Mitos y verdades de la IA y el planeta

“Cada conversación con un chatbot gasta medio litro de agua”

La cifra viene de un estudio de 2023 que asumía conversaciones muy largas y sumaba el agua usada para generar la electricidad. Se repitió como si fuera el gasto de cada pregunta. Mediciones publicadas en 2025 dan 0,26 mL de agua de refrigeración por consulta de texto típica: unas cinco gotas. Aun sumando el agua de la planta eléctrica, una consulta queda en alrededor de 1 mL.

Criterio: cada gota de agua importa, en cualquier lugar, haya sequía o no. Que una consulta gaste 0,26 mL y no medio litro no es permiso para desperdiciar: es el dato correcto para medir bien y reducir de verdad. Y antes de compartir una cifra, revisa de qué año es y qué mide.

Fuentes: Li et al., 2023; Elsworth et al. (Google), 2025. Ver fuentes 1 y 2.

“Preguntarle a una IA gasta muchísimo más que buscar en Google”

En 2009 Google reportó unos 0,3 Wh por búsqueda (0,0003 kWh). Hoy, las mediciones más recientes de un mensaje de chat típico están entre 0,24 y 0,31 Wh. Es el mismo orden de magnitud. La idea de que un chat gasta “diez veces más” venía de estimaciones de 2023 con hardware viejo y respuestas mucho más largas que las reales.

El matiz: una respuesta muy larga, el modo razonamiento o una imagen sí gastan bastante más que una búsqueda.

Criterio: para un dato puntual (una dirección, un horario), el buscador sigue siendo la herramienta correcta. La IA rinde cuando hay que redactar, resumir o analizar.

Fuentes: Google, 2009; Epoch AI, 2025 (su autor describe su estimación de 0,3 Wh como relativamente pesimista); Oviedo et al., Joule, 2026. Ver fuentes 2, 3, 4 y 5.

“Generar una imagen gasta lo mismo que cargar el celular”

Esa comparación salió del modelo menos eficiente de un estudio de 2023. Con un modelo actual, una imagen de alta calidad gasta alrededor de 1,2 Wh: cerca del 8 % de una carga de celular (con una batería de unos 15 Wh, supuesto nuestro), o lo mismo que unos cuatro mensajes de chat.

Criterio: el problema no es la imagen, es la ráfaga. Pedir veinte versiones para quedarse con una multiplica el gasto por veinte. Describe estilo, encuadre y formato desde el primer intento.

Fuentes: Luccioni et al., 2023; MIT Technology Review, 2025. Ver fuentes 6 y 7.

“Todo uso de IA pesa más o menos igual”

La diferencia entre tareas es enorme. Energía estimada por unidad, según el Estándar somosgreenia v1.2:

Criterio: tu huella la define qué haces, no cuántas veces preguntas. Un solo video de prueba pesa más que un mes entero de chat.

Valores centrales; cada tarea tiene un rango amplio. Fuentes 4, 5, 7 y 8.

“Si le pido que piense más, la respuesta siempre es mejor”

Los modos de razonamiento mejoran los resultados en problemas difíciles: matemáticas, análisis con muchos pasos, código complejo. Pero gastan entre 13 y 30 veces más energía que una respuesta directa, según los estudios citados. Para resumir un correo o reformular un párrafo, no aportan casi nada.

Criterio: actívalo cuando el problema lo pida, no por defecto. Si la respuesta directa no alcanza, siempre puedes volver a preguntar con razonamiento.

Fuentes: AI Energy Score v2 (Hugging Face y Salesforce), 2025; Oviedo et al., Joule, 2026. Ver fuentes 5 y 8.

“Decirle gracias a la IA desperdicia energía”

En 2025 circuló que los “por favor” y “gracias” le cuestan millones de dólares a la industria. A escala global puede sumar, porque un “gracias” suelto obliga al modelo a generar otra respuesta. Para ti, es el gasto de un mensaje corto: menos de 0,3 Wh. La amabilidad no es el problema.

Criterio: si vas a agradecer, hazlo en el mismo mensaje de tu siguiente instrucción. Y ahorra de verdad donde pesa: menos regeneraciones, menos videos de prueba y el razonamiento solo cuando haga falta.

Fuentes: Epoch AI, 2025; Estándar somosgreenia v1.2. Ver fuentes 3 y 4.

“Entre más grande el modelo, mejor para cualquier tarea”

Los modelos grandes rinden en tareas complejas. Para resumir, clasificar, corregir ortografía o extraer datos, los modelos livianos (las versiones “mini”, “flash” o similares) suelen bastar. Microsoft (2026) calcula que las mejoras de los propios modelos pueden reducir de 5 a 10 veces la energía por consulta en el corto plazo, y que dirigir las preguntas simples a modelos livianos, y reservar los grandes para las complejas, es una de las palancas para lograrlo. Es una proyección del proveedor, no una medición de lo que ahorras tú.

Criterio: empieza por el modelo más pequeño que te ofrezca tu herramienta. Sube de nivel solo si el resultado no alcanza.

Fuente: Microsoft, 2026. Ver fuente 9.

“Lo que le escribo a la IA es privado”

Depende del servicio, del plan y de tu configuración. Algunos servicios pueden usar tus conversaciones para mejorar sus modelos a menos que lo desactives, y las versiones empresariales suelen tener condiciones distintas a las gratuitas. Lo único seguro es lo que dicen los términos y la configuración de privacidad de la herramienta que usas.

Criterio: antes de pegar algo, pregúntate si lo publicarías. Nunca ingreses contraseñas, datos de clientes, historias clínicas ni información confidencial de tu empresa sin una política que lo autorice. Revisa hoy la configuración de privacidad de las IA que usas.

Esta guía es educativa y no constituye asesoría legal. Consulta los términos de cada servicio.

“Si la IA responde con seguridad, es porque es verdad”

Los modelos de lenguaje generan el texto más probable, no el más cierto. Pueden inventar datos, citas, fuentes y hasta leyes con el mismo tono seguro con el que dicen algo correcto. A eso se le llama “alucinación”.

Además, una respuesta equivocada tiene doble costo: la energía que gastó y el tiempo que te hace perder corrigiéndola.

Criterio: verifica cifras, nombres, fechas y citas en la fuente original antes de usarlos. Pídele a la IA que te dé las fuentes y ábrelas tú.

“Con bonos de carbono, mi uso de IA queda en cero”

Un bono de carbono financia un proyecto que reduce o captura emisiones en otro lugar. No borra la electricidad que ya se consumió. Por eso cada vez más reguladores miran con lupa frases como “carbono neutral” basadas en compensaciones; desde el 27 de septiembre de 2026 la Unión Europea las prohíbe en la publicidad a consumidores.

Además, la escala no cuadra: un bono cubre una tonelada de CO₂, y el uso intensivo de IA de una persona ronda los 4 kg al año.

Criterio: primero reduce, después aporta. Si quieres apoyar un proyecto, escoge uno con registro verificable y habla de “aportar”, no de “compensar” ni de “quedar en cero”.

Fuentes: Directiva (UE) 2024/825; Estándar somosgreenia v1.2. Ver fuentes 4 y 10.