Apagón Digital: El costo energético de la inteligencia artificial
Synopsis
La idea de este libro surgió en medio de una contradicción que se ha vuelto imposible de ignorar: mientras el mundo celebra el ascenso de la inteligencia artificial como símbolo de progreso, se desentiende de la creciente presión que esta tecnología impone sobre nuestras ya frágiles fuentes
de energía. Durante años he trabajado en el cruce entre tecnología, sostenibilidad y ética. He sido parte de proyectos en los que la inteligencia artificial ha optimizado procesos industriales, reducido los tiempos de diagnóstico médico o mejorado los sistemas de transporte urbano. Pero en cada uno de
esos avances noté una constante silenciada: cada algoritmo, por brillante que sea, demanda energía.
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References
Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and policy considerations for deep
learning in NLP. arXiv preprint arXiv:1906.02243. https://arxiv.org/abs/1906.02243
Comentario: Este artículo explora las consideraciones energéticas y políticas asociadas con el uso
intensivo de energía en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, especialmente en el
contexto de procesamiento de lenguaje natural (NLP). La investigación subraya el costo energético
de los modelos de IA y las implicaciones políticas de su uso, lo que es fundamental para
contextualizar el impacto ambiental de la IA y la sostenibilidad, uno de los temas clave en tu
trabajo.
Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L. M., Rothchild, D., ... & Dean, J. (2022).
Carbon emissions and large neural network training. arXiv preprint arXiv:2104.10350.
https://arxiv.org/abs/2104.10350
Comentario: Este estudio examina las emisiones de carbono generadas durante el entrenamiento
de redes neuronales grandes, proporcionando datos clave sobre la cantidad de energía que consume
la IA a medida que los modelos se entrenan. Este artículo respalda las discusiones sobre las
implicaciones ambientales del uso de IA en tu libro y refuerza la necesidad de abordar la
sostenibilidad energética.
International Energy Agency (IEA). (2023). World Energy Outlook 2023. París: IEA.
Comentario: Este informe proporciona un análisis exhaustivo sobre el estado global de la energía,
incluyendo las proyecciones sobre el consumo de energía por parte de las infraestructuras digitales,
como los centros de datos. La fuente es crucial para contextualizar el impacto de la inteligencia
artificial sobre las redes eléctricas globales, como se discute en tu trabajo, particularmente en lo
que respecta a la crisis energética y la IA.
Sanh, V., Debut, L., Chaumond, J., & Wolf, T. (2019). DistilBERT: a distilled version of BERT.
arXiv preprint arXiv:1910.01108. https://arxiv.org/abs/1910.01108
Published
September 3, 2026
Copyright (c) 2026 Jesús Heriberto Méndez Duran (Author)
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Apagón Digital: El costo energético de la inteligencia artificial. (2026). CienPapers. https://editorialcienpapers.com/index.php/cienpapers/catalog/book/18
