Cuánto pesa una búsqueda
Estábamos cenando cuando Nico, mi hijo, soltó la pregunta entre dos cucharadas: "Mamá, ¿internet contamina?". La había oído en el cole. Yo escribo tres palabras en el buscador, pulso enter y aparece la respuesta, y la verdad es que nunca había sentido que aquello costara nada. Pero algo se mueve. Un ordenador a cientos de kilómetros trabaja un instante. Una gota de agua se evapora para enfriarlo. Una búsqueda deja algo en el aire. Lo que yo no sabía, mientras Nico me miraba esperando, era cuánto.
Le dije que lo averiguaríamos juntos, con esa seguridad de madre que promete antes de saber dónde se mete. Y resultó que la pregunta tenía menos respuesta de la que yo esperaba.
¿Cuánto pesa de verdad una búsqueda, o preguntarle algo a una IA? ¿Y por qué cuesta tanto encontrar una sola cifra de fiar?
Una cifra con diecisiete años
Esa noche, después de acostarlo, me puse a buscar. Y lo primero que encontré fue la cifra que yo misma había repetido en alguna cena sin pestañear: una búsqueda en Google consume 0,3 vatios-hora de electricidad y emite alrededor de 0,2 gramos de CO2. Está tan repetida que ya suena incuestionable, como que el agua hierve a cien grados. La iba a copiar y a dormir tranquila.
Hasta que vi de cuándo era. La publicó el propio Google, en su blog, en enero de 2009. Diecisiete años. Estaba a punto de citarle a Nico, en 2026, un dato de cuando una búsqueda solo te devolvía enlaces azules. Hoy esa misma caja te resume la respuesta con IA, te adivina lo que ibas a escribir, te enseña imágenes. Casi seguro que consume otra cosa.
Busqué la versión nueva. No existe: Google nunca actualizó aquel 0,3. La cifra más repetida del tema es tan vieja como inútil para lo de hoy. No me valía para responderle a Nico, pero me dejó una manía que ya no solté: mirarle a cada número la fecha y el remitente, como quien le da la vuelta a un yogur para verle la caducidad. Si una cifra no sale de quien mide, es una estimación. Buena o mala, pero estimación, no medición. La diferencia importa.
El "diez veces" que sonaba a ley física
Pero Nico no había preguntado solo por el buscador. En casa también le pedimos cosas a la IA, y enseguida me vino a la cabeza la frase que circula por todas las sobremesas: "preguntarle a ChatGPT gasta diez veces más que una búsqueda normal". Sonaba a ley física, de esas que no se discuten.
Y detrás había algo serio, lo reconozco. El informe Electricity 2024 de la Agencia Internacional de la Energía calculaba unos 2,9 vatios-hora por consulta a ChatGPT, frente a los 0,3 de una búsqueda. Diez veces, clavado. Por un momento respiré tranquila: lo decía la IEA. Hasta que miré la letra pequeña. Ese 2,9 no era nadie leyendo un contador. Era la cuenta de un investigador con los datos públicos de entonces. Razonable, pero una cuenta. Una estimación que todos repetían como si la hubieran subido a una báscula.
Y justo al lado encontré otra cifra que, en vez de aclararlo, lo lió más. En agosto de 2025, Google publicó la primera medición real de su propia IA, el modelo Gemini: para una pregunta de texto normal, 0,24 vatios-hora y unas cinco gotas de agua. O sea, casi lo mismo que una búsqueda, no diez veces más. Volvía a la casilla de salida, pero con dos números que se contradecían.
Por un momento creí tener el final perfecto: "el alarmismo del diez veces, desmontado". Y me gustó tanto que precisamente por eso desconfié. La letra pequeña del 0,24 era tan incómoda como la del 2,9: es la mediana de una pregunta corta, deja fuera todo el proceso de entrenar la IA y las conversaciones largas (que cuestan muchísimo más), y la publica la propia empresa. Una empresa midiéndose a sí misma no es una fuente neutral, por bien que mida.
Así que no me quedé ni con el 2,9 ni con el 0,24. Chocar uno con otro no enseña cuál gana. Enseña que los números varían tanto que no se puede sacar de ellos una conclusión limpia. Empezaba a entender que el problema no era encontrar la cifra: era que casi ninguna aguantaba que la mirases de cerca.
La cifra que asustaba caducó antes de que dejáramos de repetirla. La que la desmiente, no parece neutral.
