Maider Azanza y Roberto Morales Estévez*
Cuando Ada Lovelace, pionera de la informática, se encuentra con Heródoto, padre de la historia, no es solo un encuentro entre épocas, sino entre formas de conocimiento que pueden enriquecerse mutuamente. Este encuentro simboliza la alianza que necesitamos hoy: una tecnología guiada por la reflexión humanística, y unas Humanidades enriquecidas por herramientas que amplíen sus posibilidades sin traicionar sus valores.
La humanidad ha experimentado tres grandes revoluciones tecnológicas a lo largo de su historia: la transformación del Neolítico hace más de 12.000 años; la Revolución Industrial en el siglo xix; y ahora, en un periodo históricamente breve, nos encontramos inmersos en el auge vertiginoso de la Inteligencia Artificial (IA).
Si analizamos las lecciones derivadas de la Revolución Industrial, emergen dos conclusiones fundamentales. En primer lugar, cómo la adopción de tecnologías disruptivas, tales como la IA, provocan un cambio copernicano de paradigma en ámbitos tales como el laboral, el social y del conocimiento. La velocidad de estos cambios produce inquietud, temor y resistencia en amplios sectores de la sociedad, como ya estamos presenciando.
La literatura ha explorado el miedo a los avances tecnológicos en obras que aún resuenan en nuestro imaginario colectivo. Clásicos como Frankenstein o el moderno Prometeo (1818) de Mary Shelley, o El Golem (1915) de Gustav Meyrink, reflejan la aprensión del ser humano ante lo desconocido. Más recientemente podemos destacar la obra de Isaac Asimov Yo, Robot publicada, sintomáticamente, poco tiempo después que Alan Turing y John Von Neumann sentaran las bases teóricas para la IA con la famosa Prueba de Turing, y poco antes que John McCarthy acuñara el término «inteligencia artificial». En sus páginas ya se puede encontrar un debate sobre los límites éticos de la innovación tecnológica, el miedo a que nuestras «criaturas» se vuelvan contra nosotros o los problemas para discernir entre inteligencia y conciencia.
Pero hay otra lección crucial que nos enseña la Revolución Industrial: el avance tecnológico, pese a las inquietudes que genere, resulta imparable. Lo que sí podemos y debemos hacer es orientar esta evolución hacia usos más conscientes y sostenibles, aprendiendo de los errores del pasado. Los historiadores conocen bien las consecuencias ambientales y sociales de adoptar nuevas tecnologías sin considerar sus efectos a largo plazo.
En este espíritu de diálogo entre el conocimiento técnico y humanístico, las Humanidades tienen un papel fundamental que jugar. No se trata solo de aportar perspectiva histórica sobre los cambios tecnológicos, sino de participar activamente en cómo se desarrolla y aplica la IA. Pero para hacerlo de manera efectiva, los humanistas necesitamos entender realmente qué es esta tecnología, cómo funciona y cuáles son sus implicaciones concretas —no solo las oportunidades, sino también los costes, especialmente los ambientales que raramente se mencionan.
Este breve ensayo busca tender ese puente, comenzando por comprender las capacidades reales y los costes tangibles de la IA generativa, para después examinar cómo podemos utilizarla de manera consciente en nuestras disciplinas. Solo desde este conocimiento compartido podremos desarrollar aplicaciones que realmente enriquezcan nuestro campo.
1. El potencial de la IA en Humanidades
Cuando hablamos de Inteligencia Artificial en el contexto de las Humanidades, en este artículo nos referimos específicamente a la IAG: sistemas como ChatGPT, DALL-E, o Claude que pueden crear contenido nuevo, textos, imágenes o código, a partir de instrucciones en lenguaje natural. A diferencia de la IA tradicional, que clasifica o analiza información existente, estos sistemas generan contenido original basándose en patrones aprendidos de enormes conjuntos de datos.
La adopción de estas herramientas en las Humanidades digitales está siendo sorprendentemente rápida y versátil. Encuestas recientes entre académicos internacionales revelan que más del 60 % ya utiliza ChatGPT para lluvia de ideas, casi la mitad para tareas de programación y cuatro de cada diez para visualización de datos. Estos números reflejan algo fundamental: la IAG no está reemplazando el trabajo humanístico, sino ampliando sus posibilidades.
Uno de los impactos más significativos es cómo estas herramientas están democratizando capacidades que antes requerían años de formación técnica. Un historiador puede ahora escribir sus propios programas para analizar miles de documentos, sin necesidad de ser un experto en desarrollo de software. Un filólogo puede crear visualizaciones interactivas de relaciones entre textos, o un arqueólogo puede procesar y clasificar automáticamente hallazgos fotográficos. La IA está facilitando significativamente la programación, abriendo el análisis computacional a investigadores que antes no tenían acceso al mismo por falta de conocimientos.
