En los últimos años, el uso de la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT o DALL-E) también se ha disparado en el sector de la restauración, transformando los menús digitales y promoviendo actividades en las redes sociales.
Este fenómeno plantea cuestiones sobre el consumo de energía »digital» en comparación con la cocina tradicional. Por un lado, los centros de datos que ejecutan modelos de inteligencia artificial requieren potentes GPU y sistemas de refrigeración que consumen cantidades significativas de electricidad; por otro, los hornos clásicos de pizza también requieren mucha energía para mantener altas temperaturas de cocción, con diferencias significativas según el tipo de alimentación.
- Consumo en la generación de imágenes de IA:
La creación de imágenes mediante IA se basa en servidores equipados con GPU de alto rendimiento. (Las siglas significan »unidad de procesamiento gráfico», que es un procesador especializado que procesa principalmente datos gráficos y de vídeo). Estudios recientes indican que generar una »imagen requiere por término medio unos 0,0029 kWh (2,9 Wh), lo que equivale al consumo de un teléfono cargado casi al 24%. En modelos especialmente »pesados», como los de HuggingFace, el consumo puede llegar a 0,011 kWh. Al procesar una imagen compleja, una GPU profesional de última generación puede alcanzar picos de 300-400W, ¡equivalentes a 20 cargas completas de un smartphone!
En términos de emisiones, considerando el mix energético italiano (aproximadamente 270 gCo2eq/kWh), esto se traduce en fracciones de un gramo de CO2 por imagen (0,001-0,003 kg), un valor decididamente bajo en comparación con muchas actividades cotidianas del sector de la restauración.
Consumo al hornear una pizza:
La energía consumida al hornear una pizza profesional es del orden de unos cientos de Wh, dependiendo del horno. Por término medio, hemos estimado que un horno eléctrico para una pizzería de tamaño medio tiene un consumo energético de unos 7-10 kW/h. Esto significa que si el horno se utiliza durante 8 horas al día, el consumo total de energía podría ser de unos 56-80 kW/h al día. Por lo tanto, la energía necesaria para hornear una pizza en un entorno profesional es significativamente mayor que la energía necesaria para generar una imagen; para darte una cifra más o menos exacta, hemos hecho una estimación:
- Un horno eléctrico profesional consume unos 0,44 kWh por pizza (incluido el precalentamiento)
- Un horno de gas comercial requiere entre 0,5 y 0,8 kWh por pizza, teniendo que compensar una mayor dispersión
- Un horno de leña napolitano tradicional consume aproximadamente 1,86 kWh por pizza (equivalente al valor energético de la leña
Traducir estos valores en emisiones de CO2:
- El horno eléctrico produce unos 0,12 kg de CO2 por pizza (equivalente a aproximadamente 1 km en coche)
- El horno de gas emite aproximadamente 0,16 kg de CO2 por pizza (equivalente a 1,3 km en coche)
- El horno de leña, que utiliza madera certificada, tiene unas emisiones netas consideradas »biogénicas», prácticamente nulas en el análisis a largo plazo.
Así, hornear una pizza genera decenas de gramos de CO2, mientras que una imagen de AI sólo unos gramos.
IA para la eficiencia energética en la cocina
Las soluciones de inteligencia artificial pueden contribuir significativamente al ahorro energético en el sector de la restauración mejorando la eficiencia operativa:
- Los sensores inteligentes y los controles »inteligentes» regulan automáticamente la iluminación, el aire acondicionado y el control del frigorífico
- Los modelos de previsión de la demanda optimizan la preparación de los ingredientes y el precalentamiento del horno en las horas punta
- Los sistemas basados en IA informan de las pérdidas de eficiencia (como placas mal aisladas) y sugieren ciclos de cocción óptimos
- Los algoritmos avanzados de gestión de existencias y flujos en la cocina también reducen el desperdicio de alimentos, disminuyendo indirectamente el consumo en toda la cadena de suministro. Por ejemplo:
- La empresa de catering Elior y la más conocida IKEA han experimentado con la start-up »Winnow» un sistema de IA(Winnow Vision) que controla el desperdicio de alimentos en los comedores, con el objetivo de reducir el desperdicio de alimentos en un 30% y las emisiones de CO2 por comida en un 12%.
Sostenibilidad digital y culinaria: hacia nuevos horizontes
La comparación pone de manifiesto una realidad interesante: generar una imagen utilizando IA requiere energía del orden de unos pocos Wh, mientras que hornear una pizza consume cientos o miles de Wh. Por tanto, las emisiones de CO2 relacionadas con la IA son casi insignificantes comparadas con las de la cocina tradicional, pero la verdadera innovación reside en la integración de ambos mundos. La inteligencia artificial ofrece más oportunidades para la sostenibilidad energética en los restaurantes mediante:
– Optimización de los ciclos térmicos: los algoritmos que aprenden de los hábitos de cocción pueden ajustar automáticamente el encendido y apagado de los hornos, reduciendo los tiempos de precalentamiento hasta un 15%.
– Mantenimiento predictivo: los sistemas de supervisión inteligentes pueden identificar anomalías en el consumo de energía antes de que se conviertan en problemas, prolongando la vida útil de los equipos.
– Ingeniería de menús sostenibles: la IA puede analizar la huella de carbono de los ingredientes y sugerir combinaciones que mantengan la identidad gastronómica al tiempo que reducen el impacto medioambiental.
– Gestión integrada de energía-agua: plataformas que optimizan simultáneamente el consumo de agua y electricidad, con ahorros documentados de hasta el 20% en lavavajillas profesionales.
Los casos de uso de la IA ya demuestran la eficacia de estas soluciones para reducir los residuos y los costes operativos. Especialmente prometedora es la aplicación de modelos de aprendizaje federado que permiten a los restaurantes compartir datos de consumo anónimos, creando puntos de referencia de eficiencia energética específicos para cada categoría y tamaño.
En este diálogo entre innovación tecnológica y tradición culinaria, está surgiendo un futuro en el que cada kilovatio-hora ahorrado contribuye tanto a la sostenibilidad económica como a la medioambiental: ya no son mundos separados, sino aliados en la creación de un sector de la restauración más eficiente y consciente.
El valor añadido de la IA no sólo reside en la reducción de la huella energética, sino en su capacidad para orquestar todos los procesos hacia un objetivo común de optimización de los recursos.
