Daños ambientales y socioeconómicos
En un contexto de acelerada urgencia climática, el consumo energético y la huella de carbono de las aplicaciones de Inteligencia Artificial representan un serio imperativo ético y de responsabilidad. Al igual que ocurre con otras tecnologías intensivas en energía, como las redes de cadena de bloques de prueba de trabajo, la solución pasa por investigar y desarrollar algoritmos intrínsecamente más sostenibles desde el punto de vista ambiental. El objetivo es claro: compensar o neutralizar el impacto que genera la progresiva y creciente escala de uso de la IA.
ENTIDAD
2 - IA
INTENCIÓN
2 - Involuntario
TIEMPO
2 - Post-despliegue
ID del riesgo
mit62
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.6 > Daño ambiental
Estrategia de mitigacion
1. Prioridad Máxima: Investigación y Desarrollo de Algoritmos Sostenibles. Impulsar la inversión y el desarrollo de algoritmos y arquitecturas de Inteligencia Artificial intrínsecamente más eficientes desde el punto de vista energético, con el objetivo de compensar o neutralizar la huella de carbono que conlleva la progresiva escala de uso de esta tecnología. 2. Alta Prioridad: Implementación de un Marco de Gobernanza Ambiental. Establecer un marco de gobernanza de IA que exija la evaluación sistemática, la monitorización continua y la divulgación pública del consumo energético y la huella de carbono de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida, desde la fase de diseño hasta la de post-despliegue. 3. Prioridad Operacional: Optimización de Infraestructura y Despliegue. Priorizar el entrenamiento y la operación de modelos de IA en centros de datos con certificación de uso de energías renovables e implementar metodologías de *green computing* y optimización de hardware para minimizar la demanda energética operacional y la generación de residuos electrónicos.