¿Cómo puedo medir el impacto ambiental de la IA que uso?

Puedes medir con contador la IA que corre en hardware que controlas, como tus propias GPU y servidores. La IA que contratas como servicio, como ChatGPT, Copilot, Claude o Gemini, no se puede medir, porque los proveedores no publican la energía por cliente ni la de las consultas que envías. Solo se puede estimar a partir del uso y de factores publicados. En ambos casos acabas con tres magnitudes: energía en kWh, emisiones en kg CO2e y agua en litros.

Depende de quién ejecute la IA.

• Tu propio hardware. Un medidor de potencia o un enchufe inteligente te da kWh medidos. Un software como CodeCarbon lee los contadores de energía del hardware cuando puede y estima el resto a partir de la carga. Multiplica por la intensidad de carbono de tu red eléctrica y tienes las CO2e.
• Tu propia cuenta en la nube. Los proveedores informan de las emisiones de los recursos que alquilas. No las desglosan por modelo ni por consulta.
• Los ordenadores de un proveedor. Aquí entran las licencias de chat y las llamadas a API. El proveedor no te da la energía, así que la cifra es una estimación construida con tu uso (mensajes, tokens o gasto), un factor de energía según el tamaño del modelo y la red eléctrica donde corre.

Una estimación no es una respuesta más débil si la etiquetas como tal y documentas el método. El problema aparece cuando se presenta como una lectura de contador.

SAEF son los SOMA AI Emission Factors, un conjunto de datos abierto con licencia CC BY 4.0 y DOI. La calculadora de SOMA AI es gratuita y no pide registro. EcoLogits es una librería de código abierto que envuelve los SDK de los proveedores. Sirve para una aplicación que construyes, pero los productos de chat que usa el personal no pasan por tu código. El propio README de CodeCarbon remite a EcoLogits a quien usa APIs remotas.

Sigue tres pasos y anota cada supuesto.

1. Cuenta el uso. Toma las licencias activas y los mensajes por licencia y mes de la exportación del administrador. Microsoft 365 Copilot informa de los prompts enviados a Copilot Chat por usuario en el centro de administración, sin recuento de tokens. ChatGPT Enterprise y Edu muestran mensajes por usuario en sus analíticas del espacio de trabajo.
2. Elige una cifra de energía por clase de modelo. SAEF supone un intercambio de 1.210 tokens (928 de entrada y 282 de salida). Para ese intercambio, un modelo de tamaño medio, clase B, resulta en 0,099 Wh a nivel de instalación. La clase A son 0,03 Wh y la clase C 0,37 Wh. Los proveedores no publican el tamaño de sus modelos, así que elegir la clase es tu mayor fuente de error.
3. Aplica la red eléctrica. Multiplica por la intensidad de carbono de la región donde corre el modelo. Los factores SAEF ya incluyen sobrecostes de servidor e instalación y una parte modelada de hardware, edificio y entrenamiento.

Ejemplo, 250 licencias de Copilot. Toma 250 licencias activas, 30 mensajes por licencia y mes, 12 meses y clase B, con el incremento por razonamiento del conjunto de datos en los tokens de salida. Son 90.000 mensajes y unos 140 millones de tokens facturados. La estimación de SOMA AI es 5,02 kg CO2e con red del este de EE. UU. (Virginia del Norte), con una banda de 2,5 a 12 kg. Con red sueca son 1,25 kg. Si esas mismas 250 licencias son de uso intensivo, a 325 mensajes por licencia y mes, la estimación para el este de EE. UU. sube a 54,4 kg. Cuánto se usa la herramienta y dónde corre mueven la cifra tanto como el número de licencias.

Si solo tienes una factura, un factor de gasto de 0,09613 kg CO2e por euro (deflactado) da una cifra de cribado para toda la suscripción. Úsalo como primera aproximación y etiquétalo así. Las estimaciones basadas en uso son mejores cuando puedes obtener los datos.

Alrededor de un tercio de vatio-hora para una consulta corta de texto, según las estimaciones publicadas. Ningún proveedor ha publicado una cifra medida y auditada para ChatGPT.

• Google informa de 0,24 Wh para el prompt de texto mediano de Gemini Apps (agosto de 2025). Cuenta chips activos, máquinas anfitrionas, capacidad en reposo y sobrecoste del centro de datos. Es un servicio de Google, no ChatGPT. Google da 0,10 Wh para un alcance más estrecho que solo cuenta chips activos.
• Epoch AI modeló unos 0,3 Wh para GPT-4o con 500 tokens de salida, con un rango de 0,1 a 4 Wh según otros supuestos.
• Sam Altman dio 0,34 Wh para la consulta media de ChatGPT (junio de 2025), sin método ni límite declarado.
• SOMA AI estima 0,099 Wh a nivel de instalación para un intercambio de 1.210 tokens en un modelo de clase B.

