Sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial, el videojuego y las redes sociales en 2025

Objetivo del estudio

Este trabajo compara, con la mejor evidencia disponible en 2025, el orden de magnitud del impacto ambiental anual de tres mercados digitales de masas —inteligencia artificial, videojuego y redes sociales— y discute si la pregunta dominante de la conversación pública sobre sostenibilidad digital («¿qué mercado contamina más?») está bien planteada.

La hipótesis que guía la investigación es que no lo está. La pregunta confunde dos magnitudes ontológicamente distintas —intensidad por unidad de uso y agregado por escala de mercado— y desplaza la responsabilidad ética hacia el consumo individual cuando los datos disponibles indican que la palanca decisiva está en otra parte: en la infraestructura, en el diseño de producto y en los marcos regulatorios.

El estudio no busca emitir un veredicto sobre cuál de los tres mercados es «el peor». Busca algo previo: aclarar qué se está midiendo cuando se compara, qué nivel de confianza tienen los datos disponibles, y qué consecuencias éticas se derivan de la asimetría entre estos mercados.

1. Por qué la conversación pública está mal planteada

La conversación sobre sostenibilidad digital se ha concentrado en 2025 sobre la inteligencia artificial. Hay razones materiales para ello: es el sector con mayor intensidad por unidad de cómputo, el que más rápido crece en consumo eléctrico de centros de datos, y el que mejor evidencia primaria genera. La Agencia Internacional de la Energía sostiene que la IA será el principal motor del crecimiento eléctrico del datacenter en esta década, con escenarios que llegan a 945 TWh globales en 2030.

Esa concentración del debate tiene un coste analítico. Mientras se discutía si una consulta a ChatGPT consume «una botella de agua» —cifra simplificada y deficientemente documentada—, otros dos ecosistemas digitales de masas han seguido funcionando con escrutinio público desigual. Uno de ellos, el social media, muy probablemente supera a la IA en huella agregada anual de electricidad, agua y emisiones. Esto no convierte a la IA en un mercado «limpio» ni absuelve sus despliegues actuales: simplemente desplaza la pregunta.

La comparación honesta exige distinguir dos cosas que en la conversación pública se mezclan rutinariamente:

Intensidad ambiental por unidad de uso. Cuánto cuesta —en electricidad, agua y emisiones— una hora, una sesión o una consulta concreta.

Impacto agregado anual por escala de mercado. Cuánto suma todo el mercado al final del año, multiplicando intensidad por usuarios y horas.

La IA puntúa muy alto en intensidad y aún relativamente bajo en agregado, porque su despliegue de masas es reciente. El social media puntúa bajo en intensidad por minuto pero muy alto en agregado, porque suma 5.240 millones de usuarios y 894 horas de uso al año por usuario medio. El videojuego queda en una posición intermedia, con una huella relevante pero técnicamente más abordable.

Estas tres figuras no se pueden ordenar en una «liga» sin perder información. Cada mercado tiene un perfil distinto y, sobre todo, una estructura de consumo distinta. Esa diferencia ontológica es la que hace que la pregunta inicial esté mal formulada y la que abre el problema ético al que llega este estudio.

2. Metodología y supuestos

La comparación trabaja con tres niveles de evidencia, jerarquizados explícitamente.

El primero son estimaciones directas de 2025 publicadas por estudios o informes primarios. Aquí entra sobre todo la IA, gracias al trabajo reciente publicado en Patterns (Cell Press) que estima específicamente la huella global de los sistemas de IA para 2025.

El segundo son estimaciones sectoriales modelizadas con datos de mercado y parámetros técnicos observados, no auditadas. Aquí entran videojuego y redes sociales. Para videojuego se parte del benchmark del Lawrence Berkeley National Laboratory para Estados Unidos —34 TWh/año y 24 MtCO₂/año en 2019— y se cruza con tamaño de mercado 2025, distribución por tipo de dispositivo y consumos medidos en consolas modernas. Para social media se parte del análisis de consumo digital publicado en Nature Communications y del estado de uso global recogido por DataReportal, asignando al sector una banda del 12-18% del total de la huella digital por usuario.

