La inteligencia artificial lleva años presente en los videojuegos, desde el comportamiento de los enemigos hasta determinados sistemas de búsqueda y optimización. Lo que ha cambiado con la IA generativa es la variedad de tareas para las que puede utilizarse: crear bocetos, ayudar a programar o integrar asistentes que respondan a las preguntas de los jugadores. Para un estudio, la cuestión ya no es solo qué puede hacer con esas herramientas, sino cuánto cuesta utilizarlas en términos de electricidad, emisiones y agua.
La alianza Playing for the Planet ha publicado una guía destinada a los equipos de desarrollo que quieren incorporar el impacto ambiental a sus decisiones sobre IA. Se elaboró junto a GRID-Arendal, con aportaciones de empresas y especialistas del sector, a petición de miembros de la propia alianza a principios de 2026. Es una orientación voluntaria, no una norma que deban cumplir todos los estudios.
No todas las herramientas de IA consumen lo mismo
Un sistema que controla a los personajes de un juego no funciona necesariamente como un modelo generativo que produce imágenes o redacta código. Incluso entre aplicaciones generativas existen diferencias relevantes según el modelo, la tarea y el número de operaciones que se ejecutan. También influye dónde están los servidores y cómo obtienen la energía que necesitan.
La guía distingue entre consumo eléctrico, emisiones asociadas, uso de agua y residuos electrónicos. Los centros de datos concentran buena parte de esas preocupaciones, pero no existe una cifra universal que permita decir cuánto contamina «usar IA para hacer un videojuego». La propia alianza reconoce que faltan métodos y datos comparables para calcular la huella de estas herramientas dentro de un estudio.
Esa falta de información importa porque una parte del consumo puede producirse fuera de las instalaciones de la desarrolladora. Si utiliza servicios de IA alojados en la nube, tendrá que pedir datos al proveedor y estudiar cómo incorporarlos a su contabilidad ambiental.
Qué propone hacer a los estudios
La primera recomendación es bastante concreta: registrar dónde y para qué se utiliza la IA, aunque todavía no sea posible medir todas sus consecuencias con precisión. El siguiente paso consiste en valorar si una herramienta aporta suficiente utilidad para el trabajo que realiza, elegir una solución proporcionada a la tarea y revisar los criterios con los que se contratan servicios externos.
La guía también anima a pedir más transparencia a los proveedores sobre sus modelos e infraestructuras, incorporar las emisiones indirectas a los planes ambientales y prestar atención a la disponibilidad local de agua y energía. No plantea que todas las aplicaciones de IA deban eliminarse ni da por hecho que su uso siempre reduzca recursos respecto a otros métodos.
El problema trasciende a los videojuegos. Según las proyecciones de la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico de todos los centros de datos podría pasar de unos 485 TWh en 2025 a unos 950 TWh en 2030. La IA es uno de los motores de ese crecimiento, pero esas cifras no corresponden exclusivamente a IA ni, mucho menos, al desarrollo de videojuegos.
Una pregunta todavía sin respuesta sencilla
Un estudio pequeño que usa un asistente para revisar código y una gran producción que genera miles de imágenes no tienen por qué dejar la misma huella. Sin conocer qué servicios usan, su frecuencia y la infraestructura que hay detrás, resulta difícil compararlos.
Ahí está el alcance real del documento de Playing for the Planet: propone medir mejor antes de sacar conclusiones y convertir la elección de herramientas en una decisión técnica y ambiental, no solo económica. Por ahora, saber que una desarrolladora utiliza IA dice muy poco sobre su impacto ambiental concreto.
Imagen destacada ilustrativa: Carl Lender / Wikimedia Commons, licencia CC BY 2.0. Fotografía redimensionada; no muestra instalaciones de Playing for the Planet.
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