IA Verde: mitigación de emisiones y eficiencia energética

El avance de las Nuevas Tecnologías y el aumento de la preocupación por el Medio Ambiente de estos últimos años ha supuesto que Europa se enfrente a un importante reto donde combina la innovación de la IA Verde con la urgencia de reducir la huella ambiental, con el objetivo principal de conseguir un mundo cada vez más Sostenible.

La crisis ambiental es una de las principales amenazas para la humanidad; los efectos del cambio climático, la pérdida de biodiversidad y el aumento de las temperaturas, son algunos ejemplos claves. Es por ello que, en 2025 la contaminación ambiental y el cambio climático se presentan como desafíos críticos para la salud del planeta.

¿Qué podemos hacer para mitigar las emisiones y la eficiencia energética con IA? ¡Quédate en este artículo que te lo contamos!

Eficiencia Energética en IA

La eficiencia energética en IA se refiere a la capacidad de desarrollar y ejecutar modelos de aprendizaje automático utilizando la menor cantidad de energía posible, sin comprometer significativamente el rendimiento o la precisión.

Dado el crecimiento exponencial de los modelos, especialmente los foundation models como GPT, PaLM o LLaMA, el consumo de energía ha alcanzado niveles comparables a ciudades pequeñas. Esta tendencia ha impulsado un movimiento hacia arquitecturas, algoritmos y hardware más sostenibles.

La IA verde se ha convertido en una prioridad en el desarrollo de la eficiencia energética, con algunos enfoques como; modelos más pequeños y eficientes, hardware energéticamente optimizado y técnicas de entrenamiento eficiente.

Mitigación de emisiones

Europa ha establecido desde el 1 de enero de 2025 la obligación de medir y reportar el PUE (Power Usage Effectiveness) en todos los centros de datos de la Unión Europea, cuyos objetivos son de límite superior de 1,3 puntos para climas fríos y con límite superior de 1,4 puntos para climas cálidos en nuevas instalaciones. De manera complementaria, el estándar CUE (Carbon Usage Effectiveness) cuantifica las emisiones de CO2 relativas a la energía consumida, ofreciendo una visión directa de la huella de carbono operativa de los centros de datos.

Estos centros de datos que ejecutan modelos de IA verde consumen enormes cantidades de electricidad, los cuales muchos provienen de fuentes no renovables. Para mitigar estas emisiones podemos implantar las siguientes estrategias:

Huella de carbono transparente

Es importante medir y gestionar continuamente la huella de carbono. En la actualidad, existen organizaciones que publican la cantidad de CO2 que emiten por entrenar modelos IA, como OpenAI o HuggingFace.

Energía limpia según ubicaciones geográficas

Otra estrategia para mitigar las emisiones es mover la ejecución de modelos a países o regiones con electricidad limpia. Por ejemplo, mover la energía hidroeléctrica a Canadá o Noruega, o mover la energía solar a España o Chile.

IA para sostenibilidad

Podemos aplicar IA para optimizar redes eléctricas inteligentes, energías renovables, logística verde y agricultura de precisión.

Ambas partes ganan: el talento crece, la empresa mejora, y todo sin impacto económico directo. Solo requiere tomar la decisión de invertir en formación.

Futuro de la IA verde y recomendaciones

Actualidad en la IA verde

Durante estos últimos años, hemos observado cómo Europa y España han comenzado a demostrar que la sostenibilidad y la Inteligencia Artificial pueden avanzar de la mano, aumentando el impulso de la IA verde. Algunos de los modelos que han surgido durante este año 2025 han reducido hasta en un 75% respecto a modelos de años anteriores, implicando un ahorro económico considerable, y una menor huella de carbono durante las etapas de entrenamiento.

Estos avances responden al reto de la Agenda 2030 de triplicar la capacidad de procesamiento de la Unión Europea en los próximos siete años, sin disparar el gasto eléctrico, y marcan el camino hacia una Inteligencia Artificial que cumpla con los objetivos climáticos europeos.

En 2025 ya existen ejemplos y tendencias reales para IA Verde, como son algunos de los siguientes:

Google DeepMind: optimiza centros de datos reduciendo el consumo un 40% mediante IA
Meta: usa modelos eficientes como Llama para reducir el coste ambiental de grande lenguajes
Startups Verdes, como Anthropic, Run.ai y Cohere: promueven el uso ético y sostenible de la IA.

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Cómo usarlo de forma eficaz: recomendaciones clave

Para sacar el máximo partido al crédito FUNDAE, es fundamental una buena planificación y coordinación. Aquí van algunas claves para una gestión eficaz:

Analiza el crédito disponible: puedes consultarlo fácilmente en la aplicación de FUNDAE o con ayuda de un centro de formación acreditado.
Detecta las necesidades de formación reales: no se trata de formar por formar, sino de alinear la formación con los objetivos de la empresa y el desarrollo de las personas.
Selecciona proveedores formativos homologados: asegúrate de que los cursos sean bonificables y de calidad.
No lo dejes para final de año: planifica la formación desde principios de año para no quedarte sin opciones por falta de tiempo.
Comunica internamente las oportunidades: muchas veces los empleados no saben que tienen acceso a formación sin coste.

Una buena estrategia formativa, apoyada en el crédito FUNDAE, puede marcar la diferencia entre una empresa estancada y una en evolución constante.

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IA verde: mitigación de emisiones y eficiencia energética

Eficiencia Energética en IA