Cada vez que ese plugin de IA WordPress que has instalado genera un texto automáticamente «porque es súper cómodo», un servidor a miles de kilómetros evapora medio litro de agua que jamás volverá al ciclo hídrico.
Multiplica ese litro por los millones de webs que han instalado estas herramientas IA «mágicas» y podrás ir viendo el problema monumental que tenemos encima.
Tú, que inviertes en una buena optimización WPO para aprobar el PageSpeed, vas y le metes un plugin de IA que consume diez veces más recursos de golpe que los que consumirá tu web en años.
La IA no es mala, yo misma la uso, malo es usarla sin control ni conocimiento del alto consumo de recursos que genera. Por eso hoy voy a hablar sobre la sostenibilidad IA en WordPress.
En esta entrada aprenderás:
Contenido
El consumo de recursos de la IA WordPress
Empecemos por lo básico. La inteligencia artificial no «vive» en un lugar mágico e intangible. Vive en centros de datos colosales, rodeada de sistemas de refrigeración que chupan agua a destajo.
Cuando usas un plugin de IA WordPress para que te escriba una simple meta descripción o el ALT de una imagen, hay un servidor calentándose como una tostadora al otro lado del mundo.
Stargate el masivo centro de datos de OpenAI
Una búsqueda normal en Google consume 0.3 Wh. Una sola consulta en ChatGPT llega a 2.9 Wh. Hablamos de casi 10 veces más gasto energético para una simple respuesta.
Y si nos metemos en el consumo hídrico (de agua) centros de datos, agárrate fuerte a la silla. Generar un email de 100 palabras con GPT-4 evapora medio litro de agua.
Repito: «evapora«. Esa agua no se recicla, sirve para enfriar la máquina en ese instante y luego desaparece para siempre.
| Acción Cotidiana | Coste Energético/Hídrico | A qué equivale realmente |
|---|---|---|
| Búsqueda normal (Google) | 0.3 Wh | Casi irrelevante para el bolsillo |
| Generar texto (ChatGPT) | 2.9 Wh | x10 veces una búsqueda de Google |
| Crear imagen con IA | Picos brutales de GPU | Cargar por completo tu móvil |
| Email de 100 palabras | 519 ml de agua evaporada | Tirar una botella de agua por la fregadera |
Y esto es por operación individual. En 2023, ChatGPT consumió en solo 3 días de uso la misma cantidad de energía que se usó para su entrenamiento completo.
El entrenamiento de GPT-4 costó 48 veces más energía que GPT-3. Las proyecciones para GPT-5 multiplican esa cifra por 8.
El consumo hídrico centros de datos: la IA «bebe» más de lo que crees
Si el consumo energético asusta, el consumo hídrico centros de datos de la IA es terrorífico. Los centros necesitan refrigeración constante, y la mayoría usan métodos de refrigeración que evaporan el agua para siempre.
En Querétaro, México, los centros de datos de Microsoft consumieron 40 millones de litros de agua en 2024 mientras la región sufría la peor sequía en un siglo. Los residentes reciben agua tres días por semana, pero la maquinaria de Big Tech opera sin interrupción, usando muchas veces agua potable municipal.
Y luego yo me siento culpable por darme un baño de vez en cuando en vez de una ducha…
Más información sobre el caso:
- https://arteesetica.org/queretaro-sin-agua-y-sin-luz-por-la-ia/
- https://www.context.news/ai/long-read/resistance-blooms-in-mexicos-data-centre-valley
- https://mexicobusiness.news/cloudanddata/news/queretaro-data-center-boom-triggers-water-power-backlash
Paradoja de Jevons en programación y enshittification
Aquí viene el truquito que las grandes corporaciones, como Google o Open IA, te intentan vender como un logro, cuando no es más que marketing.
Por un lado, tenemos la paradoja de Jevons en programación. Esta paradoja es muy sencilla de comprender: cuando una tecnología hace que desarrollar código sea muy barato y «eficiente», usamos muchísima más cantidad de esa tecnología. Al final, el consumo global de recursos se dispara por las nubes, mandando al traste el ahorro inicial.
Google presumió de mejorar la eficiencia de Gemini 33 veces entre 2024 y 2025. ¿El resultado real? Su gasto energético total subió como la espuma al intentar meter IA con calzador en cada rincón de sus productos y ahora, su gasto es muchísimo mayor que lo era en 2024.
Pero esto no acaba ahí. A esta paradoja se le une la enshittification, que, hablando en plata, es «volver todo una porquería progresivamente».
¿Te has fijado que ahora TODO tiene IA, que es lento, lleno de mil funciones que nadie pidió, con menús cada vez menos intuitivos y menos UX y, sobre todo, cada vez abusando más del concepto de suscripción? Eso es la enshittification. Empeoran deliberadamente las herramientas y tu WPO metiendo funciones generativas de relleno, solo para justificar subidas de precio y no quedarse fuera de la moda.