Y si te preguntas por qué una consulta a la IA cuesta lo que cuesta, te lo cuenta David en Cómo funciona una IA.
Lo que casi ninguna cifra cuenta: entrenar
Cuanto más leía, más me daba cuenta de que todas esas cifras dejaban algo grande en la sombra: entrenar la IA. Tanto el 0,3 como el 0,24 cuentan solo el momento en que tú preguntas, cuando el trabajo duro ya está hecho. Antes, durante semanas, miles de ordenadores le habían enseñado a responder. Una sola vez, pero caro.
Para GPT-3, la IA del primer ChatGPT, un estudio de Google y Berkeley calculó en 2021 unas 552 toneladas de CO2, lo que emiten más de cien coches en un año. Es un dato que me creo más que los otros, y vale la pena saber por qué: tiene autores con nombre, año, otros expertos que lo revisaron y dice qué modelo mide. Esa es la distancia entre un dato y un rumor con decimales.
Aun así, dos avisos. Ese coste enorme se paga una sola vez y se reparte entre cientos de millones de personas, así que a cada pregunta le toca una parte minúscula. Y es GPT-3, de hacia 2020. Las cifras de entrenar las IA de hoy, mucho mayores, no son públicas. Quien diga "entrenar la última IA emitió tanto" está suponiendo. No hay número oficial: hay una suposición disfrazada de dato.
El primer aviso sobre todo esto es más viejo de lo que parece: lo dio un estudio de la Universidad de Massachusetts en 2019. Como casi siempre, las raíces vienen de más atrás, y lo cuento en De la tortuga de Logo a la IA.
La barbaridad con sello de informe
Y entonces me topé con el caso que más me ha enseñado, porque es el que más cerca estuvo de colárseme.
Durante años corrió una cifra que asustaba: ver media hora de Netflix emite 1,6 kilos de CO2. La firmaba una organización respetada, The Shift Project, en un informe de 2019, y la publicó la prensa de medio mundo. Tenía toda la pinta de ser verdad.
Y aun así algo no encajaba. Si fuera cierto, toda la gente del mundo viendo series contaminaría como toda la gente conduciendo. Y eso no me cabía en la cabeza. El número era demasiado grande, sin más. Esa sensación no es un dato, pero bastó para ir a mirar. Y sí: otros investigadores rehicieron la cuenta y la encontraron inflada unas 90 veces.
¿Por dónde se coló el error? Aquí está lo bonito. Habían confundido megabits con megabytes. Un byte son ocho bits, así que ese cambio ya multiplica por ocho de golpe. Súmale unas cuantas suposiciones exageradas y sale un número casi cien veces mayor que el real. Un fallo de unidades, repetido por media prensa del planeta sin que nadie rehiciera la cuenta.
La cifra de verdad, según revisó la propia IEA, es que una hora de vídeo ronda los 36 gramos de CO2, como calentar el agua de un café. Media hora de Netflix, unos 18 gramos. No 1,6 kilos. Entre una cosa y otra hay casi cien veces de diferencia, dos órdenes de magnitud. Es como si te dijeran que ese café lleva medio kilo de azúcar en lugar de media cucharada: no hay quien se lo trague.
El error no fue de cálculo fino. Fue de escala. Y un error de escala se caza estimando, no calculando.
No hizo falta saber la cifra exacta para oler que algo iba mal. Bastó con que la escala no cuadrase. Y, de paso, esa cuenta me corrigió por dónde iba la pregunta de Nico: lo que más contamina no son las búsquedas, es el vídeo, decenas de veces más. Yo había salido a mirar al sitio menos importante. Aquella tarde le conté a Nico, sin entrar en bits ni en megabytes, que la película de los domingos gastaba bastante más que sus preguntas, y se quedó pensándolo.
La gota pequeña y el cubo enorme
Después de tantos números que se desinflan, sería fácil cerrar con un "total, las cifras bailan, no será para tanto". Pero eso también sería elegir el final por comodidad.
Porque hay algo que no se desinfla. Una búsqueda son 0,3 vatios-hora, una miseria. Pero al día se hacen unos 14.000 millones de búsquedas en el mundo (Google dice ver más de cinco billones al año, y aquí billones son los nuestros: millones de millones). Multiplica algo minúsculo por algo gigantesco y el resultado deja de ser minúsculo. Aunque me equivoque por la mitad o por el doble, sigue habiendo centrales enteras detrás de ese gesto que parecía gratis.
