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Inteligencia artificial y crisis climática

Inteligencia artificial y crisis climática: ¿innovación científica o el nuevo mito de la salvación tecnológica?

 



Por Asunción López-Varela, Universidad Complutense de Madrid. Blog UniverSIdad, 16/06/2026


La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los grandes relatos de nuestro tiempo. Gobiernos, empresas tecnológicas y organismos internacionales la presentan como una herramienta transformadora capaz de revolucionar la economía, optimizar la administración pública, acelerar la investigación científica y, cada vez más, combatir el cambio climático.

En pocos años, la IA ha pasado de ser una cuestión especializada a ocupar el centro de la conversación pública global.
Este artículo conecta transformación digital, políticas universitarias, sostenibilidad y epistemología crítica, cuestiones todas ellas muy presentes actualmente en el debate sobre educación superior.

Junto al entusiasmo creciente sobre la IA emerge otra preocupación menos visible: el enorme coste energético y material de las tecnologías de inteligencia artificial. Diversos organismos internacionales y centros de investigación han comenzado a advertir sobre esta contradicción.

En el Reino Unido, el Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment viene publicando análisis sobre los vínculos entre inteligencia artificial y sostenibilidad climática. Del mismo modo, programas específicos como los de Naciones Unidas,  Environment y Climate Change, o informes como los de la International Energy Agency, la UNESCO, el World Economic Forum o la European Environment Agency también examinan tanto las posibilidades como los riesgos ambientales asociados a la IA.

La situación en España
En España, una publicación de enero de 2026 del blog de Akepa – The Sustainable Agency mantiene que el auge de la inteligencia artificial generativa agrava la crisis climática al disparar el consumo de energía y agua, triplicando las emisiones de los centros de datos para 2030. Y es que, efectivamente, los centros de datos, el entrenamiento de modelos masivos, la expansión de infraestructuras digitales y la producción de hardware especializado requieren cantidades crecientes de electricidad, agua y minerales estratégicos.

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