No quiero sonar a viejo cascarrabias, que solo tengo 36 años, pero echo de menos plugins y herramientas limpios, directos, sencillos y que mantienen formas éticas de monetización como Contact Form 7.
Vibe coding y la deuda técnica IA generativa
El vibe coding y la IA WordPress te venden rapidez, pero la realidad es otra muy distinta: un estudio comprobó que los programadores apoyados en IA tardan un 19% más en completar sus proyectos con éxito.
- Falsa sensación de eficiendia: Tienes una sensación de rapidez y eficiencia, pero acabas perdiendo horas revisando el resultado y arreglando errores que ni siquiera entiendes.
- Falta de soporte y comunidad: Te atas voluntariamente a un «desarrollador fantasma», que no existe (la IA). Al final, acabas con un código hecho a trozos, de a saber de qué fuentes, que no tienen soporte oficial ni una comunidad que te respalde.
- Peligro de seguridad: Estás inyectando vulnerabilidades en tu WordPress, porque la IA toma código desactualizado de internet, muchas veces que contienen vulnerabilidades ya encontradas y documentadas por la comunidad.
Hacer tu web a base de puro vibe coding (o instalar docenas de plugins con IA generativa) es como montar una web entera a medida con CPTs cuando no hace falta, o meterle tres sliders pesados a tu Hero: algo que va a reventar todo tu rendimiento web, tu imagen y la calidad de tu proyecto.
¿Aún te fías? Haz la prueba. Pídele a la IA que te genere un código. Luego abre un chat nuevo y pásale exactamente el mismo prompt. Jamás te dará el mismo resultado.
Ahora, imagina este ejemplo a pequeña escala trasladado al día a día de una web en producción: 2 años de cambios, actualizaciones, parches y arreglos de IA tirados uno encima de otro.
La realidad es que no estás ahorrando tiempo ni costes, estás gestionando un futuro desastre.
Futuro de WordPress 7.0
WordPress se encuentra en una encrucijada entre la innovación forzada (¿te había dicho ya que le meten IA a todo?) y la ética medioambiental. El futuro de WordPress 7.0, previsto para 2026, integra IA como eje central con su WP AI Client, la Abilities API, y el Adaptador MCP para permitir que agentes externos controlen sitios web.
Suena interesante, no te lo niego, pero todo esto nos va a llevar a cuotas de consumo no registradas hasta la fecha.
Y aquí surge la mayor crítica: en enero de 2025, de manera muy polémica, Matt Mullenweg disolvió el equipo de sostenibilidad de WordPress. El cierre del equipo sostenibilidad WordPress Mullenweg se justificó alegando un insuficiente «ROI del tiempo invertido». Al borrar todo el equipo de un plumazo, eliminaron al único contrapeso oficial que medía el impacto ambiental y trataba de asegurar la sostenibilidad en un ecosistema ahora repleto de llamadas API constantes a LLMs comerciales.
Más información sobre el caso:
- https://www.reddit.com/r/Wordpress/comments/1hye7s6/understanding_the_wp_sustainability_debacle/
- https://www.therepository.email/mullenweg-shuts-down-wordpress-sustainability-team-igniting-backlash
SLMs y Green AI WordPress: Hay esperanza
Frente a la insostenibilidad de llamar constantemente a APIs pesadas manejadas por monopolios de IA (ChatGPT, Claude, Gemini) aparece un nuevo camino enfocado en la Green AI WordPress. Lo que algunos dicen que es el futuro de la IA: el Small Language Models (SLM), una solución local y eficiente.
¿Cómo usar Small Language Models (SLM) en WordPress para ahorrar recursos? En lugar de hacer uso ChatGPT u OpenAI y «despertar» a sus centros de datos para tareas simples, puedes ejecutar localmente IA con bajísimo impacto como Phi-3 o Mistral 7B. Con técnicas de cuantización a 4 bits, operan fluidamente incluso en hostings optimizados.
| Característica | LLM (Gigantes en la nube) | SLM (Modelos Pequeños/Locales) |
|---|---|---|
| Parámetros | Cientos de miles de millones | Menos de 10 mil millones |
| Despliegue | Granjas de servidores masivas | Servidor local o dispositivo |
| Consumo energético | Altísimo (comparable a ciudades) | Bajo (similar a bombillas LED) |
| Latencia | Alta, dependiente de conexión | Baja (operaciones sub-100ms) |
Si necesitas automatizar tareas, estructurar texto, o resumir un post, un SLM es el camino correcto para un uso consciente y sostenible, protegiendo la seguridad y privacidad tus datos y reduciendo drásticamente el impacto medioambiental de tu web.