Para investigadores no angloparlantes, estas herramientas representan una revolución. La IA ayuda significativamente a superar las barreras del idioma, facilitando tanto la investigación en fuentes extranjeras como la publicación en inglés académico. Esto está contribuyendo a democratizar el acceso al debate académico global. Contrariamente a quienes temen que la IA limite la creatividad, más de la mitad de los investigadores en una encuesta reciente reporta que estas herramientas estimulan la misma. La IA puede generar hipótesis alternativas, sugerir conexiones inesperadas entre ideas o ayudar a explorar «qué pasaría si» en escenarios históricos o literarios.
Quizás lo más significativo es que estas herramientas están modificando los métodos tradicionales de investigación humanística. Las herramientas de IA están pasando de ser simples instrumentos a colaboradores con cierta agencia, lo que podría transformar la tradicional producción de conocimiento humanístico, basada en el trabajo intelectual solitario, hacia una colaboración humano-IA más dinámica.
Esta transformación no está exenta de desafíos, existen riesgos evidentes de sesgo, preocupaciones sobre la calidad de la información y cuestiones sobre la sostenibilidad de estas tecnologías, pero el potencial para enriquecer la investigación humanística es innegable. La clave está en aprovechar estas capacidades de manera consciente y crítica, algo que las Humanidades, con su tradición de pensamiento reflexivo, están especialmente preparadas para hacer.
2. La otra cara de la moneda: costes ocultos
Ahora bien, para aprovechar conscientemente este potencial, necesitamos entender también los costes que estas tecnologías conllevan. Cuando hablamos de IAG, la metáfora de la «nube» nos hace imaginar algo etéreo e inmaterial. Pero, como diría cualquier informático con una sonrisa irónica, la nube no es más que el ordenador de otro. Detrás de cada conversación aparentemente mágica con ChatGPT se esconde una realidad muy tangible: enormes centros de datos llenos de servidores que zumban día y noche. Estos gigantes metálicos consumen electricidad, agua y materiales escasos a una escala que pocas veces se menciona en los titulares entusiastas sobre la IA
Para hacernos una idea de las dimensiones, pensemos en esto: en 2022, todos los centros de datos del mundo consumieron tanta electricidad como Argentina entera. Entrenar un solo modelo como GPT-3 (ese proceso donde la IA «aprende» leyendo millones de textos durante semanas) gastó electricidad suficiente para mantener encendidas las luces de 120 casas durante un año completo. El resultado: más de 500 toneladas de CO₂ liberadas a la atmósfera. Y cada nueva generación de modelos es más hambrienta que la anterior, en una especie de carrera tecnológica que parece haber olvidado las facturas que deja a su paso.
Pero la cosa no acaba ahí. Cada vez que le pedimos a ChatGPT que nos ayude con un texto o le pedimos a DALL-E que genere una imagen, estamos consumiendo energía. Una simple pregunta a ChatGPT gasta cinco veces más electricidad que buscar algo en Google. Por si fuera poco, estos modelos tienen una vida útil sorprendentemente corta. Las empresas lanzan versiones nuevas cada pocas semanas, dejando obsoletas las anteriores y desperdiciando toda la energía invertida en su creación. La facilidad de uso y la aparente gratuidad de estas herramientas nos hacen olvidar que cada clic tiene una factura ambiental.
Y no hablamos solo de electricidad. Los centros de datos son enormes hornos que necesitan sistemas de refrigeración que consumen aproximadamente dos litros de agua por cada kilovatio hora de energía utilizada. Es fácil ver el problema que esto plantea en lugares como California, donde las sequías ya son habituales y estos centros compiten por el agua con las personas, la agricultura y los ecosistemas locales.
Luego está la huella material, que suele pasar desapercibida. Esas potentes GPUs que hacen posible la IA, los chips especializados que procesan todos esos cálculos, necesitan minerales como el tántalo o las llamadas tierras raras. Su extracción no es precisamente un proceso limpio: implica minas a cielo abierto, productos químicos tóxicos y, a menudo, condiciones laborales cuestionables. Solo en 2023, tres grandes fabricantes enviaron casi 4 millones de estas unidades a centros de datos y la demanda no para de crecer.
Una tendencia especialmente preocupante es la carrera hacia modelos cada vez más grandes. Mientras GPT-3 tenía 175 mil millones de parámetros, GPT-4 podría tener diez veces más, multiplicando todos los impactos que hemos mencionado. Afortunadamente, está surgiendo una alternativa: modelos más pequeños y especializados que ofrecen resultados similares consumiendo una fracción de los recursos. Estas opciones más eficientes podrían ser el futuro si priorizamos la sostenibilidad sobre el gigantismo.
Conocer estos costes ocultos no significa rechazar la tecnología, sino adoptarla de manera consciente. La pregunta clave es: ¿qué aplicaciones de la IAG aportan un valor suficiente para justificar su impacto ambiental?
3. Hacia un uso consciente y justificado
Esta pregunta no tiene respuestas fáciles, pero sí podemos empezar a construir un marco para reflexionar sobre ella. Como investigadores en Humanidades, tenemos una ventaja: nuestras disciplinas nos han entrenado para evaluar no solo la eficiencia de algo, sino su valor cultural, social y humano. Es precisamente esa mirada crítica la que necesitamos aplicar ahora a la IAG.
