Cuando hablamos de inteligencia artificial, uno de los grandes fantasmas que surgen es su consumo energético. Se dice —y con razón— que entrenar un modelo como GPT puede requerir miles de megavatios-hora y millones de litros de agua. Pero, ¿qué pasa cuando hablamos de algo más cercano y cotidiano como una simple consulta que haces a ChatGPT desde tu ordenador?
Gracias a una reciente declaración de Sam Altman, CEO de OpenAI, ya tenemos un dato concreto para poner sobre la mesa: una sola consulta a ChatGPT consume, de media, 0,34 Wh de electricidad, lo equivalente a tener una bombilla LED encendida durante un par de minutos. Además, usa una mínima cantidad de agua para refrigeración: 0,000085 galones por consulta, menos que una decimoquinta parte de una cucharadita.
¿Es mucho o poco? Depende de cómo lo mires
A nivel individual, este consumo parece insignificante: un par de consultas a ChatGPT gastan menos que calentar un café en el microondas. Pero si lo multiplicamos por millones de usuarios y miles de millones de peticiones mensuales… la factura energética sube y el impacto ambiental no es despreciable.
Lo interesante es que, gracias a estos datos, podemos empezar a desmontar mitos y hablar con cifras reales, no con conjeturas o titulares alarmistas.
Por qué es importante conocer este dato
1. Transparencia tecnológica.
En plena era de la IA, los usuarios y las marcas piden saber qué hay detrás de cada clic: desde el coste económico hasta el ambiental. Este dato no resuelve todo, pero da un punto de partida más tangible que especulaciones abstractas.
2. Escalabilidad del impacto
Una bombilla encendida durante dos minutos no preocupa a nadie. Pero imagina millones de bombillas encendidas cada segundo en todo el mundo. Saber cómo escala el consumo ayuda a planificar centros de datos, infraestructura renovable y medidas de eficiencia.
3. Contexto para decisiones de negocio
Para marcas que usan IA generativa en sus procesos —desde atención al cliente hasta marketing automatizado— entender el consumo por interacción permite diseñar métricas de sostenibilidad realistas y comunicarlas de forma clara a clientes y accionistas.
¿Qué podemos aprender (y aplicar) a nivel de estrategia?
- No hay impacto cero: cualquier consulta requiere energía y recursos físicos (electricidad y agua para refrigerar servidores). El mito de la nube limpia queda desmontado.
- Los datos comparativos importan: hablar de kWh o galones suena frío. Traducirlo a algo tangible (bombillas, microondas, cucharadas, duchas) ayuda a transmitir la magnitud de forma comprensible.
- La eficiencia es clave: Altman recuerda que los costes de IA se reducen drásticamente cada año. Optimizar consultas, ajustar modelos y migrar a infraestructuras verdes puede marcar la diferencia entre un uso responsable y uno insostenible.
En un contexto donde la sostenibilidad ya no es un valor añadido, sino un criterio decisivo, conocer el impacto real de herramientas como la IA generativa permite a las marcas ir más allá del greenwashing. Hablar con datos, reconocer los impactos —por pequeños que parezcan— y mostrar compromiso con la mejora continua es parte de un marketing más honesto, estratégico y sostenible.
La clave no está en evitar la tecnología, sino en usarla con criterio, comunicar con transparencia y diseñar experiencias alineadas con un futuro más responsable. Porque cada consulta cuenta, pero también cada decisión de marca.
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