El doctor Carlos Juiz es uno de los 40 expertos que han desarrollado la norma UNE 0086, que establece un marco común para medir el consumo energético, la huella de carbono, el consumo de agua y el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial.
El doctor Carlos Juiz García, catedrático del Departamento de Ciencias Matemáticas e informática e investigador principal del grupo consolidado de I+D+i de Arquitectura y Comportamiento de Sistemas Informáticos y de Comunicaciones (ACSIC) de la Universitat de les Illes Balears, ha participado como integrante del grupo de expertos en el desarrollo de la especificación técnica pionera UNE 0086, que tiene como finalidad establecer un marco común para la medición del consumo energético, la huella de carbono, el consumo de agua y el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial.
Esta norma ha sido publicada recientemente por la Asociación Española de Normalización (*UNE), por iniciativa de la Secretaría de Estado de Digitalización e inteligencia Artificial del Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública.
Su desarrollo ha contado con la participación de un grupo de trabajo técnico especializado, integrado por más de 40 integrantes de la comunidad investigadora en algoritmos verdes, entre los cuales el doctor Carlos Juiz, junto con empresas privadas, tanto grandes compañías tecnológicas como firmas altamente especializadas en inteligencia artificial, así como organismos de certificación que aportan la perspectiva de verificación.
La especificación proporciona una guía detallada para cuantificar el impacto ambiental de modelos y algoritmos de inteligencia artificial en todas las fases de su ciclo, especialmente durante el entrenamiento y la implementación, tanto en entornos locales como en la nube. Se centra, especialmente, en modelos de inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje (LLMs), por su mayor carga computacional y consiguiente impacto ambiental.
Mediante esta aportación de estandarización, se da un paso decisivo hacia una inteligencia artificial más transparente, medible y eficiente desde el punto de vista ambiental, aportando una visión real y unificada de su impacto que permite comparar, optimizar y validar el desempeño medioambiental de los modelos de inteligencia artificial con rigor.
Impacto sostenible
Entre las métricas definidas, se incluyen indicadores que ayudan a monitorizar las fases más críticas del proceso, como el uso directo de energía y agua, así como a evaluar la eficiencia general de los modelos de inteligencia artificial durante el entrenamiento e inferencia, que son aquellas que concentran el mayor impacto ambiental.
Particularmente, una de las métricas incluidas en la norma se creó y formalizar gracias a la investigación hecha por el doctor Carlos Juiz y el grupo ACSIC de la UIB, que encabeza.
En definitiva, la especificación UNE 0086 se centra en los puntos clave del ciclo de vida en que realmente se produce la mayor parte del consumo de recursos y, de este modo, aporta un marco común y riguroso para mesurarlo y compararlo.
Fecha de publicación: Thu Oct 09 12:25:00 CEST 2025