A propósito del acuerdo entre Sam Altman, fundador de OpenAI, y Javier Milei, presidente de Argentina, para construir en la Patagonia, Argentina, un mega datacenter de OpenAI con una inversión de USD 25.000 millones, es necesario precisar algunos detalles para entender la Inteligencia Artificial desde una perspectiva de sostenibilidad.
Lo que conocemos como Inteligencia artificial va mucho más allá del uso regular de sistemas como ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude o Grok. Estos sistemas pertenecen específicamente a la categoría de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) dentro del subcampo de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Pero, ¿qué hay detrás de estas tecnologías que drenan los recursos naturales y producen contaminación a velocidades inimaginables?
Cada uno de esos sistemas necesita básicamente cuatro componentes interconectados para su funcionamiento: infraestructura, procesamiento, almacenamiento y redes de comunicación. La infraestructura está soportada principalmente por los datacenters, como el que se construirá en la Patagonia. A gran escala, son instalaciones físicas de miles de servidores, sistemas de almacenamiento y dispositivos de redes, capaces de procesar, almacenar y trasmitir grandes volúmenes de información. Entre sus pilares se destaca la seguridad, la conectividad y la alimentación eléctrica ininterrumpida. Esta última, unida al acceso al agua, son solo dos de los requerimientos para determinar la ubicación geográfica de los datacenters en Argentina, para respaldar la gran inversión.
Los servidores son computadores a gran escala, compuestos de piezas (electrónicas, plásticas, cables) que usan materiales que tienen un impacto significativo en la naturaleza y que dejan una gran huella de carbono, tanto en la manufactura, como en la cadena de suministro. Cobre, cobalto, paladio, oro, litio, silicio, níquel, son solo algunos de los materiales usados en la industria electrónica y su impacto difiere en función de los métodos de extracción, transporte, ubicación geográfica, necesidades adicionales para su uso y reciclaje. Algunos de estos materiales, o los materiales usados para su extracción, están etiquetados como tóxicos, pesados, cancerígenos, bioacumulativos, corrosivos, críticos, peligrosos o raros, y producen contaminación ambiental a largo plazo. Algunos son extraídos por métodos rudimentarios, están asociados a problemas de salud y generan impacto ambiental y, por ende, climático.
En los procesos de extracción se genera destrucción de hábitat para algunas especies, elevado consumo o contaminación de agua y polución aérea, auditiva o del suelo. Por ejemplo, el oro se extrae en poblaciones vulnerables afectadas por guerras civiles, conflictos armados y violación de derechos humanos. Se aplica minería a cielo abierto y para su extracción se utiliza mercurio, el cual es altamente contaminante para el suelo y el agua, además del impacto en la salud de las personas que lo manipulan o lo ingieren.
Los datacenters, para su operación, consumen miles de megavatios de energía y, de forma indirecta, grandes cantidades de agua, ya que dependen de los sistemas de enfriamiento, que a su vez requieren millones de megavatios de energía para garantizar un estado apropiado. Es decir, refrigeradores encendidos ininterrumpidamente para garantizar la operación con acceso a energía ininterrumpida, un ciclo de consumo devastador, que, además, genera volúmenes alarmantes de contaminación auditiva. De allí la lógica de ubicar el mega datacenter en una zona de buen acceso a energía y agua.
Adicionalmente, la vida útil de los servidores es de entre 3 y 5 años. Su reemplazo contamina con residuos sólidos, de los cuales solo el 17% son reciclados apropiadamente. Visto desde la otra perspectiva, esto significa que el 83% de los residuos del mega datacenter podrían quedar esparcidos en la Patagonia pasados los primeros años, produciendo lo que se conoce como e-waste o basura electrónica.
Para el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, por un lado, los datacenters usan algoritmos de redes neuronales profundas, que son intensivos en el consumo de energía, emiten cientos de toneladas de carbono y evaporan cantidades inimaginables de agua fresca. Por otro lado, las emisiones de dióxido de carbono tienen un impacto ambiental, están asociadas a temperaturas altas y aumento de partículas en el aire. En contraste, el impacto socio-ambiental que se deriva de los datacenters, está asociado a la disminución y contaminación de fuentes hídricas, a la reducción de la biodiversidad y a la contaminación que se asocia a la mortalidad prematura.
La creación en un mega datacenter en la Patagonia es una clara muestra de que la Inteligencia artificial no va a frenar, aunque sea un ecosistemas frágil, es decir, un ambiente natural con equilibrio delicado y sensible a cambios y alteraciones. La Inteligencia artificial llegó para quedarse y debemos aprender a convivir con ella, es claro que está tomando fuerza, conquistando territorios, como la Patagonia, territorios con vulnerabilidad en su equilibrio natural. Sin embargo, es importante conocer los impactos medioambientales, sociales, culturales y otros, aprender a utilizarla de forma ética y responsable, exigir a los gobiernos condiciones dignas priorizando los seres humanos sobre las máquinas, buscar mecanismos de reducción y mitigación del impacto ambiental, educarnos para ser parte de la solución, favorecer los proyectos que le apuesten a la sostenibilidad y asumir un cuidado con nuestra casa grande: la tierra es todo lo que tenemos, es la casa de todos.
Simena Dinas
Docente Facultad de Ingeniería
Universidad de San Buenaventura Cali
