Impactos Ambientales

Estrategia de mitigacion

1. Implementación de técnicas de optimización algorítmica y compresión de modelos (e.g., *quantization*, *pruning*, *distillation*) para reducir significativamente la carga computacional y, consecuentemente, el consumo de energía requerido tanto en la fase de entrenamiento como en la de inferencia de los modelos de IA Generativa. 2. Transición de los centros de datos que alojan modelos de IA a fuentes de energía 100% renovable (e.g., solar, eólica), e inversión continua en el desarrollo y uso de arquitecturas de hardware especializadas y energéticamente eficientes (e.g., procesadores neuromórficos o *TPUs* optimizados) para disminuir la huella de carbono operacional. 3. Establecimiento de pautas de transparencia para la divulgación de las demandas de energía y agua de los modelos de IA, e implementación de sistemas de gestión que prioricen la reutilización y el reciclaje del agua en los sistemas de enfriamiento de los centros de datos, especialmente en regiones con escasez hídrica.