Conocimiento global › Archivos › Vol. 11 Núm. 2 (2026): REVISTA CONOCIMIENTO GLOBAL › Artículo

¿Cuánto futuro nos está costando el presente de la inteligencia artificial? Reflexiones sobre uso, consumo de recursos naturales y sostenibilidad

Dagoberto Valencia Ortiz
Universidad del Tolima
Libardo Ramón Polanía
Universidad de la Amazonía
Dennyse María Patricia Hermosa Guzmán
Universidad de la Amazonía
Resumen

La evaluación ambiental de la inteligencia artificial necesita relacionar recursos utilizados con finalidades y resultados. Este artículo analiza críticamente esa relación mediante una revisión documental de selección intencional, con consulta inicial cerrada el 30 de septiembre de 2026. Se articulan dos conjuntos de fuentes: estudios sobre usos, productividad y aprendizaje, y trabajos sobre energía, agua e infraestructura. La integración compara mecanismos y condiciones; no combina sus datos para estimar una huella por usuario. La síntesis muestra que las categorías de interacción describen demanda, mientras la utilidad requiere evidencia adicional sobre resultados. El uso personal puede producir beneficios relevantes, y el uso laboral puede incluir operaciones prescindibles. La intensidad ambiental varía según tarea, modelo, infraestructura y localización. Asimismo, la mejora por operación debe examinarse junto con frecuencia, repetición y expansión del servicio. Se propone la proporcionalidad socioambiental como marco conceptual que relaciona finalidad, beneficio verificable, alternativas, recursos, distribución y seguimiento. El marco carece de validación empírica y evita reducir dimensiones heterogéneas a una puntuación única. La suficiencia se plantea como elección de capacidad y frecuencia adecuadas a una necesidad, con garantías de acceso y revisión. La pregunta por el futuro se interpreta como examen de compromisos ambientales y responsabilidades intergeneracionales, sin anticipar que toda IA sea insostenible.

Cómo citar
Valencia Ortiz, D., Ramón Polanía, L., & Hermosa Guzmán, D. M. P. (2026). ¿Cuánto futuro nos está costando el presente de la inteligencia artificial? Reflexiones sobre uso, consumo de recursos naturales y sostenibilidad. Conocimiento Global, 11(2), 77-96. https://doi.org/10.70165/cglobal.v11i2.730
Citas

Adeniranye, D. I., Lunn, S. J., Mosobalaje, O., Eze, P., Berhane, B., & Adeniyi, D. (2026). Institutional structures, digital inequality, and AI integration in higher education. Computers and Education Open, 11, Article 100400. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2026.100400

Alier-Forment, M., Casañ-Guerrero, M. J., Pereira-Varela, J. A., García-Peñalvo, F. J., & Llorens-Largo, F. (2026). Inteligencia artificial generativa y autonomía educativa: metáforas históricas y principios éticos para la transformación pedagógica. RIED Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 29(1), 9–28. https://doi.org/10.5944/ried.45536

Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), Article e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

Bencsik, A., Jenei, S., & Módos-Szalai, S. (2026). Who gets to use ChatGPT? A global study on digital access and inequality in higher education. Social Sciences & Humanities Open, 13, Article 102479. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2026.102479

Camastra, F. D., & González Vallejo, R. (2025). Inteligencia artificial, sostenibilidad e impacto ambiental. Un estudio narrativo y bibliométrico. Región Científica, 4(1), 2025355. https://doi.org/10.58763/rc2025355

Chatterji, A., Cunningham, T., Deming, D. J., Hitzig, Z., Ong, C., Shan, C. Y., & Wadman, K. (2025). How people use ChatGPT (Working Paper No. 34255). National Bureau of Economic Research. https://doi.org/10.3386/w34255

Che, S., Liu, C., Wang, J., & Wang, J. (2026). Can artificial intelligence drive enterprise green management innovation? A new perspective on harnessing intelligence. Technology in Society, 85, Article 103156. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.103156

Chen, S., & Cheung, A. C. K. (2025). Effect of generative artificial intelligence on university students learning outcomes: A systematic review and meta-analysis. Educational Research Review, 49, Article 100737. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2025.100737

Consejo Episcopal Latinoamericano y Caribeño. (2026). Inteligencia artificial y desarrollo humano integral. https://repositorio.celam.org/s/repositorio/item/3387

Cortina, A. (2024). ¿Ética o ideología de la inteligencia artificial? El eclipse de la razón comunicativa en una sociedad tecnologizada. Paidós.