El tercero son proxies y estimaciones indirectas cuando no hay dato primario sectorial 2025. Es el caso de la mayor parte del e-waste atribuible específicamente a cada uno de los tres mercados, que aparece marcado como «no especificado» donde no hay fuente primaria robusta.

Esta jerarquía importa. Un debate público maduro sobre sostenibilidad digital no puede seguir tratando una estimación atribucional de confianza media-baja como si fuera un dato auditado. La transparencia metodológica es ya una cuestión ética, no solo técnica.

Cuando un estudio aporta CO₂e pero no TWh sectoriales, este informe aplica una conversión proxy con un factor medio global de red. Cuando falta dato sectorial de agua, modeliza el agua indirecta a partir de la intensidad hídrica del suministro eléctrico. En ambos casos el resultado debe leerse como orden de magnitud, no como inventario oficial.

Una limitación adicional, no menor, es la asimetría de fronteras del sistema. La IA admite ser medida razonablemente como huella operacional de sistemas específicos. El videojuego y las redes sociales son ecosistemas de consumo digital de masas en los que pesan mucho los terminales, las pantallas, las redes y, sobre todo, el tiempo de uso. El estudio mundial de GreenIT 2025 muestra que, en el digital global, los equipos de usuario explican aproximadamente el 54% del potencial de calentamiento, frente al 23% de redes y el 23% de centros de datos; en energía primaria total, la fase de uso supera el 80%. Esto explica que social media y videojuego puedan presentar huellas agregadas altas sin ser tan intensivos por unidad de cómputo como la IA.

3. Inteligencia artificial

La IA es el único de los tres mercados con una estimación global específica de 2025 razonablemente explícita. El artículo de Patterns citado señala que la demanda eléctrica de los sistemas de IA estaba en torno a 9,4 GW a finales de 2024, con proyección hasta 23 GW durante 2025. Convertido a energía anual, el rango aproximado es de 82 a 202 TWh. El mismo trabajo estima para 2025 una huella de 32,6 a 79,7 MtCO₂e y 312,5 a 764,6 miles de millones de litros de agua.

La IEA refuerza el diagnóstico desde otro ángulo. Los centros de datos consumieron unos 415 TWh globales en 2024 y la IA es el principal motor de su crecimiento. El escenario base de la agencia proyecta 945 TWh en 2030, con los centros optimizados para IA cuadruplicando su consumo eléctrico hasta entonces.

Los drivers dominantes son tres. Primero, los servidores acelerados —GPUs y unidades equivalentes— y su densidad de potencia. Segundo, la infraestructura asociada: refrigeración, sistemas de alimentación ininterrumpida, redes internas. Tercero, el mix eléctrico local: la electricidad física consumida hoy por centros de datos a escala global tiene aún una presencia importante de carbón y gas, aunque renovables y nuclear ganan peso. La huella hídrica es en su mayor parte indirecta —asociada a la generación eléctrica— más que directa por refrigeración: el estudio publicado en Nature Sustainability sobre servidores de IA en Estados Unidos estima que el agua indirecta representa el 71% del total.

El e-waste atribuible específicamente a la IA en 2025 no está bien cerrado. Un trabajo en Nature Computational Science proyecta para la IA generativa una acumulación de 1,2 a 5,0 millones de toneladas de residuos electrónicos entre 2020 y 2030; trabajo posterior sugiere que con mayores vidas útiles de servidor el extremo alto puede moderarse. La masa global anual de e-waste de IA en 2025 queda como no especificada en evidencia primaria revisada, aunque la tendencia es inequívocamente ascendente y muy ligada a la renovación de servidores, aceleradores y memoria HBM.

La IA tiene además el mejor perfil de beneficio sistémico potencial de los tres mercados: optimización de redes eléctricas, mantenimiento predictivo industrial, descubrimiento de materiales, aceleración de innovación en baterías y solar fotovoltaica. Hay margen técnico real de mitigación: el estudio de Nature Sustainability citado modeliza que la combinación de mejores prácticas en PUE y WUE, ubicación geográfica selectiva, refrigeración líquida avanzada y mayor penetración renovable puede recortar la huella residual de carbono y agua hasta en torno al 73% y 86% respectivamente para 2030 en EE. UU.

