Referencias documentales

El informe “Energy and AI” de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) es un análisis global exhaustivo sobre cómo la IA y los centros de datos impactan el sistema energético mundial. El documento detalla que el consumo eléctrico de los centros de datos —que ya representaba unos **415 TWh (≈1,5 % del consumo global) en 2024— se proyecta que más que se duplique hasta unos ~945 TWh para 2030, impulsado principalmente por la adopción de servidores acelerados para IA, y podría seguir creciendo hasta 2035 según distintos escenarios. El informe también examina cómo diferentes fuentes de energía (renovables, gas, nuclear) pueden abastecer esta demanda, las incertidumbres tecnológicas y de eficiencia, y los retos de seguridad energética, emisiones y planificación de infraestructura. Además, explora el potencial de la IA para optimizar el sector energético, aunque resalta que se requieren políticas y colaboraciones para aprovecharlo plenamente en un contexto de crecimiento energétic

La página web explica que el Código de Conducta de la UE para centros de datos, desarrollado por el Joint Research Center (JRC) de la Comisión Europea, es una iniciativa voluntaria que fomenta mejores prácticas para hacer que los centros de datos sean más innovadores, sostenibles y seguros, reduciendo su elevado consumo energético y su impacto ambiental. Utiliza métricas como la eficiencia energética (PUE) para evaluar y mejorar el rendimiento y anima a los operadores a aplicar medidas que reduzcan el uso de energía sin comprometer las funciones críticas. La UE también reconoce anualmente a los centros de datos que implementan con éxito estas prácticas con reducciones significativas en consumo y emisiones. El código se complementa con otras políticas y programas de la Comisión para promover la eficiencia energética, la sostenibilidad y la financiación de infraestructuras de computación en la UE.

El informe propone un conjunto de criterios éticos para guiar el desarrollo y uso de sistemas de inteligencia artificial confiables. Estas directrices establecen que una IA debe ser lícita (cumplir con las leyes y reglamentos vigentes), ética (respetar valores y principios éticos como dignidad humana, no discriminación y justicia) y robusta (técnica y socialmente segura para minimizar daños accidentales). El documento ofrece orientaciones para aplicar estos principios a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA, contribuyendo a fortalecer la seguridad, transparencia, responsabilidad y confianza pública en tecnologías basadas en IA dentro de la Unión Europea, como base para futuras normas y prácticas sectoriales en este ámbito

El artículo destaca que el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ofrece un marco regulatorio comprensivo que regula el uso y despliegue de sistemas de IA con un enfoque basado en el riesgo, con el objetivo de proteger valores y derechos fundamentales al tiempo que permite la innovación en Europa. Clasifica usos de IA según riesgo —prohibidos, de alto, limitado o mínimo— y establece obligaciones de transparencia, supervisión humana y gestión de riesgos para proveedores y usuarios, además de sanciones por incumplimiento. Aunque algunos actores tecnológicos han advertido de posibles barreras competitivas por las exigencias normativas, el artículo argumenta que esta regulación ofrece seguridad jurídica y crea un entorno fiable donde las empresas pueden innovar con respeto a derechos y seguridad, lo que podría convertirse en una ventaja competitiva frente a mercados sin reglas claras.

El informe examina cómo se está implementando la IA en la atención sanitaria y por qué, pese a su potencial para mejorar eficiencia operativa, reducir cargas administrativas y apoyar diagnósticos y tratamientos, su adopción clínica real sigue siendo lenta. A través de revisión bibliográfica y consultas con actores sectoriales, identifica múltiples obstáculos tecnológicos y de datos, complejidades legales y regulatorias, desafíos organizativos y barreras sociales o culturales que dificultan el despliegue de IA en hospitales y sistemas sanitarios. El estudio también señala estrategias exitosas aplicadas globalmente que pueden servir de inspiración y plantea consideraciones para actuaciones futuras, proponiendo un marco de indicadores para monitorizar e integrar la IA de manera sostenible, equilibrando la innovación con la protección de los derechos fundamentales de pacientes y profesionales.

