Medio Ambiente

Estrategia de mitigacion

1. **Implementación de Marcos Regulatorios de Transparencia y Limitación de Recursos** Establecer regulaciones mandatorias que exijan la divulgación pública y estandarizada del consumo energético, la huella de carbono y la demanda hídrica a lo largo del ciclo de vida completo de los sistemas de IA (entrenamiento, inferencia y *hardware*). Dicha regulación debe contemplar la imposición de moratorias o límites máximos al consumo de energía y agua por parte de los centros de datos en regiones ecológicamente sensibles o con escasez de recursos, priorizando el suministro a sectores esenciales. 2. **Fomento de la IA Verde y la Eficiencia Algorítmica** Promover la investigación y el desarrollo de la "IA Verde" (*Green AI*), priorizando modelos algorítmicos y arquitecturas computacionales intrínsecamente más eficientes que reduzcan la necesidad de grandes volúmenes de recursos sin comprometer la efectividad. Complementariamente, acelerar la transición de la infraestructura de los centros de datos hacia el uso exclusivo de fuentes de energía renovable. 3. **Gobernanza de Aplicaciones y Mitigación de Daños Indirectos** Desarrollar mecanismos de gobernanza que evalúen proactivamente los riesgos de "efectos de orden superior", incluyendo la posibilidad de que las aplicaciones de IA incrementen la eficiencia o la rentabilidad de industrias inherentemente nocivas para el medio ambiente (como la exploración de combustibles fósiles) o promuevan patrones de consumo insostenibles. Se debe exigir a los operadores la medición y reporte de las "emisiones habilitadas" por sus sistemas.