Más Greenwashing: La ecoimpostura, ecoblanqueo, ecopostureo, o lavado de imagen verde (en inglés: greenwashing) es una forma de propaganda en la que se realiza marketing verde de manera engañosa para promover la percepción de que los productos, objetivos o políticas de una organización son respetuosos con el medio ambiente con el fin de aumentar sus beneficios.
Los esfuerzos de esta forma de pseudoecologismo varían desde cambiar el nombre o la etiqueta de un producto para evocar el medio natural sin que haya variado su impacto ambiental o sobre la salud, hasta campañas publicitarias multimillonarias que retraten a empresas altamente contaminantes como respetuosas con la naturaleza.
A menudo existe evidencia de que una organización está realizando una ecoimpostura al observar las diferencias de gasto: cuando se invierte significativamente más dinero en publicitar ser verde que en prácticas realmente ecológicas.
Mientras que la ecoimpostura no es una práctica nueva, su uso sí ha aumentado en los últimos años para satisfacer la demanda de los consumidores que buscan productos y servicios respetuosos con el medio ambiente, agravándose el problema debido a la laxitud de las agencias regulatorias.
Los críticos sugieren que el aumento del lavado de imagen verde, asociado con una regulación ineficaz, contribuye al escepticismo de los consumidores sobre todo el activismo ambiental, y disminuye el poder del consumidor para dirigir a las empresas hacia soluciones realmente respetuosas con el medio ambiente de los procesos de producción, distribución o comercialización.
Muchas empresas utilizan la ecoimpostura como una forma de reparar la percepción pública de su marca. La divulgación de información por parte de las empresas se realiza de manera sesgada con el fin de maximizar su percepción de legitimidad. Sin embargo, hay un número creciente de auditorías sociales y medioambientales que toman posturas y señalan los engaños en la ausencia de supervisión y verificación pública externa.
En distintos momentos se ha intentado legislar para evitar competencia desleal y dotar a consumidores y empresas concienciados ambientalmente con herramientas de transparencia sobre las propiedades de productos y servicios. Así hay tres esquemas de certificación voluntaria legislados que incluyen criterios públicos y requieren de información verificada por parte de quienes quieran promocionar las propiedades ecológicas de sus productos o empresas:
Ahora toca el Greenwashing con la AI
El presente articulo es una revisión y simplificacion de la versión publicada por mi colega filósofo Roberto Carlos Nuñer Gonzalez, demasiado idealista y optimista para mi concepción, pero que puede ser útil y ampliado como herramientas de control de daños y uso mas eficaz de la mal llamada AI, la cual, en mi último libro, muestro su cara B de la propaganda capitalista que nos venden como futuro ideal sin tener en cuenta que siempre hay consecuencias en todas las tecnologias -tanto sociales como contaminantes-, sobre todo para la naturaleza y en este caso, para el intelecto humano sacrificado.
El artículo original se puede leer aqui:
https://robertorange.substack.com/p/ia-sostenible-7-herramientas-y-18
Como científico, filósofo e ingeniero, busco plantear propuestas y mostrar alternativas concretas además de la investigación y el análisis del modelo actual.
Después de un análisis sobre la situación actual, en el artículo propongo usar la IA para el amor, es decir, el bienestar, la realización y la plenitud de todos los seres humanos, el cuidado de los seres vivos y la protección de los ecosistemas. Todo esto con datos técnicos y fuentes verificables (Como wikipedia).
La IA para el odio y el futuro que no queremos ¿Es posible un camino ético, sostenible y responsable?
Este filósofo se dispuso hacer una investigación sobre el estado actual de la inteligencia artificial y su potencial respecto a su sostenibilidad, medio ambiente, desarrollo social, privacidad, accesibilidad y costos, es decir, si podremos seguirla usando a largo plazo, de que forma, cuánto contamina realmente, para que se está usando, si retienen información, si usan tus datos para entrenar modelos u otros usos y cuánto cuesta tanto en recursos naturales como económicos.
Que la IA sea sostenible, accesible y respete la privacidad de los usuarios indica que podemos usarla a largo plazo para ayudar en diferentes áreas, como salud, educación, tareas diarias, construcción de vivienda, trámites, ayuda y orientación y muchas áreas más, es la intención de los que piensan que la AI es una herramienta neutral diseñada para mejorar nuestras vidas, no la de los capitalistas.
