Por iniciativa da Secretaría de Estado de Dixitalización e Intelixencia Artificial do Ministerio para a Transformación Dixital e da Función Pública, a Asociación Española de Normalización (UNE) publicou unha nova especificación técnica pioneira no compromiso cunha Intelixencia Artificial máis responsable e sustentable no marco do 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 desenvolvemento contou coa participación dun grupo de traballo técnico especializado, integrado por máis de 40 integrantes da comunidade investigadora en algoritmos verdes, xunto con empresas privadas, tanto grandes compañías tecnolóxicas como firmas altamente especializadas en IA, así como organismos de certificación que achegan a perspectiva de verificación.
La especificación proporciona unha guía detallada para cuantificar o impacto ambiental de modelos e algoritmos de IA en todas as fases do seu ciclo, especialmente durante o adestramento e a implementación, tanto en contornas locais como na nube. Céntrase, especialmente, en modelos de IA generativa e grandes modelos de linguaxe (LLMs), pola súa maior carga computacional e consecuente impacto ambiental.
Mediante este achegue de estandarización, dáse un paso decisivo cara a unha IA máis transparente, medible e eficiente desde o punto de vista ambiental, achegando unha visión real e unificada do seu impacto que permite comparar, optimizar e validar o desempeño ambiental dos modelos de IA con rigor.
Esta iniciativa, que forma parte de la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024, responde al compromiso del Gobierno de España por una IA responsable, evolucionando de los métodos aislados de las empresas para calcular el consumo de sus sistemas de IA.
Impacto sustentable
Entre as métricas definidas, inclúense indicadores que axudan a monitorar as fases máis críticas do proceso, como o uso directo de enerxía e auga, así como a avaliar a eficiencia xeral dos modelos de IA durante o adestramento e inferencia, que son aquelas que concentran o maior impacto ambiental.
De este modo, a especificación céntrase nos puntos crave do ciclo de vida onde realmente se produce a maior parte do consumo de recursos, achegando un marco común e rigoroso para a súa medición e comparación.
Buena práctica internacional
Aunque a especificación ten impacto a nivel nacional, supón un paso crave cara á futura estandarización europea, situando a España na vangarda da definición de normas internacionais en sustentabilidade tecnolóxica.
Ademais, responde á demanda da Unión Europea sobre a necesidade de informar o consumo enerxético dos sistemas de IA establecida no ‘Código de boas prácticas para os modelos de IA de uso xeral’, de agosto de 2025.
A la vez, se refuerza el compromiso de España con el cumplimiento del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, contribuyendo a la transparencia, trazabilidad y sostenibilidad en el diseño y la operación de estas tecnologías.
