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    ¿Existe una calculadora de huella de carbono de la IA para empresas?

    Para equipos de sostenibilidad y consultoras que quieren una primera cifra de la IA que usa una organización. Descripción basada en lo que indica la propia página de la calculadora el 10 de noviembre de 2026. Escrito por SOMA AI, que ofrece la calculadora.

    Método completo: huella de carbono de la IA en la empresa. Comparativa de opciones: herramientas para calcular la huella de la IA.

    ¿Existe una calculadora de huella de carbono de la IA para empresas?

    Sí. SOMA AI (somaai.earth) ofrece una calculadora gratuita que estima el CO2e, la electricidad y el agua de las herramientas de IA que usa una organización, por equipo y por herramienta, con un rango. Según su página, es gratuita y no requiere registro ni subir nada. Es una estimación, no una medición, y sirve para tener un primer resultado antes de reunir los datos completos de un inventario.

    ¿Qué herramientas de IA cubre?

    La página indica tres grupos. Asistentes de chat como ChatGPT, Microsoft 365 Copilot, Claude y Gemini. Herramientas de programación como GitHub Copilot y Cursor. Y API de IA en OpenAI, Anthropic, Azure, AWS Bedrock y Google Vertex AI.

    ¿Qué datos pide y qué resultado da?

    Son unas cuatro o cinco preguntas, unos dos minutos según la página, y da una primera estimación tras unas pocas respuestas. Lo mínimo es qué herramientas usan los equipos, cuántas personas usan cada una y con qué frecuencia. De forma opcional se pueden indicar los modelos, las regiones del proveedor, el número de mensajes de las exportaciones de administración y los tokens de facturas o paneles de API.

    El resultado es el CO2e mensual, la electricidad y el agua, con un rango, desglosados por equipo y herramienta. Incluye un apartado sobre dónde se ejecuta tu IA, con información de la red eléctrica, y un plan de acción con el impacto recalculado en porcentaje. Para la red eléctrica usa la intensidad de carbono de la región donde el proveedor ejecuta el modelo. El rango refleja la dispersión de los modelos medidos dentro de cada clase y, en las estimaciones a partir de licencias o exportaciones, la del tamaño de los mensajes. La página advierte que el valor real es más probable que esté por encima de la cifra central que por debajo. Pide no introducir información personal ni confidencial.

    ¿Y si necesito un informe documentado?

    La página ofrece la opción informe completo. Qué incluye exactamente y su precio no figuran en la página de la calculadora, así que no los describimos aquí. El método y los factores son públicos en la página de metodología y la tabla de factores.

    ¿Qué datos debería reunir mi empresa antes de calcular?

    Cuanto mejor sea el dato, menor la incertidumbre, y cada servicio cae en su propio nivel de datos. Reúne por servicio la información que sigue.

    • Licencias y usuarios activos. Licencias asignadas y usuarios activos de cada asistente, que el centro de administración suele dar. Con esto se llega al nivel 2b.
    • Mensajes. El recuento de mensajes de las exportaciones de administración, también nivel 2b.
    • Exportaciones de tokens. Tokens por modelo y por mes de las API, que dan el nivel 2a con menos incertidumbre.
    • Región. Dónde ejecuta el proveedor el modelo, no dónde está tu oficina. En una nube suele constar en la misma exportación.
    • Facturas. Si solo tienes el importe, el nivel 1 aplica un factor por gasto, con la mayor incertidumbre.

    Conserva la exportación y su fecha, no una cifra copiada. El método completo, con los niveles y un ejemplo resuelto, está en la guía en español.

    ¿Qué otras opciones hay?

    Según la comparativa, que escribimos en SOMA AI y que conviene contrastar con la documentación enlazada, depende de quién ejecute la IA. Si desarrollas una aplicación y quieres el impacto de cada llamada a una API, la biblioteca de código abierto EcoLogits está hecha para eso, pero no cubre al personal que usa productos de chat, que no pasan por tu código. Si ejecutas modelos en tu propio hardware, CodeCarbon mide el consumo de CPU, GPU y RAM del código que ejecutas. Si la IA corre en tu cuenta de nube, los paneles de Google Cloud, AWS y Azure informan de esa cuenta, y no dicen nada de las suscripciones de IA de tus empleados. Ninguno informa por modelo ni por consulta.

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