Fernando Tucho y José-María García-de-Madariaga firman el artículo: Impacto medioambiental de la inteligencia artificial: un debate pendiente (Infonomy, vol. 4, n.º 1, 2026), donde abordan una dimensión todavía poco visible del despliegue tecnológico contemporáneo: el impacto ecosocial de la inteligencia artificial generativa. Ambos autores son miembros del Equipo de Investigación del proyecto IMRESCOM liderado por LabCOMandalucía (PID2022-140281OB-I00), en el cual se enmarca esta publicación.
La llegada de la inteligencia artificial generativa ha despertado importantes debates dentro de todos los ámbitos sociales incluyendo el de la comunicación y el de la educación mediática. Esta investigación busca adentrarse en uno de sus efectos menos conocidos: su impacto eco-social sobre el medioambiente. Para ello se ha realizado una revisión documental de las investigaciones que buscan conocer esta realidad, analizando más de 40 publicaciones al respecto. Los estudios encontrados se focalizan especialmente en el consumo energético con sus consecuentes emisiones de gases de efecto invernadero, así como en el consumo de agua. No se atienden, sin embargo, otras fases de su ciclo de vida como la extracción de materias primas o la manufactura de los equipamientos en los que se sostiene la inteligencia artificial (p.2).
El artículo parte de la constatación crítica de que el relato dominante sobre digitalización y sostenibilidad tiende a invisibilizar los costes materiales de las tecnologías digitales. Frente a la visión tecnoptimista que suele presentar a la inteligencia artificial como aliada automática de la transición ecológica, los autores subrayan que su desarrollo implica un consumo creciente de energía, agua y recursos naturales, así como emisiones significativas de gases de efecto invernadero. Esta invisibilización, sostienen, interpela directamente al campo de la comunicación, que ha prestado escasa atención a la materialidad tecnológica y a sus consecuencias medioambientales.
En este sentido, el estudio analiza los principales focos de impacto de la inteligencia artificial, especialmente en lo relativo al consumo energético y de agua. Los autores advierten de una carencia estructural en la literatura existente: la mayoría de los estudios se concentran en fases parciales del ciclo de vida de la IA (como el entrenamiento de modelos) y descuidan otras igualmente relevantes, como la inferencia, la fabricación de los equipos, la extracción de materias primas o la gestión de residuos tecnológicos. Esta falta de una visión integral dificulta una evaluación realista de su huella ecológica.
Uno de los aportes centrales del artículo es la distinción entre los enfoques conocidos como AI for sustainability y sustainability of AI. Mientras el primero pone el acento en las posibles aplicaciones de la IA para mejorar la eficiencia ambiental, el segundo examina el impacto ambiental de la propia inteligencia artificial. Desde esta perspectiva crítica, el artículo muestra cómo el incremento de la demanda de servicios basados en IA está provocando un crecimiento acelerado del consumo energético y del uso de agua, con efectos especialmente graves en los países del Sur Global, que “soportan una carga desproporcionada de los costos y obtienen escasos beneficios”.
Los investigadores coinciden en la necesidad de apostar por una “Green AI” frente a la mayoritaria tendencia actual de la “Red AI”, que prima el rendimiento sin tener en cuenta su sostenibilidad. Esta realidad debiera ser tenida en cuenta para actualizar las propuestas de educación mediática que buscan un uso más crítico y sostenible de las herramientas digitales así como para formular propuestas de políticas globales que minimicen tales impactos (p.2)
Desde el ámbito de la comunicación y la educomunicación para la transición ecosocial, el estudio se plantea como una llamada a integrar el impacto de la inteligencia artificial en los debates académicos, mediáticos y formativos. Además, los autores advierten que la ausencia de marcos regulatorios sólidos y de la necesaria mirada ecosocial en las políticas públicas y educativas contribuye a reforzar un modelo de desarrollo tecnológico orientado al rendimiento y al crecimiento, desligado de los límites biofísicos.
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