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      ¿Sabemos cuantificar el impacto ambiental de la IA?

      13 de octubre de 2025

      IA- Industria sostenible

      «Aportamos nuestro conocimiento en los sistemas de indicadores para medir el impacto ambiental de un sistema de IA»

      Una pionera especificación UNE medirá la sostenibilidad de la Inteligencia Artificial

      Por iniciativa de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, la Asociación Española de Normalización (UNE) ha publicado una nueva especificación técnica pionera para implantar una Inteligencia Artificial más responsable y sostenible en el marco del Programa Nacional de Algoritmos Verdes (PNAV).

      • La finalidad de la norma es establecer un marco común para la medición del consumo energético, la huella de carbono, el consumo de agua y el rendimiento de los sistemas de IA.
      • Su desarrollo ha contado con la participación de un grupo de trabajo técnico especializado, integrado por más de 40 integrantes de la comunidad investigadora en algoritmos verdes, junto a otras organizaciones.
      • Esta especificación proporciona una guía detallada para cuantificar el impacto ambiental de modelos y algoritmos de IA en todas las fases de su ciclo, especialmente durante el entrenamiento y la implementación, tanto en entornos locales como en la nube.
      • Mediante este aporte de estandarización, se da un paso decisivo hacia una IA más transparente, medible y eficiente desde el punto de vista ambiental: ofrece una visión real y unificada de su impacto que permite comparar, optimizar y validar el desempeño medioambiental de los modelos de IA con rigor.

      Sistema de indicadores

      En TECNALIA hemos trabajado en la implementación de esta normativa aportando nuestro conocimiento e investigación en los sistemas de indicadores para medir la eficiencia e impacto ambiental de un sistema de IA. Indicadores que ayudan a monitorizar las fases más críticas del proceso, como el uso directo de energía y agua, así como a evaluar la eficiencia general de los modelos de IA durante el entrenamiento e inferencia, que son aquellas que concentran el mayor impacto ambiental.

      ¿Quieres conocer en qué consiste esta Normativa?

      Puedes descargarte un extracto a través de este enlace: ESPECIFICACIÓN UNE 0086:2025.