Que ese potencial se materialice depende de gobernanza, no de tecnología.

4. Videojuego

El videojuego carece de una contabilidad global 2025 consolidada y comparable. El dato estructural más sólido sigue siendo el estudio del Lawrence Berkeley National Laboratory para Estados Unidos, que estimó 34 TWh/año y 24 MtCO₂/año en 2019. Desde entonces, el mercado global ha crecido sustancialmente: Newzoo cifra el mercado de juegos en 188.800 millones de dólares en 2025, con 3.580 millones de jugadores, de los cuales unos 3.000 millones juegan en móvil; el móvil mantiene en torno al 55% del gasto global del sector.

Tomando ese benchmark como ancla, corrigiendo por el mayor peso global del móvil y agregando PC, consola, descargas y una pequeña fracción de cloud gaming, este estudio sitúa la banda 2025 en 110 a 190 TWh de electricidad —centro alrededor de 145 TWh—, 48 a 84 MtCO₂e y 170 a 670 miles de millones de litros de agua indirecta modelizada. Son cifras de baja a media confianza, útiles para orden de magnitud.

El driver principal aquí no son los centros de datos. Son los dispositivos de usuario: consolas, gaming PCs, portátiles, móviles, pantallas y periféricos durante miles de millones de horas de uso anual. Microsoft publica baselines de potencia media global por juego de 122 W para Xbox Series X y 61 W para Series S, una transparencia inusual que permite a los estudios detectar y corregir «energy bugs» en sus motores.

El sector es el único de los tres con un acuerdo voluntario maduro y datos públicos. El Game Console Voluntary Agreement europeo (GCVA) documenta reducciones de hasta el 50% en el consumo energético de ciertas consolas UHD dentro de una misma generación, impulsadas por límites de potencia y mejoras en modos de navegación, media y reposo. La palanca de mitigación en videojuego no está solo en el hardware, sino también en el software y en la configuración por defecto del sistema.

El e-waste sectorial 2025 queda como no especificado. El problema material está concentrado en consolas, mandos, auriculares, GPUs, PCs y pantallas, y la presión más crítica probablemente no es el residuo final sino la demanda de metales y minerales en ciclos de renovación cortos. El propio estudio de GreenIT subraya que el agotamiento de minerales y metales es ya un indicador tan o más crítico que el CO₂ en el digital.

El beneficio del videojuego para la sostenibilidad es más indirecto que el de la IA, pero no nulo. Hay tres vías: estándares de contabilidad y mejores prácticas (Carbon Trust, Ukie, Playing for the Planet de UNEP), eficiencia de producto (consolas, motores y diseños menos demandantes) y movilización cultural (campañas integradas en juegos con cientos de millones de jugadores). El grado de ahorro material neto derivado de la tercera vía es difícil de cuantificar y queda fuera del alcance de este estudio.

5. Redes sociales

El social media es el mercado más difícil de medir. Su huella se reparte entre smartphones, redes de acceso fijo y móvil, sistemas de recomendación, almacenamiento y centros de datos —y la mayor parte de esa infraestructura es compartida con otros usos digitales. Aun así, se puede acotar un orden de magnitud razonable.

DataReportal sitúa en 2025 el universo social en 5.240 millones de identidades activas, equivalentes al 63,9% de la población mundial, con un uso medio de 2 horas y 21 minutos al día. El análisis de consumo digital publicado en Nature Communications utiliza un usuario medio global con 894 horas/año de social media y un tráfico medio de 0,31 GB/h, dentro de una cesta digital completa que emite 229 kgCO₂e/año por usuario medio de internet. El propio estudio indica que, excluyendo vídeo, cada categoría no-vídeo aporta aproximadamente entre el 10% y el 18% del total. Asignando al social media una banda del 12-18% de esos 229 kg, la huella agregada 2025 se sitúa en 144 a 216 MtCO₂e; convertida mediante proxy de red global, equivale a 325 a 490 TWh de electricidad, y el agua indirecta modelizada se sitúa en 490 a 1.720 miles de millones de litros.