Escribe su articulo para quienes sienten que el futuro tecnológico se decide sin ellos, para las personas escépticas sobre la IA y para hacer una propuesta: “¿Y si en vez de rechazar la IA, la usamos para formar el mundo que queremos construir?”. Su idea es que al terminar de leer, tengamos no solo información, sino caminos concretos para actuar y que formemos un mundo mejor aprovechando las nuevas tecnologías. Obviamente con un filósofo excético informado en estas cuestiones no lo ha conseguido.
Su investigación busca responder: ¿Existen herramientas de IA que respeten el planeta, a la sociedad y tu privacidad? La respuesta corta es NO, pero nos van a vender la idea de que es posible, una vez salte el gato, asi que hay que conocerlas.
El modelo de gestión, utilización y desarrollo actual de la IA tiene problemas significativos documentados, centros de datos que consumen millones de litros de agua diarios, con riesgos de contaminación que afectan desproporcionadamente a comunidades vulnerables y desplazando a gente de sus hogares, con la posibilidad de provocar hasta 600.000 casos de asma por contaminación del aire en 2030 si no se hace algo.
Adicionalmente, existen usos inaceptables que se están institucionalizando como asesinatos de forma autónoma en la guerra, vigilancia masiva y violencia documentados por organizaciones de derechos humanos. Todo eso sin contar otros usos ilegales que se están dando, como estafas, fraudes, robos y cosas tan graves como delitos sexuales derivados de la generación de videos e imágenes.
Y también presenta riesgos significativos, que se acaparen los recursos y aumente la desigualdad de forma brutal y sin precedentes, desempleo masivo provocado por IA, regímenes autoritarios como tecnofascismo y tecnofeudalismo, segregación en base a acceso a la IA y perdida total de la privacidad de las personas.
Esto demuestra que la IA ni es neutral ni es una herramienta más, ni es nada más que beneficio para el ser humano o el capitalismo, aunque Roberto defiende que no está condenada a tener un mal uso siempre (y las armas tampoco claro, a pesar de su planificación), lo que sí muestra es que el diseño, el uso, la gobernanza y los valores detrás de cada modelo marcan la diferencia. Plantea lo siguiente: “si la tecnología ya está aquí, ¿cómo la podemos usar para construir un mundo mejor?” -El problema amigo es que tú no usas la tecnologia, ella te usa a ti-.
Ve un potencial enorme en esta tecnología y por eso piensa que negarnos a usarla o destruirla en vez de usarla (nosotros somos los usados) para un cambio positivo es un error, puesto que el potencial de uso negativo que tiene es por lo menos equivalente al potencial de uso positivo... (ni mucho menos, el capital siempre ha usado la tecnologia para la destrucción y control, que es mas fácil y seguro para sus intereses, y asi lo demuestra la historia).
No se puede concebir un mundo donde es posible usar la inteligencia artificial para asesinar personas en la guerra pero no para darle de comer a quien tiene hambre. Es deber como ser humano optar por lo segundo y estar en contra de lo primero.
"Es responsabilidad tuya, mía y de todos darle un buen uso a estas tecnologías, al mismo tiempo que impulsamos regulaciones justas y prevenimos sus malos usos. Pero para hacer eso, primero necesitamos estar informados"
Escribe desde la investigación y una postura realista (idealista mas bien). "Si algo de lo que comparte te sirve, úsalo. Si no, cuestiónalo. Las alternativas que presenta al modelo de IA actual no se basan en fe ciega, sino en evidencia, análisis lógico y un fuerte sentido ético, podemos formar un modelo alternativo de forma sostenible, con consensos y con valores como el amor, la verdad y la justicia"
A continuación presento 5 alternativas concretas, basadas en evidencia, que no demuestran que es posible usar IA hoy mismo sin comprometer el planeta, la privacidad ni la ética. Construyamos un mundo mejor con inteligencia natural.
5 alternativas de IA que respetan tu privacidad y son mas eficaces basadas en evidencia
Los resultados de la investigación fueron claros, existen alternativas mucho más sostenibles que los modelos privados más populares, respaldadas por fuentes verificables (disponibles en el orginal), que puedes usar con la confianza de no comprometer el planeta, la privacidad ni la ética.
Estas alternativas no son de un solo tipo. Algunas son plataformas listas para usar, otras son arquitecturas de modelo y algunas son modelos accesibles que consumen menos recursos. Juntas, cubren diferentes partes de la cadena tecnológica que aportan a la sostenibilidad y demuestran que integrar la IA hoy sin dañar el planeta no es imposible y que se puede decidir hoy.
