año entero. El coste estimado de esta electricidad, a precios comerciales medios en Estados Unidos, se sitúa en alrededor de 2.420 millones de dólares anuales, con un gasto aproximado de 0,0027 por consulta.
Para poner estos datos en perspectiva, el uso energético diario de ChatGPT se aproxima a 47,2 GWh, que es similar al consumo de electricidad de 1,64 millones de hogares estadounidenses en un día. El cálculo incluye tanto las consultas textuales como las respuestas generadas, y no tiene en cuenta aún con precisión características multimodales como generación de vídeo o audio, que incrementan todavía más la demanda energética. Estas estimaciones se basan en el uso medio energético por consulta de aproximadamente 18,9 Wh, según investigaciones universitarias.
Se calcula que un modelo como GPT-5 puede llegar a consumir hasta ocho veces más electricidad que versiones anteriores por cada respuesta compleja que genera, debido a sus capacidades ampliadas de razonamiento.
Y, aunque hablar de GWh parezca abstracto para muchos, sus efectos se traducen en impactos medioambientales concretos. El consumo energético de estos sistemas de IA se traduce directamente en emisiones de carbono y presión sobre las infraestructuras de generación eléctrica, especialmente en países donde la red depende en gran medida de combustibles fósiles.
La Agencia Internacional de la Energía ha advertido que el crecimiento del uso de la IA está entre los factores que harán duplicar la demanda energética de los centros de datos a nivel global antes de 2030, lo que podría llevar el consumo anual por estas infraestructuras a niveles equivalentes a economías enteras.
El uso de IA hará duplicar la demanda energética de los centros de datos a nivel global antes de 2030
Además, los centros de datos necesitan grandes cantidades de agua para refrigerar miles de servidores que funcionan sin pausa. Distintos estudios señalan que la huella de agua asociada a la IA podría alcanzar miles de millones de metros cúbicos para finales de esta década, una cifra comparable a las necesidades anuales de consumo humano de grandes regiones enteras. La combinación de consumo eléctrico y de agua pone en tensión sistemas energéticos y recursos naturales en regiones que ya se enfrentan desafíos climáticos y de escasez hídrica.
El encarecimiento de la tecnología de consumo y la escasez de componentes
Otra consecuencia directa del auge de la inteligencia artificial es la presión sobre las cadenas de suministro de componentes tecnológicos, especialmente chips de memoria y módulos de RAM. Estos componentes son esenciales tanto para servidores destinados a ejecutar IA a gran escala como para dispositivos de consumo masivo.
La demanda creciente de chips de alta capacidad por parte de gigantes tecnológicos ha provocado una redistribución de la producción de semiconductores, con menos capacidad disponible para dispositivos de consumo tradicional como teléfonos móviles económicos. Este fenómeno está provocando un encarecimiento significativo de dispositivos (móviles, consolas, ordenadores...) que antes estaban al alcance de amplias capas de la población. De hecho, los analistas del mercado señalan que el fin de los móviles podría ser una realidad en 2026 debido a la falta de suministros de memoria asequibles.
La estrechez en la oferta de semiconductores se traduce también en ciclos de lanzamiento más largos y precios más elevados de ordenadores portátiles, consolas de videojuegos y otros dispositivos cotidianos. Indirectamente, la IA imita el acceso igualitario a tecnologías digitales avanzadas.
El riesgo para artistas y profesionales creativos
Más allá del ámbito energético y técnico, la expansión de la inteligencia artificial plantea una amenaza significativa para el empleo en sectores creativos y profesionales tradicionales. Herramientas que generan textos, música, ilustraciones y productos audiovisuales en cuestión de segundos desafían directamente a artistas, escritores, músicos, diseñadores gráficos y profesionales de la comunicación, cuyos trabajos pueden ser sustituidos por contenidos automatizados que requieren menos tiempo y, a menudo, menores costes laborales.
La proliferación de contenidos generados por IA también ha intensificado los debates sobre la propiedad intelectual: ¿quién posee los derechos de una obra creada por un algoritmo formado con aportaciones de cientos de miles de artistas humanos? Esta cuestión ha generado tensiones en las industrias creativas, que ven cómo su trabajo puede ser explotado indirectamente sin remuneración justa, al tiempo que las plataformas tecnológicas monetizan estos productos a gran escala.
Además, en campos como el periodismo, la consultoría o la programación, las herramientas basadas en IA pueden reemplazar tareas humanas rutinarias o creativas con rapidez. Aunque en algunos casos la inteligencia artificial puede servir como asistente o amplificador de la productividad humana, muchos profesionales se enfrentan a la posibilidad real de que sus habilidades se vean devaluadas o sustituidas por sistemas automatizados.
Pero este desplazamiento tecnológico no solo afecta a trabajadores individuales, sino que también cambia profundamente las expectativas de habilidades y la estructura del mercado laboral. Las instituciones educativas y formativas se ven presionadas para adaptar sus currículums a un ecosistema donde la capacidad de trabajar con IA es cada vez más demandada, mientras que habilidades tradicionales pueden perder valor en el mercado.
Al mismo tiempo, países con economías más dependientes de trabajos manuales o de cuello medio pueden sufrir tasas crecientes de desempleo o subempleo si no se implementan políticas proactivas de capacitación tecnológica y mejora de habilidades. La brecha entre trabajadores altamente cualificados y el resto de la fuerza laboral podría ampliarse, exacerbando desigualdades sociales ya existentes.
Y es que, si bien estas tecnologías prometen avances en medicina, ciencia de materiales, eficiencia energética y soluciones a problemas globales, por otro lado su despliegue a gran escala está empujando a límites insostenibles el consumo de energía y la disponibilidad de recursos tecnológicos básicos. Si no se actúa, es posible que la próxima gran crisis sea la de la IA.