Aquí la escala vence a la intensidad. El uso por persona no necesita el cómputo bruto de la IA ni la potencia continua del gaming de alto rendimiento, pero suma muchísimas horas, casi siempre sobre smartphones, y moviliza redes y recomendación algorítmica a escala planetaria. El propio estudio de Nature Communications subraya que el social media se accede por smartphone aproximadamente el 83% del tiempo en su usuario arquetípico. La sostenibilidad del sector depende mucho más de la duración de vida del terminal, la eficiencia de red, la compresión, el autoplay y el diseño del feed que del datacenter en sentido estricto.

El e-waste atribuible exclusivamente al social media en 2025 queda, una vez más, no especificado. El principal vector identificable es el smartphone: IDC proyecta entre 1.250 y 1.260 millones de smartphones enviados en 2025. Esos equipos sirven para muchas funciones, pero la renovación frecuente del teléfono es el gran canal por el que el social media arrastra presión material y residuos. La cifra exacta atribuible requiere un trabajo de partición que no existe hoy en la literatura primaria.

El lado positivo del social media para la sostenibilidad aparece sobre todo como mitigación operativa, no como beneficio climático neto demostrado del mercado en su conjunto. El caso de Meta es ilustrativo. En 2024 declaró 18,42 TWh de consumo eléctrico total —18,06 TWh en centros de datos—, 100% de matching de electricidad con atributos renovables, PUE de 1,08, WUE de 0,19, y más de 1.600 millones de galones restaurados mediante proyectos hídricos. Pero el mismo informe muestra que, incluso con esas compras renovables, las emisiones location-based de sus centros de datos siguieron siendo de 5,86 MtCO₂e y la extracción de agua alcanzó 4.145 millones de litros. El sector puede mejorar mucho, pero su huella sigue siendo material y no puede invisibilizarse mediante métricas contractuales.

6. Comparación cuantitativa

Mercado	Electricidad 2025	Agua 2025	CO₂e 2025	Confianza
IA	82–202 TWh	312,5–764,6 mil M L	32,6–79,7 MtCO₂e	Media-alta
Videojuego	110–190 TWh	170–670 mil M L	48–84 MtCO₂e	Baja-media
Social media	325–490 TWh	490–1.720 mil M L	144–216 MtCO₂e	Media-baja

Los gráficos no deben leerse como una «liga» entre los tres mercados. Son una comparación estructural en la que cada cifra arrastra su propio nivel de confianza y su propia frontera del sistema. La razón por la que el social media aparece tan alto es la escala masiva de usuarios y horas. La razón por la que la IA aparece muy alta en intensidad pero no siempre por encima del social media en agregado es que sigue siendo un mercado menos ubicuo, aunque mucho más intensivo por unidad de cómputo.

Mirar solo el agregado y declarar al social media «el peor mercado para la sostenibilidad» es una conclusión que la evidencia disponible no soporta como afirmación robusta. Lo que sí soporta es que el social media tiene muy probablemente la mayor huella agregada anual de los tres, con un nivel de confianza media-baja, y que tres órdenes de magnitud distintos coexisten en un mismo ecosistema digital sin que las políticas públicas hayan articulado todavía una respuesta proporcional.

7. La asimetría intensidad/escala como problema ético

La conversación pública tiende a tratar los tres mercados como tres especies de un mismo género: «consumo digital». Las cifras de las secciones anteriores muestran que esto es un error. No es solo que las magnitudes difieran. Es que la estructura del consumo es ontológicamente distinta en cada uno.

La IA es, por ahora, mercado de consumo electivo. El uso intensivo se concentra en minorías profesionales, despliegues empresariales y usuarios con renta o curiosidad técnica. Quien quiere generar mil imágenes con un modelo difusor toma esa decisión de forma consciente y separable. La huella por usuario es muy alta, pero el número de usuarios intensivos es aún limitado. Esto cambiará probablemente en los próximos años, pero hoy la IA admite políticas de uso voluntario sin coste social grave.