Las agrupó en tres dimensiones técnicas complementarias, la arquitectura con la que se diseñan (MoE, pesos abiertos, código abierto), la gestión con la que se ofrecen (plataformas que compensan costos ambientales, cumplen regulaciones o enrutan eficientemente) y el tipo de ejecución de los modelos (modelos que corren en local, consumen energía mínima y evitan la dependencia de centros de datos y alto consumo de recursos).
Servicios de inteligencia artificial ambientalmente responsables y que respetan la privacidad:
GreenPT: Tienen sus propios modelos modificados y también usa modelos de código abierto. Es una plataforma de inteligencia artificial alojada en Europa, por lo que sigue regulaciones europeas que protegen el medio ambiente y la privacidad, también se adhiere a la “UNE 0086:2025” de España. Adicionalmente, su enfoque es para empresas B y gobiernos que priorizan accesibilidad y sostenibilidad. Problema: Es de pago.
Viro AI: Es universalmente accesible, permite utilizar modelos de última generación como GPT, Claude, Gemini y LLaMA, compensa el uso energético de la IA a través de financiamiento a proyectos verificados de energías limpias como solar y eólica además de almacenamiento en baterías energéticas a gran escala, lo que reduce la necesidad de energías sucias.
Publica estimaciones de energía, emparejamiento con energías limpias y financiamiento de restauración climática. Usa un sistema de enrutamiento adaptativo que dirige consultas simples a modelos pequeños, reduciendo la carga computacional por consulta y por ende el consumo de recursos. Además, tienen un enfoque fuerte en la privacidad, no retienen tus datos ni los usan para entrenar modelos. Es gratuita.
Ecosia: Está integrada en el buscador de Ecosia y es carbono negativo gracias a la plantación de árboles. Utiliza modelos pequeños y eficaces, y está enfocada en tareas útiles, alejándose del consumo irresponsable como la generación de video masiva sin propósito. Genera más energía renovable de la que consumen sus funciones de IA mediante parques solares y eólicos. Usa AI Energy Score y Ecologits para seleccionar modelos eficientes y rastrear su consumo energético (es importante aclarar que falta actualizar las herramientas ya que no mide todos los modelos actuales que son las que más consumen energía e impactan el medio ambiente sino versiones anteriores, sin embargo, no parece que usen dichos modelos). Es gratuita pero no muy potente.
Arquitecturas y enfoques alternativos para una IA más sostenible que puedes utilizar hoy:
Deepseek 深度求索 (y modelos MoE (Mixture of Experts, sparse MoE y con arquitecturas eficientes como engram) como Qwen, GLM y Kimi: Cuando salieron los modelos de Deepseek V3 y R1 se aclaró que se requieren aproximadamente 100 MWh para su entrenamiento, lo que representa estimadamente desde un 50% a 75% menos que modelos comparables como GPT-4, esto implica que el entrenamiento es mucho más amigable con el medio ambiente que modelos privados.
En el caso de DeepSeek hacen un entrenamiento compartimentado que activa solo áreas específicas del modelo según la consulta, reduciendo significativamente el consumo energético. Además, al ser de pesos abiertos (Open Weights) permite que cualquier persona pueda usar el modelo de forma privada y verificar su arquitectura, lo que da la transparencia necesaria para auditorías y lo hace totalmente seguro para organizaciones, gobiernos y comunidades. Permite que la comunidad investigue y optimice sus modelos, fomentando la transparencia y mejora continua, además de la optimización que incluye la reducción de impacto ambiental.
Para entrenarlo usan técnicas eficientes como “aprendizaje por refuerzo puro”, la cual reduce la necesidad de grandes conjuntos de datos (datasets) etiquetados, disminuyendo recursos computacionales. Se centran en la optimización tecnológica como la reducción del consumo energético y recursos necesarios para entrenamiento como medida para reducir el impacto ambiental. Actualmente la versión más reciente de Deepseek, su modelo Deepseek V4 pro tiene un costo docenas de veces menor que modelos como ChatGPT 5.5 y Claude Opus 4.8 con una capacidad similar.
Además de lo anterior, en su ejecución Deepseek utiliza técnicas como MLA (Multi-head Latent Attention) o atención latente multi-cabeza, introducida en DeepSeek V2 en adelante, DeepSeek Sparse Attention (DSA) o atención dispersa de DeepSeek, disponible desde DeepSeek V3.2, y sus más recientes innovaciones como engram, hybrid attention architecture o arquitectura de atención híbrida que combina Compressed Sparse Attention (CSA) o atención dispersa comprimida y Heavily Compressed Attention (HCA) o atención fuertemente comprimida, Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC) o hiperconexiones restringidas de variedad, Muon optimizer u optimizador Muon, pre y post entrenamientos eficientes a través de técnicas avanzadas y su propia mezcla de expertos.
