La Inteligencia Artificial ha impulsado una ola de innovación sin precedentes, pero también ha reactivado viejos desafíos de sostenibilidad que creíamos superados.
Detrás de cada modelo, chatbot o centro de datos existe un coste silencioso en energía, agua y hardware.

Mi nuevo whitepaper, “Green IT & Sustainable AI: Balancing Digital Innovation with Environmental Responsibility”, analiza cómo podemos reconciliar la innovación con los límites del planeta.

El documento recorre la evolución del Green IT desde sus orígenes (2005–2020) —cuando la eficiencia era el héroe invisible— hasta el presente, marcado por el aumento del consumo energético y la huella hídrica derivada de la IA a gran escala.
A partir de datos, casos reales y marcos prácticos, propone una ruta clara: el ciclo GreenOps + IA — Aprender → Medir → Reducir, para transformar la sostenibilidad en una ventaja competitiva medible.

Ideas clave

  • La expansión de la IA ha roto el equilibrio energético alcanzado entre 2010 y 2018.

  • Cada entrenamiento y cada inferencia tienen una huella energética e hídrica tangible.

  • Surgen soluciones disruptivas: refrigeración por inmersión, microfluidos, planificación “carbon-aware”, chips neuromórficos.

  • El futuro de la tecnología pasa por alinear GreenOps, FinOps y DevOps hacia una innovación consciente del carbono.

El propósito

Ayudar a organizaciones y arquitectos tecnológicos a adoptar la IA de forma responsable, con métricas, pilotos y estrategias que reduzcan el impacto sin frenar el progreso.
Porque la verdadera inteligencia —humana o artificial— también debe ser sostenible.

Lee el paper completo en Zenodo (ingles y español): https://doi.org/10.5281/zenodo.17520271