El social media es mercado de consumo estructural. No es solo que muchas personas usen redes: es que la participación está codificada en el funcionamiento básico de la economía contemporánea, la administración pública, la mediación afectiva, las redes de soporte familiar. Las administraciones públicas comunican por X. Las empresas seleccionan candidatos por LinkedIn. Las familias se coordinan por WhatsApp y por grupos de Facebook. Las profesiones liberales captan clientes por Instagram. La inmensa mayoría de los 5.240 millones de usuarios no puede no estar sin pagar un coste social, laboral, afectivo o administrativo desproporcionado.

El videojuego está en medio. Es parcialmente electivo —nadie está obligado a jugar— pero también culturalmente normalizado y ampliamente integrado en la vida social de varias generaciones. Su uso medio por persona es significativo aunque no equiparable al del social media.

Esta distinción tiene consecuencias éticas serias. La pregunta «¿cuál es un consumo digital ético?» significa cosas distintas según la estructura del mercado. No se puede pedir a un usuario individual que reduzca su consumo de social media en la misma clave en que se le pide que reduzca su consumo de carne, sus viajes en avión o su uso de IA generativa para generar memes. La participación en redes sociales no es un consumo elegible en el sentido en que lo es una sesión de Stable Diffusion o una partida de Cyberpunk 2077.

Esto no exime al usuario de ningún juicio, pero desplaza el centro del juicio. La pregunta deja de ser «¿qué consumes?» y pasa a ser «¿en qué condiciones se ofrece el consumo y quién decide esas condiciones?».

8. Consumo ético en mercados estructurales

La distinción entre mercado electivo y mercado estructural tiene consecuencias para el discurso ético dominante sobre sostenibilidad digital, que tiende a moralizar al usuario individual. En IA, donde el consumo es relativamente electivo, la pregunta «¿debes generar imágenes con IA solo para diversión?» tiene sentido. En social media, donde el consumo es estructural, la pregunta análoga («¿debes usar redes sociales?») es vacía: la mayoría no puede dejar de hacerlo sin pagar un coste desproporcionado.

Esto no significa que el usuario carezca de margen. Las palancas individuales reales se concentran en cuatro puntos:

• Alargar la vida útil del smartphone, que es el principal vector material del social media.
• Limitar autoplay, vídeo en background y notificaciones por defecto.
• Elegir Wi-Fi sobre datos móviles cuando sea posible, por la diferencia de eficiencia energética entre redes.
• Reducir consumo de vídeo prescindible.

Estas palancas son reales pero marginales frente a las palancas estructurales, que están en el diseño del producto. Si el feed se sirve con autoplay activado por defecto y el usuario tiene que opt-out, el comportamiento agregado va a ser tráfico de vídeo de alta intensidad. Si los smartphones están diseñados para ciclos de vida útil de 18-24 meses con dificultad creciente para reemplazar baterías y reparar pantallas, el agregado va a ser smartphones renovados cada 18-24 meses. Si la calidad por defecto del vídeo subido es 1080p o 4K independientemente del contexto, el agregado va a ser tráfico de vídeo de alta calidad incluso cuando la pantalla del usuario no lo aprovecha.

La ética del consumo digital no puede plantearse como ética individual sin caer en lo que el filósofo Hans Jonas llamó «el principio de responsabilidad» mal aplicado: cargar al individuo con la responsabilidad de un sistema cuyo diseño no controla. La carga moral no es simétrica entre usuarios, diseñadores de producto, plataformas y reguladores.

9. Responsabilidad infraestructural

Esto no es un alegato a favor de descargar al usuario y demonizar las plataformas. Es una clarificación analítica: en mercados de consumo estructural y masivo, la palanca decisiva está en la infraestructura. Y la infraestructura tiene responsables identificables en tres niveles.

Diseño de producto. Quien define los defaults define el comportamiento agregado. Autoplay, calidad de vídeo por defecto, frecuencia de actualizaciones forzosas, ciclo de obsolescencia programada del hardware, defaults de notificaciones. Estas decisiones se toman en equipos de producto cuyas métricas son engagement, retención y conversión, no impacto ambiental.