Conclusión: Ni demonizar ni mirar a otro lado
Llegados a este punto, quiero dejar algo clarísimo: no se trata de demonizar a la IA ni de caer en alarmismos. Plantearnos dejar de usar la inteligencia artificial a estas alturas no es viable. De lo que se trata es de hacer un uso responsable de ella.
Como casi todo en la vida, la culpa del gran impacto ecológico no la tenemos los pequeños consumidores, sino las grandes corporaciones. Pero ojo, nuestra forma de consumir les otorga el poder. Por eso es importantísimo ser conscientes de las repercusiones de los servicios y herramientas que usamos. El conocimiento nos da poder para decidir a qué proyecto, corporación o tecnología «alimentamos».
Además, hay un peligro oculto que no consume ni luz ni agua, pero te destroza el negocio. Mucho cuidado con esa falsa sensación de «saber más de la cuenta» sobre un tema que nos genera la IA. Ese síndrome tiene nombre universal: el Efecto Dunning-Kruger (cuando crees que eres un experto tecnológico pero en realidad estás rascando la superficie).
Apoyarte a ciegas en este espejismo te hará tomar peores decisiones y obtener, irónicamente, unos resultados y calidad más mediocres. ¿La regla de oro?
Delega a la IA únicamente aquellas tareas sobre las que ya tengas conocimientos previos.
Es la única manera de tener criterio para analizar y verificar lo que te genera.
5 acciones para una Inteligencia Artificial sostenible
- Prioriza SLMs sobre LLMs: Usa alternativas locales Green AI WordPress para tu web.
- Implementa caché semántico: Guarda las respuestas para evitar repetir llamadas. Ahorra hasta un 80% de recursos.
- Diseño Grid-Aware: Tu web debería adaptarse en tiempo real según la red eléctrica de quien la visita. Si en su zona hay poca energía renovable en ese momento, la web reduce automáticamente recursos para no disparar el consumo.
- Huye del vibe coding: Que un desarrollador escriba código robusto y mantenible es siempre más sostenible e inteligente.
- Audita tus plugins: Si un tema o plugin añade IA sin motivo, solo para subirse al carro, huye.
¿Quieres que me encargue de dejar tu WordPress Impecable?
Preguntas Frecuentes
¿La IA en WordPress hace mi web más lenta y menos sostenible?
Totalmente. Si usas plugins con llamadas ininterrumpidas a LLMs, añades latencia a tu carga y contribuyes a un alto impacto ambiental. La clave de la sostenibilidad WordPress pasa por aplicar el paradigma Green AI, usando la IA en momentos puntuales y con gran mesura humana.
¿Cómo afecta realmente la Sostenibilidad IA en WordPress al gasto medioambiental?
Cada vez que un plugin ejecuta un prompt para redactar post masivos con llamadas a servicios externos, tu servidor y el centro de datos añaden un consumo de luz y agua altísimo, más la latencia, disparando tu huella ecológica a niveles altísimos.
¿A qué te refieres exactamente con «vibe coding» en WordPress?
El vibe coding WordPress trata de programar (temas o plugins PHP) hablando con un LLM en lenguaje natural. Crea una falsa seguridad inyectando altísima Deuda Técnica que corromperá irremediablemente la compatibilidad, seguridad y calidad al tiempo.
¿Consumen lo mismo los modelos masivos LLM que las alternativas sostenibles IA SLM?
Para nada. La diferencia radica en que los masivos LLM precisan de centros de datos brutales que evaporan millones de litros de agua. Mientras que tus recursos locales abrazan la Green AI WordPress, apoyándose casi a coste cero sobre alternativas sostenibles IA SLM.
¿Es cierto el cierre del equipo de sostenibilidad de la fundación WP en 2025?
Cierto y polémico. En enero de 2025, el equipo sostenibilidad WordPress Mullenweg sufrió su total e injustificada disolución. Como las corporativas imponen rentabilidad inmediata, el núcleo de WordPress 7.0 volará hacia un software con IA carente absolutamente de frenos ecologistas.
¿Qué es eso de la deuda técnica IA generativa de la que adviertes?
Es un silencioso envenenamiento en la calidad del software por abuso del auto-completado. Este enshittification software IA produce bases de código incomprensibles de parchear a posteriori que, invariablemente, aumentan en un 19% tu frustración laboral en lugar del tiempo ahorrado.
Fuentes
- https://iee.psu.edu/news/blog/why-ai-uses-so-much-energy-and-what-we-can-do-about-it
- https://www.techrepublic.com/article/generative-ai-data-center-water-use/
- https://eelp.law.harvard.edu/extracting-profits-from-the-public-how-utility-ratepayers-are-paying-for-big-techs-power/
- https://cacm.acm.org/sustainability-and-computing/making-ai-less-thirsty/
- https://www.w3.org/TR/sustainability-web/
- https://www.thegreenwebfoundation.org/tools/grid-aware-websites/
- https://fershad.com/grid-aware-site