La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta de uso cotidiano para millones de personas, pero cada interacción requiere procesamiento en centros de datos que utilizan recursos como energía y agua.
Por eso, una guía publicada por Diario Responsable, medio de comunicación especializado en Responsabilidad Social de las Empresas, partir de recomendaciones recogidas por BBVA, plantea algo que puede resultar incómodo para muchos usuarios: no todas las tareas necesitan inteligencia artificial.
La lingüista computacional Carmen Torrijos, experta en IA aplicada al lenguaje de la Universidad Carlos III de Madrid, recomienda reservar estas herramientas para actividades que realmente no puedan resolverse adecuadamente mediante alternativas más sostenibles.
Una de las primeras claves está en cómo se hacen las consultas. Definir desde el comienzo el objetivo, el contexto, el formato y los requisitos puede evitar tener que corregir una respuesta y realizar varias solicitudes adicionales.
La guía también recomienda agrupar preguntas relacionadas dentro de una misma conversación, práctica conocida como ‘Batching’. Según la explicación recogida en la publicación, los modelos pueden volver a procesar información de la conversación ante nuevas peticiones, por lo que reducir interacciones duplicadas puede disminuir el procesamiento.
Incluso algunas interacciones aparentemente inofensivas pueden evitarse. Mensajes como “hola”, “gracias por el trabajo” o solicitudes para confirmar que una tarea terminó también activan procesamiento.
Otro punto está en el tipo de contenido solicitado. Generar texto requiere energía, pero producir imágenes, audio y video demanda una capacidad computacional considerablemente mayor. Por eso, si una explicación escrita cumple la misma función, la recomendación es evitar generar contenido visual innecesariamente.
También conviene revisar el historial antes de volver a pedir algo que ya fue generado. Si una respuesta, planificación o conjunto de datos está disponible en una conversación, reutilizarlo evita solicitar nuevamente el mismo procesamiento.
El modelo utilizado también importa. Torrijos plantea diferenciar entre plataforma y modelo, pues una misma plataforma puede ofrecer sistemas de distintas capacidades. Según la especialista, los modelos más pequeños pueden tener un menor impacto que los de mayor tamaño.
En cuentas que permiten escoger el modelo, la recomendación es utilizar sistemas pequeños para preguntas rápidas y reservar los de mayor capacidad para tareas complejas, como procesar archivos.
El gasto depende también del hardware, la optimización del modelo, la forma en que se procesan las solicitudes y la eficiencia energética del centro de datos.
La guía también identifica tareas que pueden resolverse sin IA generativa. Ordenar una lista, hacer operaciones matemáticas, corregir la ortografía de un texto breve o buscar una palabra dentro de un documento pueden hacerse con hojas de cálculo, procesadores de texto o las funciones de búsqueda disponibles.
Lo mismo ocurre con consultas como horarios, fechas históricas o previsiones meteorológicas, para las que puede recurrirse directamente a buscadores y páginas oficiales.
Finalmente, aparecen los modelos de código abierto que pueden ejecutarse localmente. Esta opción puede ofrecer ventajas en sostenibilidad y privacidad, aunque requiere mayores conocimientos técnicos.
La conclusión de la guía no es dejar de utilizar la inteligencia artificial, sino usarla cuando realmente sea necesaria, formular mejores instrucciones, agrupar consultas, evitar solicitudes repetitivas y escoger el formato y modelo adecuados para cada tarea.