Modelo de negocio. Cuando el negocio es atención y la atención se monetiza por exposición a anuncios, el incentivo estructural empuja hacia más tiempo, más vídeo, más tráfico, más renovación de hardware. La huella ambiental es una externalidad no contabilizada en el balance de la mayoría de las plataformas dominantes. Mientras esto no cambie, la mejora marginal en eficiencia técnica —un PUE más bajo, una compresión más eficiente— será compensada y superada por el crecimiento del uso.

Marcos regulatorios. Aquí están los puntos donde la ética colectiva puede operar con efecto agregado real:

• Estándares obligatorios de divulgación de energía, agua, PUE, WUE y emisiones por workload de IA, no solo a nivel corporativo agregado.
• Requisitos mínimos de reparabilidad y vida útil de smartphones, en línea con lo que la directiva europea de derecho a reparación empieza a articular.
• Restricciones al despliegue de centros de datos en cuencas con estrés hídrico documentado.
• Obligación de capacidad renovable adicional —no solo matching contractual— asociada al crecimiento de la carga de los centros de datos.
• Regulación de defaults agresivos de autoplay y notificaciones, en línea con las primeras propuestas que ya circulan sobre «design defaults» en el ámbito de la salud mental digital y la atención.
• Penalización del despliegue de IA de bajo valor social cuando el coste energético e hídrico sea desproporcionado.

Para el videojuego, las cuatro palancas más eficaces son de gobernanza pública: prolongar la vida útil del hardware mediante reparabilidad obligatoria, extender estándares tipo GCVA a más mercados, incorporar métricas de consumo energético a las cadenas de herramientas y certificaciones de publicación, y obligar a modos de bajo consumo activos por defecto. Es el sector con mayor margen para mejoras técnicas inmediatas con menor coste social.

La sostenibilidad digital no se resolverá por suma de elecciones individuales mejores. Se resolverá —si se resuelve— por intervenciones infraestructurales en los tres niveles anteriores.

10. Limitaciones del estudio

La principal limitación es de transparencia sectorial. Para IA ya existen estudios específicos 2025, pero sigue faltando divulgación granular por empresa y por workload. Para videojuego y social media, el problema es mayor: no hay cuenta global, auditada y homogénea del mercado en 2025 que separe claramente hardware, software, redes y uso final. En estos dos mercados las cifras de este estudio deben leerse como rangos plausibles, no como inventarios oficiales.

La frontera del sistema entre mercados es asimétrica. La IA se mide razonablemente como huella operacional de cómputo. El videojuego y el social media son ecosistemas de consumo digital de masas en los que el terminal de usuario pesa muchísimo. La comparabilidad absoluta entre filas no es perfecta.

El e-waste atribuible a cada mercado en 2025 queda en su mayor parte como no especificado en evidencia primaria. Las cifras ofrecidas en este estudio para 2025 son agregadas y aproximativas, no auditadas.

Este estudio sostiene que estas limitaciones no invalidan el argumento principal —la asimetría intensidad/escala y la responsabilidad infraestructural— porque ese argumento opera sobre estructuras del consumo y no sobre cifras exactas. Lo que las cifras establecen es el orden de magnitud relativo. Lo que el argumento ético pide no se sigue de una décima más o menos en una banda de confianza, sino del hecho cualitativo de que tres órdenes de magnitud distintos coexisten en un mismo ecosistema con tres estructuras de consumo distintas.

11. Conclusión

Tres conclusiones se derivan del análisis.

La primera es descriptiva. La IA tiene la mayor intensidad por unidad de uso y, hoy, una huella agregada significativa pero todavía por debajo del social media. El social media tiene muy probablemente la mayor huella agregada anual y el menor potencial demostrado de ahorro neto del propio mercado. El videojuego queda en medio, con la huella técnicamente más abordable y los estándares sectoriales más maduros.

