Enfoque frugal de la IA: la elección eco-responsable de Nomadia
- 22/06/2026
- 16:15
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La inteligencia artificial está presente en todas partes, a costa de un consumo cada vez mayor de recursos materiales y energía. Descubra cómo Nomadia limita el impacto medioambiental de sus soluciones y aumenta su eficacia operativa gracias a un enfoque frugal de la IA, pragmático y racional.
Sommaire
¡La IA no se limita a los LLM!
Desde 2022 y la irrupción de ChatGPT en escena, el discurso mediático dominante ha tendido a reducir la inteligencia artificial a los grandes modelos de lenguaje (LLM, Large Language Models) y a las aplicaciones de IA generativa. Sin embargo, esto deja de lado rápidamente todo lo que la precedió: más de 40 años de avances en visión por computadora (computer vision), reconocimiento y síntesis de voz (speech-to-text y text-to-speech), analítica y aprendizaje automático (machine learning), basados en algoritmos probados y mucho menos intensivos en consumo energético que las soluciones actuales fundamentadas en LLM.
La facilidad de acceso a los LLM, así como su versatilidad, hacen olvidar con facilidad las pesadas infraestructuras físicas que los sustentan y que, estén donde estén, consumen una parte cada vez mayor de la electricidad disponible, potencialmente en detrimento de otros usos esenciales.
La IA «verde» es un espejismo
Saber que los gigantes de la tecnología y de la inteligencia artificial invierten directamente en la producción de electricidad, especialmente en tecnologías nucleares, para alimentar sus enormes centros de datos con electricidad «verde», no hace más que confirmar sus fenomenales ambiciones de desarrollo y hegemonía. Todos apuestan por una IA cada vez más potente y, por tanto, cada vez más voraz en términos de energía y otros recursos: chips, servidores, cables, satélites, sistemas de ventilación y refrigeración de los centros de datos, sin olvidar los materiales de construcción de estos mismos centros.
De hecho, los modelos LLM son cada vez más potentes y, al mismo tiempo, más atractivos y menos costosos. En efecto, cuanto más progresa y se difunde una tecnología, menor es su coste económico, lo que incentiva su uso masivo, a costa de un impacto medioambiental insostenible que los grandes actores pretenden minimizar hablando de «Green AI» o IA verde.
Sin embargo, no existe una IA verdaderamente «verde» en un sector cuyas emisiones acumuladas de CO₂ ya aumentan entre un 6 % y un 8 % al año. Y cuando Jensen Huang, director ejecutivo de Nvidia, afirma que la capacidad de cálculo actual deberá multiplicarse por 100 en los próximos años para responder a las necesidades de la sociedad en materia de IA, cualquier empresa social y ecológicamente responsable debe plantearse una pregunta fundamental: ¿es necesario poner IA en todas partes?
Para Nomadia, la respuesta es claramente no.
La filosofía de Nomadia: hacer más con menos
Para una empresa de software como Nomadia, recurrir sistemáticamente a los LLM —sea cual sea el problema que se quiera resolver o la necesidad que se quiera satisfacer— equivale, en muchos casos, a utilizar un cañón para matar una mosca, cuando una simple palmatoria y un poco de habilidad serían suficientes.
«Por esta razón defendemos un enfoque frugal y racional de la IA, en línea con nuestras responsabilidades como empresa con propósito. Consiste, siempre que sea posible, en hacer más con menos, teniendo siempre en cuenta los límites de un sistema que algunos pretenden infinito cuando evidentemente no lo es.
La eco-responsabilidad es un valor fundamental para Nomadia. No es un valor decorativo. Orienta y determina todas las decisiones que tomamos en materia de diseño, desarrollo y uso de nuestros productos.
Esto implica decisiones firmes, especialmente en lo que respecta a la IA generativa.»
Stéphane Delbecque, Director de Producto e IA (Chief Product & AI Officer), Nomadia.
La IA frugal de Nomadia: pilares fundamentales
Un uso razonado y frugal de la inteligencia artificial comienza necesariamente con una reflexión sobre los casos de uso, lo que implica realizar un esfuerzo para identificarlos y priorizarlos según su utilidad y el valor añadido que aportan a los usuarios de las soluciones de Nomadia. La identificación de una necesidad no determina de antemano la forma en que se responderá técnicamente a ella. La cuestión del “cómo” surge en una segunda etapa y consiste en probar diferentes enfoques respetando los siguientes principios:
- No limitarse a los LLM (modelos de lenguaje de gran tamaño), sino considerar siempre las alternativas posibles, especialmente el uso de algoritmos que Nomadia pueda entrenar de forma autónoma para objetivos muy específicos.
- Utilizar únicamente tecnologías de código abierto (open source), con el fin de mantener el control sobre las herramientas, los procesos y los datos, tanto durante las pruebas como en producción.
- Trabajar, siempre que sea posible, de forma local, con tecnologías desplegadas en los servidores de Nomadia en Francia y no en centros de datos remotos, por razones de soberanía y seguridad de los datos de los clientes.
La aplicación de estos principios lleva a Nomadia a priorizar sistemáticamente las tecnologías de inteligencia artificial más eficientes y sostenibles:
“Para nosotros, la tecnología adecuada, la solución óptima, es aquella que responde de la forma más frugal posible a cada caso de uso identificado. Y cuando se analiza desde esta perspectiva, no necesariamente se trata de IA generativa. Por ejemplo, en el ámbito del reconocimiento de imágenes, hemos obtenido mejores resultados utilizando el algoritmo adecuado y entrenando nuestro propio modelo que utilizando un LLM, con un consumo energético 100 veces menor. Eso es lo que yo llamo hacer más con menos.”
Stéphane Delbecque, Chief Product & AI Officer, Nomadia
Sin embargo, Nomadia no renuncia a las posibilidades que ofrecen los LLM y la inteligencia artificial generativa. Fiel a sus principios, el grupo ha decidido colaborar con la empresa francesa Mistral, que además de su origen nacional, ofrece la ventaja de contar con un LLM de código abierto perfectamente adaptado a las necesidades y exigencias de Nomadia.
Esta solución está alojada en Francia, en la infraestructura de Mistral, y es utilizada por Nomadia siempre que resulta necesario para probar y ejecutar modelos que enriquecen las funcionalidades de sus soluciones y potencian su rendimiento.