Todo lo anteriormente mencionado promueve una optimización y disminución de uso de recursos cada vez más amplia. En comparación con su propio modelo DeepSeek V3.2, el modelo DeepSeek V4 utiliza solo un 27% de single-token FLOPs o FLOPs de inferencia por token y solo 10% del KV cache o caché de llave-valor, esto en su versión pro, en la versión flash utiliza solo un 10% de los FLOPs de inferencia por token y 7% de caché de llave-valor. Esto implica reducciones muy considerables en la cantidad de recursos computacionales requeridos para producir y mantener los modelos de IA funcionando y obtener la misma calidad o incluso mejor de respuesta, lo que reduce el costo operativo y el impacto ambiental. Dicho de otro modo, la información implica que el modelo DeepSeek V4 podría estar costando mucho menos que el modelo DeepSeek V3.
Por otro lado, todos los modelos mencionados utilizan técnicas eficientes tanto en ejecución como en entrenamiento, lo que permite disminuir el consumo energético y de recursos de forma significativa.
Los centros de datos de los grandes modelos de lenguaje o LLMs de los modelos mencionados no hacen las mismas prácticas insostenibles que utilizan los modelos privados, proveedores como Alibaba Cloud utilizan prácticas como inmersión líquida total o monofásica (sumergen completamente los centros de datos en un fluido dieléctrico aislante). Al eliminar los ventiladores tradicionales y las torres masivas de evaporación de agua, se logra un PUE (Power Usage Effectiveness o eficiencia de uso de energía) de hasta 1.03 (1.0 es el ideal de máxima eficiencia, 1.03 significa que solo un 3% de la energía se desperdicia o viene de gastos residuales) y un WUE (Water Usage Effectiveness o eficiencia de uso de agua) de cero, además el CUE (Carbon Usage Effectiveness o eficiencia de uso de carbón), esto disminuye drásticamente el consumo energético al no requerir energías sucias para el enfriamiento. Es gratuita.
Modelos de código abierto (Open Source) y pesos abiertos (Open Weights):
Tanto los modelos de código abierto y de pesos abiertos permiten optimizar de forma directa de parte de las personas los modelos para reducir el consumo energético y hacer optimización tecnológica, de esta forma reduciendo significativamente el impacto ambiental.
Ambos tipos de modelos permiten que cualquier persona, gobierno u organización descargue, optimice y utilice los modelos de forma privada y personalizada, lo que abre la puerta para su acceso de forma universal.
Los modelos de código abierto van un paso más allá, ya que permiten verificar de forma transparente que no se esté usando información obtenida de forma ilegal o incorrecta, además de proveer los métodos y set de entrenamientos así como pasos necesarios para replicar el modelo, lo que permite ajustar y mejorar el método y el conjunto de datos utilizados para desarrollar mejores modelos y también permite entender cómo es que funcionan y se hacen los modelos, cosa que contribuye a democratizar el conocimiento respecto a la IA.
Modelos con menor consumo de recursos tanto en entrenamiento como consumo y con mayor accesibilidad, apertura y regulación ética:
Vibe - Mistral AI: Un modelo francés con una inteligencia parecida a los modelos chinos y estadounidenses. Con la ventaja de contar con el cumplimiento de regulaciones en materia de privacidad y medio ambiente de la Unión Europea.
Modelos pequeños: Permiten obtener resultados muy parecidos a lo que haría un gran modelo de inteligencia artificial e incluso óptimos si se configuran de forma correcta con un poder de cómputo mucho menor, llegando en algunos casos a requerir cantidades apenas notables de consumo energético, como es el caso de pequeños modelos 2B o 4B como Gemma 4 E2B IT o incluso 1b como MiniCPM5-1B, los cuáles consumen la misma cantidad de energía que una computadora normal, además de modelos 27B o 31B como Qwen 3.6 27B, Qwen 3.6 35B A3B, Gemma 4 31B IT, Gemma 4 26B A4B IT, o el nuevo Gemma 4 12B, que con una inversión menor puede proveer grandes resultados.
Dichos modelos suelen requerir cantidades ínfimas de energía y recursos comparado con grandes modelos de lenguaje con centros de datos (data centers) dedicados o modelos privados, haciéndolos no solamente viables y compatibles para consumo sostenible sino también para acceso universal.