Y la cosa va a más. Según la IEA, en 2024 los centros de datos del mundo gastaron en torno al 1,5% de la electricidad mundial, y se prevé que lleguen casi al 3% en 2030. Eso ya no es una gota. Es un problema de verdad. La preocupación por el medio ambiente, en su versión seria, tiene razón en lo grande, aunque casi todas las cifras pequeñas que la acompañan estén sin fechar o hinchadas.
Así que las dos cosas son ciertas a la vez, y no se anulan: tu búsqueda no salva ni hunde el planeta, y todas las búsquedas y todas las IA del mundo juntas sí mueven una aguja que conviene vigilar. La gota es diminuta. El cubo, no.
Por qué esto es pensamiento computacional
Mirando atrás, con cada cifra hice siempre lo mismo: partirla en piezas (de qué año es, de quién sale, qué incluye, qué unidades, qué orden de magnitud, es decir, la escala, si hablamos de gramos o de kilos) antes de decidir cuánto creerla. Partir un problema en trozos es la marca de la casa del pensamiento computacional.
Y oler cuándo un número está hinchado tiene hasta nombre propio: los problemas de Fermi, por el físico que estimaba cosas imposibles en una servilleta ("¿cuántos afinadores de pianos hay en Chicago?"). Es estimar a ojo, a trozos. No buscas el número exacto, buscas la escala. Eso es lo que delató al Netflix inflado: no calculé el dato bueno, solo noté que el malo no cabía. Esa idea de algo minúsculo multiplicado por algo enorme la trabajamos sin pantalla en Algoritmos en la vida cotidiana.
Para hacer en casa, sin pantalla
Una actividad en dos partes. Con Nico, que en julio cumple ocho y ya se maneja con números grandes, funciona.
Primero, a servilleta: ¿cuánta agua bebe una redacción hecha con IA? Imaginad que le preguntáis, a ojo, unas quince veces. Si cada pregunta gasta "unas gotas" (usad la cifra que queráis, medio mililitro, un cuarto; la gracia está en discutir cuál y por qué), ¿cuántos mililitros salen? Multiplicad y comparadlo con una botella pequeña. Que el resultado no salga exacto da igual. Lo que importa es el gesto: tomar algo invisible, partirlo en trozos y compararlo con algo que se ve.
Y la segunda parte, que es la importante. Buscad juntos una cifra que asuste ("la IA va a consumir tanta agua que…") y, antes de creérosla, hacedle estas preguntas:
- ¿De qué fecha es? Estas cifras caducan en un año.
- ¿Quién la publica, y le conviene? ¿Mide o estima? ¿Es una empresa hablando de sí misma?
- ¿Qué incluye y qué deja fuera? ¿Cuenta el entrenamiento o solo la pregunta? ¿Es una media (el promedio de todas) o una mediana (el valor que cae justo en medio)?
- ¿Cuela la escala? Si dice que una pregunta a la IA gasta una piscina, debería saltar la misma alarma que saltó con los 1,6 kilos de Netflix.
Esas mismas preguntas hay que hacérselas también a las cifras que nos dan la razón, no solo a las que nos incomodan. Ahí está casi todo. La conversación vale más que cualquier dato de aquí, porque los datos caducarán y la costumbre de sopesarlos antes de creerlos, no.
Lo que le respondí a Nico
Salí a buscar cuánto contamina una búsqueda y no he vuelto con un número limpio para enseñarle. Podría cerrar la cena del día siguiente con un "son cinco gotas, tranquilo" o con un "la IA se bebe el planeta". Pero las dos frases eligen el final antes de mirar, y ninguna es verdad del todo.
Lo que le dije a Nico fue lo único honesto que tenía: que no lo sé seguro, que vamos a averiguarlo juntos y a desconfiar un poco de quien diga que sí lo sabe. No es una lección de ecología. Es aprender a pesar lo que nos cuentan antes de creerlo, ponerlo en la mano y notar si abulta lo que dice abultar. Y le va a hacer falta: cada día le llegarán más cifras que asustan o que tranquilizan, y menos tiempo para comprobarlas.
Si queréis seguir entrenando esta mirada en casa, sin pantalla y por edades, tenéis más ideas en un cuadernillo con diez actividades por edades.