El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial plantea preguntas urgentes sobre sostenibilidad

Arthur van Benthem, investigador en economía ambiental y energética de Wharton, señala que la expansión de las redes eléctricas y la garantía de energía verde son pasos críticos. Además, advierte que los cuellos de botella en las políticas podrían hacer que la electricidad sea más costosa, menos confiable y menos limpia.

Impacto, valor y negocios sostenibles: las claves para una computación sostenible

A medida que la IA avanza a una velocidad vertiginosa, ¿qué iniciativas pueden garantizar que ese crecimiento ocurra de manera más eficiente en términos energéticos?

Un equipo multidisciplinario de científicos, profesionales de la industria y líderes políticos —dirigido por el codirector del Wharton Climate Center, Arthur van Benthem, y el profesor de ingeniería de Penn, Benjamin Lee— se reunió recientemente en el campus de Penn para explorar soluciones durante un taller de dos días titulado “Infraestructura de IA: Fundamentos para la eficiencia energética y la escalabilidad”.

“Los políticos ven cada vez más la IA como crucial para la seguridad nacional y la competitividad económica. Aún existe una fuerte demanda de experiencia científica en Washington D.C., pero los investigadores deben proponer tecnologías, metodologías y políticas que sean prácticas y aplicables”, dijo van Benthem, quien destacó que recompensar a los centros de datos por su flexibilidad en el uso de energía es un paso importante hacia adelante.

Ampliación del debate: el papel de la regulación y la innovación tecnológica

Además de la infraestructura energética, los expertos subrayan la necesidad de una regulación inteligente que incentive la innovación sin frenar el desarrollo. Las políticas deben equilibrar el crecimiento tecnológico con la protección ambiental, promoviendo estándares de eficiencia energética y fomentando la inversión en energías renovables.

Por otro lado, las empresas tecnológicas tienen un papel clave en liderar con el ejemplo. Iniciativas como el diseño de chips más eficientes, la optimización de algoritmos para reducir el consumo energético y la adopción de prácticas de sostenibilidad en sus operaciones pueden marcar una diferencia significativa. La colaboración entre el sector público y privado será esencial para construir un ecosistema de IA verdaderamente sostenible.