Servicios como Viro o Ecosia no hacen que la inferencia de IA sea mágicamente “invisible” o de impacto cero (la energía y recursos en el servidor se siguen gastando). Sin embargo, su modelo de negocio redirige capital hacia la transición energética y la regeneración. Esta compensación se complementa con las arquitecturas eficientes y los modelos abiertos de ejecución local, que atacan el problema desde la raíz, reduciendo drásticamente la demanda computacional lo que disminuye el consumo de recursos y eliminando la dependencia de centros de datos.
En un mundo donde es difícil e indeseable dejar de usar estas tecnologías, estas estrategias juntas, optimizar, descentralizar y compensar o regenerar, conforman la alternativa ecológica más deseable y accesible que tenemos hoy ante la destrucción ambiental, usar la IA sin dejar de construir el futuro que necesitamos, mientras al mismo tiempo seguimos buscando formas de lograr reducir el impacto ambiental
2. Comparativa de sostenibilidad de IA: Costos, impacto ambiental, desarrollo social y privacidad
Una vez entendidas las alternativas, es importante considerar cómo implementar la IA de forma práctica y realista, tomando en cuenta diferentes factores, incluido el costo económico. Actualmente, el gasto en inteligencia artificial actual que hacen las grandes empresas no es sostenible, una variedad de expertos, entre ellos profesionales e investigadores con amplia experiencia, advierten que el esquema actual podría tratarse de una burbuja especulativa de la IA o “AI bubble”.
Dicho esto, aunque el gasto actual de la IA fuese efectivamente una burbuja por estallar, es innegable que esta tecnología sigue presentando beneficios tangibles. Para poder sostener dichos beneficios no solamente es necesario usar el “mejor modelo” o el “más reciente” sino primeramente el “más sostenible”. Al final, sin un planeta que cuidar, tener o no tener inteligencia artificial no tiene sentido, si no cuidamos el ambiente moriremos todos, sin excepción. Un colapso ambiental no distingue entre unas personas y otras.
Nota: Los precios de API son para desarrolladores y usuarios avanzados. El uso en chat web suele ser gratuito con límites. Última actualización: mayo 2026.
¿QUÉ PASA CON TU VIDA DIGITAL CUANDO YA NO ESTÉS?
Un problema del que se habla muy poco, pero que se está convirtiendo en una pesadilla para miles de familias: dejar el teléfono celular bloqueado tras el fallecimiento.
A día de hoy, la herencia ya no está solo en papeles, notarías o carpetas en el armario. Gran parte de tu vida financiera y personal está dentro de tu teléfono:
* Cuentas bancarias y Bizum
* Fondos de inversión y acciones
* Criptomonedas
* Seguros y pensiones
* Correos electrónicos importantes
* Fotos, recuerdos y documentos
� El gran problema de no dejar acceso
Si ocurre algo y tu familia no puede desbloquear tu dispositivo, las grandes compañías tecnológicas (como Apple o Google) no les van a dar acceso inmediato. Hay procesos legales larguísimos, burocracia, esperas y cero garantías de que sea rápido.
Sin acceso, tus seres queridos se enfrentarán a:
- Bloqueo bancario por culpa de la doble autenticación (los SMS o códigos de verificación llegan a un móvil al que nadie puede entrar).
- Imposibilidad de cancelar suscripciones que seguirán cobrándose.
- Pérdida total de archivos, correos clave para la testamentaría y recuerdos fotográficos.
�️ Qué dejar organizado HOY (Son solo 10 minutos)
Evita meses de sufrimiento e incertidumbre a los tuyos con estos pasos sencillos:
- Si usas Apple: Activa el Contacto de Legado. Permite elegir a alguien de confianza para que, con un certificado de defunción, pueda acceder a tus datos de iCloud.
- Si usas Google: Configura el Gestor de Cuentas Inactivas. Puedes programar que, si tu cuenta pasa X meses sin actividad, se envíe un enlace de descarga con tus datos a las personas que elijas.
- Usa un gestor de contraseñas: Aplicaciones como 1Password, Bitwarden o Dashlane tienen opciones de Acceso de Emergencia. Yo uso KeePassXC
- El método físico seguro: Deja una lista en papel (en una caja fuerte o un lugar seguro que tu familia conozca) con los bancos, brokers y seguros que tienes contratados, junto con el PIN de desbloqueo de tu teléfono.
- Habla: Dile a tu persona de máxima confianza dónde está guardada esta información.
Son 10 minutos incómodos hoy, pero les ahorrarás un calvario interminable mañana.
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