La inteligencia artificial dispara la basura electrónica global
El vertiginoso avance de la inteligencia artificial (IA) ha traído consigo un incremento alarmante en la generación de residuos electrónicos. Según el informe Global E-waste Monitor 2024 de la ONU, en 2022 se produjeron 62 millones de toneladas de desechos electrónicos, un 82% más que en 2010.
Este crecimiento supera cinco veces la tasa de reciclaje documentado, que apenas alcanza el 22,3%. Se estima que para 2030, la cifra podría ascender a 82 millones de toneladas, exacerbando los riesgos ambientales y de salud pública.
Factores que contribuyen al aumento de residuos electrónicos:
• Obsolescencia tecnológica: Los dispositivos, especialmente los chips utilizados en IA, tienen ciclos de vida cortos, de 3 a 5 años, tras los cuales son desechados.
• Reciclaje costoso: El proceso de reciclaje de componentes electrónicos es caro y, en muchos casos, no rentable para las empresas, lo que lleva a que muchos dispositivos terminen en vertederos o sean incinerados.
• Infraestructura insuficiente: La falta de políticas claras y de infraestructuras adecuadas para el reciclaje contribuye a la baja tasa de recuperación de materiales valiosos como oro, plata y cobre.
Impacto ambiental y económico:
La gestión inadecuada de los residuos electrónicos no solo representa una amenaza para el medio ambiente, debido a la liberación de sustancias tóxicas, sino que también implica una pérdida económica significativa. En 2022, se estimó que se perdieron recursos naturales recuperables por valor de 62.000 millones de dólares.
Iniciativas y soluciones:
Organizaciones como Movilex están trabajando en el reciclaje de residuos electrónicos, logrando tasas de reciclabilidad de hasta el 99% en algunos aparatos. Además, proyectos como RC-Metals y CirCular en España buscan recuperar metales de alto valor a partir de residuos electrónicos.
Expertos como Ana Valdivia, de la Universidad de Oxford, abogan por alargar la vida útil de los dispositivos y repensar el modelo de desarrollo tecnológico actual para mitigar el impacto ambiental de la IA.