La segunda es metodológica. La pregunta «¿cuál es el peor de los tres?» está mal planteada. Cada mercado tiene una estructura de consumo distinta —electiva en IA, estructural en social media, intermedia en videojuego— y demanda respuestas éticas distintas. Tratar a los tres como equivalentes morales conduce a falsos consensos, a la moralización vacía del usuario y a políticas públicas que culpabilizan al lado más débil de la ecuación.

La tercera es ética. La responsabilidad por la sostenibilidad digital en 2025 no es asunto individual. Es asunto de diseño de producto, modelo de negocio y regulación. Las palancas individuales existen, pero son marginales frente a las decisiones que toman quienes diseñan, financian y regulan estas infraestructuras. Mientras el debate público siga concentrado en si el usuario debería usar menos ChatGPT, las decisiones que de verdad mueven la aguja —ciclos de vida del hardware, defaults de producto, ubicación de centros de datos, regulación de modelos de negocio basados en atención— se siguen tomando lejos del escrutinio público.

Posición del autor

Este estudio no se presenta como ejercicio neutral. Quien lo firma trabaja profesionalmente con tecnologías digitales: emplea como herramienta el videojuego y la inteligencia artificial en su práctica experimental de procesos artísticos y sociales, registra obras en blockchain cuando la naturaleza del trabajo lo requiere, distribuye en redes descentralizadas y es usuario activo de las redes sociales que aquí se identifican como mercado de mayor huella agregada. Esta posición no me coloca fuera del problema descrito. Me coloca dentro.

La posición ética coherente con los datos analizados no es la abstinencia tecnológica —que sería ineficaz e individualmente costosa— ni la adopción acrítica. Es exigir transparencia radical, estándares comunes de medición y reducción, y diseño infraestructural responsable a quienes tienen el poder y los datos para producirlos. La conversación pública sobre sostenibilidad digital ha pasado demasiado tiempo culpabilizando al usuario por consumir y demasiado poco preguntando por qué el sistema está diseñado para que ese consumo sea inevitable, opaco y difícil de medir.

Fuentes

[1] International Energy Agency (IEA). Energy and AI, 2025. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

[2] International Energy Agency (IEA). Energy demand from AI, 2025. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

[3] Patterns (Cell Press). «The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence», 2025. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389925002788

[4] Nature Sustainability, «Environmental footprint of AI servers», 2025. https://www.nature.com/articles/s41893-025-01681-y

[5] Nature Computational Science. «E-waste from generative AI», 2024. https://www.nature.com/articles/s43588-024-00712-6

[6] Mills, E. & Mills, N., Lawrence Berkeley National Laboratory. «Taming the energy use of gaming computers», Energy Efficiency / Computer Games Journal, 2019. https://link.springer.com/article/10.1007/s40869-019-00084-2

[7] Microsoft. Global platform baselines for Xbox, 2024. https://learn.microsoft.com/en-us/gaming/sustainability/global-platform-baselines

[8] Game Console Voluntary Agreement (GCVA). 2023 Review Report. https://efficientgaming.info/wp-content/uploads/documents/Agreements/2023_GCVA_Review_Report_FINAL.pdf

[9] UNEP / Playing for the Planet. Annual Impact Report 2024. https://www.unep.org/resources/report/playing-planet-annual-impact-report-2024

[10] DataReportal. Digital 2025: Global Overview Report. https://datareportal.com/reports/digital-2025-global-overview-report

[11] Nature Communications. «The environmental footprint of digital consumption», 2024. https://www.nature.com/articles/s41467-024-47621-w

[12] GreenIT.fr. World Study 2025: Environmental impacts of digital technology worldwide. https://greenit.eco/wp-content/uploads/2025/05/greenit-world-study-2025-20250417.pdf

[13] IDC. Worldwide Smartphone Tracker, 2025. https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS53965725

[14] Meta. 2025 Sustainability Environmental Data Index (datos 2024). https://sustainability.atmeta.com/wp-content/uploads/2025/10/Meta_2025-Environmental-Data-Index.pdf

[15] IEA. AI is set to drive surging electricity demand from data centres, 2025. https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works