Antes de incorporar IAG a nuestros proyectos, conviene hacerse algunas preguntas básicas. La primera: ¿es realmente necesaria la IA para esta tarea? A veces, el entusiasmo por lo novedoso nos lleva a usar estas herramientas donde métodos más tradicionales funcionarían igual de bien. La segunda: ¿existen alternativas con menor impacto ambiental? Quizás un modelo más pequeño y especializado, o simplemente bases de datos y análisis convencionales podrían ser suficientes. Y finalmente: ¿el valor que aportará justifica realmente el coste ambiental?
Para determinar cuándo el uso está justificado, podemos considerar algunos criterios: la complejidad de la tarea (¿sería imposible o extremadamente laboriosa sin IA?), el alcance del impacto (¿beneficia a muchas personas?), y el potencial de transformación real en nuestra disciplina. Analizar miles de textos históricos, traducir documentos en lenguas poco conocidas o hacer accesibles archivos antiguos a nuevas audiencias son ejemplos donde el beneficio cultural podría compensar el coste ambiental.
Un uso más consciente no significa rechazar la innovación, sino orientarla de manera más responsable. Además del impacto ambiental, hay otras cuestiones éticas importantes: la propiedad intelectual cuando la IA se entrena con obras protegidas, la transparencia sobre cuándo y cómo hemos usado IA en nuestro trabajo y la seguridad de nuestros datos. Estas consideraciones no son obstáculos, sino guías para un desarrollo más equilibrado.
En concreto, ¿qué podemos hacer? En primer lugar, priorizar modelos más pequeños y especializados cuando sean adecuados para nuestra tarea, ya que consumen significativamente menos recursos. También podemos apoyar servicios y proveedores que sean transparentes sobre su impacto ambiental y que implementen medidas para reducirlo. A nivel práctico, aprender a formular instrucciones precisas a la IA (conocido como prompting) puede reducir considerablemente el número de iteraciones necesarias y, por tanto, el consumo energético. Las instituciones culturales pueden desarrollar políticas que equilibren el uso de IA con métodos tradicionales según convenga, documentando siempre las razones que justifican la elección de estas tecnologías en proyectos específicos.
4. Conclusión
El recorrido por las capacidades, costes y criterios de uso de la IAG nos lleva a una conclusión clara: no se trata de elegir entre el entusiasmo acrítico y el rechazo categórico. La IAG ofrece oportunidades reales para enriquecer la investigación humanística —desde democratizar el análisis computacional hasta romper barreras idiomáticas— pero estas oportunidades vienen acompañadas de costes ambientales significativos que no podemos ignorar. El camino hacia adelante requiere precisamente lo que mejor saben hacer las Humanidades: equilibrar beneficios y costes, evaluar críticamente las herramientas disponibles, y tomar decisiones conscientes basadas en valores que van más allá de la mera eficiencia técnica.
Esta reflexión consciente no es responsabilidad exclusiva de las Humanidades, ni estas pueden abordarla en solitario. El panorama actual muestra un ecosistema dinámico donde ingenieros e investigadores en IA trabajan en sistemas más eficientes y éticos, reguladores desarrollan marcos como el AI Act europeo, y la sociedad civil plantea cuestiones fundamentales sobre el futuro de estas tecnologías. Las Humanidades pueden aportar su perspectiva histórica y su tradición de pensamiento crítico, pero solo a través del diálogo genuino con estos otros actores. Se trata de participar activamente en conversaciones que ya están en marcha, contribuyendo con nuestra experiencia a un esfuerzo colectivo que requiere múltiples formas de conocimiento.
El encuentro simbólico entre Ada Lovelace y Heródoto que evocamos al inicio representa algo más amplio: la necesidad de unir la innovación técnica con la reflexión crítica sobre sus consecuencias. No se trata de frenar el desarrollo tecnológico, sino de orientarlo de manera más consciente y sostenible. Las herramientas de IAG están aquí para quedarse, pero cómo las usemos y cuándo decidamos no usarlas depende de las decisiones que tomemos ahora. Este proceso de evaluación crítica y uso responsable no tiene un punto final; es un diálogo continuo entre disciplinas que debe acompañar cada nueva aplicación, cada nuevo modelo, cada nueva posibilidad. Solo así podremos aprovechar genuinamente el potencial de estas tecnologías sin comprometer los valores y el futuro que buscamos proteger.
* Maider Azanza es profesora agregada en el Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), especializada en ingeniería del software y en la gestión de variabilidad en procesos de “onboarding” de desarrolladores, participando en proyectos con industria y universidad. Roberto Morales Estévez es doctor en Historia Moderna por la Universidad Autónoma de Madrid (2017, Sobresaliente Cum laude) y desarrolla su labor como profesor e investigador; su investigación se centra en la brujería, demonología, la persecución de la brujería en España y su representación en el cine, integrando historia, cultura, magia y medios audiovisuales