Consumo energético de los servicios de inteligencia artificial e impacto ambiental

Informe técnico de síntesis sobre la evolución del consumo eléctrico e impacto ambiental de los servicios de inteligencia artificial, con proyecciones 2026-2030. El informe cubre eficiencia energética por consulta, efecto rebote (paradoja de Jevons), evolución de modelos compactos de alto rendimiento, consumo hídrico, proyecciones institucionales de la IEA y respuestas regulatorias emergentes. Incluye cinco visualizaciones reproducibles generadas con R/ggplot2 y una herramienta interactiva de estimación de la huella energética de consultas a servicios de IA generativa, que permite comparar el consumo por tarea según tipo de modelo, volumen de uso y origen de la electricidad del proveedor. Fuentes principales: IEA (2024), Stanford HAI AI Index 2025, Epoch AI, Goldman Sachs Research, y literatura revisada por pares (Strubell, Luccioni, Patterson, Li, Samsi, entre otros).