Se trata de una página web en la que se explica el Reglamento europeo de IA y la importancia del mismo. Así, en la web se puede observar de manera fácil y sencilla como el reglamento parte de un enfoque basado en el riesgo y divide los sistemas de IA entre: riesgo inaceptable (prohibidos), riesgo alto (requisitos estrictos), riesgo limitado (algún requisito) y riesgo bajo (sin requisitos).

El informe presenta 33 recomendaciones dirigidas a las instituciones de la UE y los Estados miembros para promover una inteligencia artificial confiable que combine sostenibilidad, crecimiento, competitividad e inclusión, al mismo tiempo que empodere, beneficie y proteja a las personas. El documento forma parte de la estrategia europea de IA y acompaña las orientaciones éticas sobre IA confiable, destacando la necesidad de políticas públicas e inversiones que refuercen la gobernanza, la transparencia, la seguridad y el respeto de derechos fundamentales, e impulse la adopción de IA que favorezca la economía de datos y la innovación responsable en Europa. La UE, como actor clave en el desarrollo e implementación de IA, debe apoyar la creación de un ecosistema robusto con normas claras y financiación estratégica, equilibrando la protección de las personas con el fomento de tecnologías avanzadas

La obra se propone analizar el modo en que la semiótica puede contribuir a la comprensión de los sistemas de inteligencia artificial, no solo como instrumentos técnicos, sino como actores capaces de producir y manipular sentido. Los distintos ensayos abordan cuestiones teóricas fundamentales, como la capacidad de la inteligencia artificial para generar textos e imágenes dotados de significado, así como la transformación de los procesos narrativos e interpretativos en la sociedad digital. Se examina el papel de los algoritmos en la construcción de la realidad social, en los debates bioéticos y en los estudios sobre los medios de comunicación. A través de un enfoque multidisciplinar, que integra filosofía del lenguaje, semiótica visual y teoría de la comunicación, el volumen reflexiona sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial simule la semiosis humana. En este contexto, se replantean nociones clásicas como autoría, interpretación y cultura, a la luz de las profundas transformaciones introducidas por la revolución digital contemporánea.

El documento sostiene que la inteligencia artificial no constituye una forma auténtica de inteligencia, sino un artefacto computacional basado en algoritmos estadísticos carentes de conciencia y comprensión semántica. Su desarrollo, impulsado por intereses militares, financieros y geopolíticos, estaría orientado prioritariamente al control social, la vigilancia masiva y la automatización del trabajo, profundizando las desigualdades existentes. La inteligencia artificial se presenta así como un instrumento de poder al servicio de élites que persiguen estrategias de dominación tecnológica, con efectos deshumanizadores en ámbitos como la guerra, la economía y la vida cotidiana. Se critica especialmente el papel de los modelos lingüísticos generativos, considerados carentes de intencionalidad y propensos a manipular la información. Desde esta perspectiva, el problema fundamental no es técnico, sino político, pues quien controla estas tecnologías determina su orientación en detrimento, con frecuencia, del bienestar colectivo.

El documento examina la compleja relación entre el software de código abierto y los sistemas contemporáneos de inteligencia artificial, con especial atención al ámbito de las telecomunicaciones. Se analiza cómo el paradigma tradicional del open source, centrado en la accesibilidad del código fuente, resulta insuficiente frente a la opacidad de elementos esenciales como los datos de entrenamiento y los pesos de los modelos. El estudio denuncia la práctica del denominado “open washing”, mediante la cual soluciones propietarias se presentan indebidamente como abiertas. Asimismo, se abordan los desafíos jurídicos relativos a la auditoría, la reproducibilidad y la atribución de responsabilidades en el funcionamiento de la inteligencia artificial. A partir del examen de los marcos normativos europeo, estadounidense y chino, el texto subraya la necesidad de reforzar la transparencia y la conformidad regulatoria. Finalmente, se destaca la importancia de decisiones estratégicas informadas para equilibrar innovación, competencia y protección de derechos.