Daniel, B. K., Podgorodnichenko, N., & Carr, S. (2026). A scoping review of AI for sustainability and sustainable AI in higher education. Discover Computing, 29, Article 48. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09861-2

de Vries, A. (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule, 7(10), 2191–2194. https://doi.org/10.1016/j.joule.2023.09.004

Deda, D., Manzolli, J. A., Salvador, R., Hernandez, C., Quina, M. J., & Gervasio, H. (2026). Beyond carbon: Multi-criteria evaluation of environmental impact reduction alternatives in higher education institutions. The International Journal of Life Cycle Assessment, 31, Article 110. https://doi.org/10.1007/s11367-026-02689-y

Di Vaio, A., Palladino, R., Hassan, R., & Escobar, O. (2020). Artificial intelligence and business models in the sustainable development goals perspective: A systematic literature review. Journal of Business Research, 121, 283–314. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.019

Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Coeckelbergh, M., López de Prado, M., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2023). Connecting the dots in trustworthy artificial intelligence: From AI principles, ethics, and key requirements to responsible AI systems and regulation. Information Fusion, 99, Article 101896. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2023.101896

Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), Article eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290

Henderson, P., Hu, J., Romoff, J., Brunskill, E., Jurafsky, D., & Pineau, J. (2020). Towards the systematic reporting of the energy and carbon footprints of machine learning. Journal of Machine Learning Research, 21(248), 1–43. https://www.jmlr.org/papers/v21/20-312.html

International Energy Agency. (2025). Energy and AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

Kaack, L. H., Donti, P. L., Strubell, E., Kamiya, G., Creutzig, F., & Rolnick, D. (2022). Aligning artificial intelligence with climate change mitigation. Nature Climate Change, 12, 518–527. https://doi.org/10.1038/s41558-022-01377-7

Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, Article 17458. https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6

Kirk, H. R., Gabriel, I., Summerfield, C., Vidgen, B., & Hale, S. A. (2025). Why human–AI relationships need socioaffective alignment. Humanities and Social Sciences Communications, 12, Article 728. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04532-5

Lange, S., Pohl, J., & Santarius, T. (2020). Digitalization and energy consumption. Does ICT reduce energy demand? Ecological Economics, 176, Article 106760. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2020.106760

Leal Filho, W., Luetz, J. M., Almulhim, A. I., & Dinis, M. A. P. (2026). Assessing the carbon footprint of artificial intelligence in higher education: A bibliometric and institutional analysis. Environmental Sciences Europe, 38, Article 132. https://doi.org/10.1186/s12302-026-01414-8

Lei, N., Lu, J., Shehabi, A., & Masanet, E. R. (2025). The water use of data center workloads: A review and assessment of key determinants. Resources, Conservation and Recycling, 219, Article 108310. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2025.108310

Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2025). Making AI less “thirsty”. Communications of the ACM, 68(7), 54–61. https://doi.org/10.1145/3724499

Luccioni, A. S., Jernite, Y., & Strubell, E. (2024). Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment? En Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 85–99). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542

Luccioni, A. S., Viguier, S., & Ligozat, A.-L. (2023). Estimating the carbon footprint of BLOOM, a 176B parameter language model. Journal of Machine Learning Research, 24(253), 1–15. https://www.jmlr.org/papers/v24/23-0069.html

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research

Mustafa, M. Y., Tlili, A., Lampropoulos, G., Huang, R., Jandrić, P., Zhao, J., Salha, S., Xu, L., Panda, S., Kinshuk, López-Pernas, S., & Saqr, M. (2024). A systematic review of literature reviews on artificial intelligence in education (AIED): A roadmap to a future research agenda. Smart Learning Environments, 11, Article 59. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00350-5

Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041

Nishant, R., Kennedy, M., & Corbett, J. (2020). Artificial intelligence for sustainability: Challenges, opportunities, and a research agenda. International Journal of Information Management, 53, Article 102104. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102104

Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586

Osorio Amaya, J. C. (2025). Ética de la investigación, desarrollo científico y necesidades actuales: una reflexión desde el pensamiento complejo. Región Científica, 4(2), 2025488. https://doi.org/10.58763/rc2025488

Privette, A. P., Barros, A., & Cai, X. (2026). Data centers water footprint: The need for more transparency. AGU Advances, 7(2), Article e2025AV002140. https://doi.org/10.1029/2025AV002140

Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P. (2020). Closing the AI accountability gap: Defining an end-to-end framework for internal algorithmic auditing. En Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 33–44). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3351095.3372873

Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002

Santarius, T., Bieser, J. C. T., Frick, V., Höjer, M., Gossen, M., Hilty, L. M., Kern, E., Pohl, J., Rohde, F., & Lange, S. (2023). Digital sufficiency: Conceptual considerations for ICTs on a finite planet. Annals of Telecommunications, 78, 277–295. https://doi.org/10.1007/s12243-022-00914-x

Sarián González, M., Bruna Román, C., Robles Lagos, C., & Vaca Lombana, G. (2025). Gestión empresarial de la sostenibilidad, RSE e Inteligencia Artificial. Una nueva frontera en las decisiones. Región Científica, 4(1), 2025382. https://doi.org/10.58763/rc2025382

Sarrión Esteve, J., & Benlloch Doménech, C. (2025). Criterios y directrices éticas para el uso de IA en la formación. Revista de Educación y Derecho, (32). https://doi.org/10.1344/REYD2025.32.51544

Schwartz, R., Dodge, J., Smith, N. A., & Etzioni, O. (2020). Green AI. Communications of the ACM, 63(12), 54–63. https://doi.org/10.1145/3381831

Shehabi, A., Smith, S. J., Hubbard, A., Newkirk, A., Lei, N., Siddik, M. A. B., Holecek, B., Koomey, J., Masanet, E., & Sartor, D. (2024). 2024 United States data center energy usage report (LBNL-2001637). Lawrence Berkeley National Laboratory. https://doi.org/10.71468/P1WC7Q

Sun, Y., Bi, S., Li, L., & Zhang, J. (2026). Digital infrastructure inhibits carbon performance improvement in industrial firms—Evidence from the “Broadband China” pilot policy. International Review of Economics & Finance, 112, Article 105858. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105858

Tabassi, E. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0) (NIST AI 100-1). National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

Tomlinson, B., Black, R. W., Patterson, D. J., & Torrance, A. W. (2024). The carbon emissions of writing and illustrating are lower for AI than for humans. Scientific Reports, 14, Article 3732. https://doi.org/10.1038/s41598-024-54271-x

Treve, M. (2026). The ethics of AI in education policy: A comparative analysis of governance, accessibility, and equity in higher education. World Development Sustainability, 9, Article 100347. https://doi.org/10.1016/j.wds.2026.100347

UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. https://www.unesco.org/en/artificial-intelligence/recommendation-ethics

Vendrell, M., & Johnston, S.-K. (2026). Scaffolding critical thinking with generative AI: Design principles for integrating large language models in higher education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 10, Article 100572. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100572

Wang, S., & Halog, A. (2026). Prospective operational life cycle assessment of energy and waste systems in a university building: An auditable workflow using openLCA and Brightway2. Journal of Industrial Ecology, 30(4), 2159–2171. https://doi.org/10.1007/s44498-026-00147-4

Zapata Muriel, F. A., Montoya Zapata, S., & Montoya-Zapata, D. (2024). Dilemas éticos planteados por el auge de la inteligencia artificial: una mirada desde el transhumanismo. Región Científica, 3(1), 2024225. https://doi.org/10.58763/rc2024225

Zawacki-Richter, O. (2026). Towards a systems-based framework for digital educational equity in open, distance, and digital education. Open Praxis, 18(2), 381–397. https://doi.org/10.55982/openpraxis.18.2.1243

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