Evolución de la inteligencia artificial y su impacto en la era contemporánea

Resumen

La inteligencia artificial ha experimentado una evolución histórica caracterizada por ciclos de avance y estancamiento, hasta consolidarse en la era contemporánea como una tecnología de impacto transversal. El objetivo de este artículo es analizar el impacto de la inteligencia artificial desde una perspectiva crítica, con énfasis en la sostenibilidad computacional y ambiental de los modelos de lenguaje de gran escala. La investigación se desarrolló mediante una metodología de revisión bibliográfica cualitativa y comparativa, basada en el análisis de aproximadamente 30 documentos especializados, entre artículos científicos e informes técnicos publicados a partir de 2019. Los resultados evidencian que el impacto ambiental de estos sistemas es significativo y de carácter multifactorial, determinado no solo por el tamaño de los modelos, sino también por factores como la matriz energética empleada, la eficiencia algorítmica y los patrones de uso asociados a su despliegue. El análisis comparativo de modelos como ChatGPT, Gemini, Copilot, Llama 3, BLOOM, DeepSeek y xAI (Grok) revela diferencias sustanciales en términos de consumo energético y huella de carbono, así como enfoques contrastantes en materia de transparencia y mitigación de impactos ambientales. Se concluye que la sostenibilidad futura de la inteligencia artificial no dependerá exclusivamente del acceso a fuentes de energía limpia, sino de una transición hacia arquitecturas algorítmicas más eficientes, una mayor transparencia en la medición de impactos y la implementación de marcos de gobernanza tecnológica que contribuyan a mitigar los riesgos ambientales y sociales asociados a su adopción masiva.