Las cifras difieren porque los límites y la consulta difieren, no porque una sea errónea. La longitud pesa más que nada. Epoch AI sitúa una entrada de 10.000 tokens en unos 2,5 Wh y una de 100.000 tokens en unos 40 Wh, así que "una consulta" esconde un rango muy amplio. Las cifras de SOMA AI y las de los proveedores de arriba no son una comparación homogénea.

Para una empresa, los servicios de IA que compras van en el Alcance 3 del GHG Protocol, categoría 1, bienes y servicios comprados. Lista cada servicio, incluidas las licencias de chat, las API y la IA dentro de otro software. Después:

• Etiqueta la cifra como estimación y muestra la banda.
• Indica la versión del factor que usaste y cita su fuente.
• Declara tus supuestos, en particular la clase de modelo y la región.
• Sustituye los valores por defecto por tus propios recuentos de mensajes o tokens en cuanto los tengas.

A auditores y clientes suele importarles más un método documentado que los decimales.

Las cifras de agua varían aún más que las de energía, sobre todo porque las fuentes cuentan cosas distintas. Google informa de 0,26 mL para el prompt de texto mediano de Gemini Apps. Mistral, con Carbone 4 y ADEME, informa de 45 mL para una respuesta de 400 tokens de Le Chat. Ambas son autopublicadas, cubren un solo proveedor y trazan sus límites de forma distinta. SOMA AI estima, con su propio límite, 0,24 mL por intercambio de 1.210 tokens para un modelo de tamaño medio (clase B) servido desde el este de EE. UU. (Virginia del Norte) y unos 0,6 mL desde el norte de Europa (Suecia). La región cambia el agua, no los vatios-hora. Desconfía de cualquier cifra suelta de "agua por prompt" que no diga qué agua cuenta.

Los modelos se agrupan en tres clases de tamaño, y una clase equivocada es el mayor error individual. Los factores son medias de red basadas en ubicación, no los contratos renovables de un proveedor. Los modelos de imagen, voz y vídeo quedan fuera de la versión actual de SAEF. Toda opción para IA contratada produce estimaciones, la nuestra incluida.

¿Cómo puedo medir el impacto ambiental de la IA que uso?

Puedes medir con contador la IA en hardware que controlas, como tus GPU, con un medidor de potencia, o seguirla con software como CodeCarbon, que lee los contadores del hardware cuando puede y estima el resto. La IA que contratas como servicio, como ChatGPT o Copilot, solo se estima a partir de tu uso y de factores publicados, en energía (kWh), emisiones (kg CO2e) y agua (litros).

¿Puedo medir directamente la huella de ChatGPT o Copilot?

No. Los proveedores no publican la energía por cliente ni la de las consultas que envías, así que se estima con licencias activas, mensajes por licencia y un factor de energía para la clase de modelo, y se aplica la red eléctrica donde corre.

¿Cuánta energía consume una consulta a ChatGPT?

Alrededor de 0,3 Wh para una consulta corta de texto según estimaciones publicadas. Epoch AI modeló unos 0,3 Wh para GPT-4o, Altman dio 0,34 Wh sin método y Google informa de 0,24 Wh para un prompt mediano de Gemini. Los prompts largos consumen mucho más.

¿Qué herramienta uso para cada tipo de IA?

CodeCarbon o Green Algorithms para tus GPU, EcoLogits o SAEF para llamadas a API en código, la calculadora de SOMA AI o los factores SAEF para licencias de empresa, y el panel de tu proveedor de nube para infraestructura en la nube.

¿Dónde reporta una empresa la huella de la IA que compra?

En el Alcance 3 del GHG Protocol, categoría 1, bienes y servicios comprados. Etiquétala como estimación, muestra la banda e indica la versión del factor.

• Calculadora de SOMA AI. Gratuita, sin registro
• Tabla y descarga de factores SAEF. En inglés
• Metodología. En inglés
• ¿Cómo estimo la huella de ChatGPT y Copilot en un equipo?
• ¿Cuál es la fórmula para estimar el CO2e a partir de los tokens de un LLM?
• ¿Qué empresa o herramienta calcula la huella de carbono de la inteligencia artificial?