Consumo energético de la IA e impacto ambiental
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Description
Informe técnico de síntesis sobre la evolución del consumo eléctrico e impacto ambiental de los servicios de inteligencia artificial, con proyecciones 2026-2030.
El informe cubre eficiencia energética por consulta, efecto rebote (paradoja de Jevons), evolución de modelos compactos de alto rendimiento, consumo hídrico, proyecciones institucionales de la IEA y respuestas regulatorias emergentes. Incluye cinco visualizaciones reproducibles generadas con R/ggplot2 y una herramienta interactiva de estimación de la huella energética de consultas a servicios de IA generativa, que permite comparar el consumo por tarea según tipo de modelo, volumen de uso y origen de la electricidad del proveedor.
Fuentes principales: IEA (2024), Stanford HAI AI Index 2025, Epoch AI, Goldman Sachs Research, y literatura revisada por pares (Strubell, Luccioni, Patterson, Li, Samsi, entre otros).
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Software
- Repository URL
- https://github.com/utilizas/envia/
- Programming language
- R , HTML , CSS , JavaScript
- Development Status
- Active