UD7 · Responsabilidad, sostenibilidad y PRL

Objetivos de la unidad

Al finalizar esta unidad el alumno sera capaz de:

• Identificar las responsabilidades profesionales en el despliegue y explotacion de sistemas de IA
• Aplicar criterios de sostenibilidad y economia circular en el dimensionamiento de infraestructura LLM
• Gestionar correctamente los residuos de aparatos electricos y electronicos (RAEE) incluyendo el borrado seguro de modelos
• Aplicar las medidas de prevencion de riesgos laborales especificas de los entornos de sala de servidores
• Relacionar el trabajo tecnico con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y el principio DNSH

Responsabilidad profesional en entornos de IA

Que implica la responsabilidad profesional

El tecnico que despliega y opera un sistema LLM asume responsabilidades que van mas alla de la ejecucion tecnica.

El despliegue de un LLM no es una tarea aislada: afecta a usuarios finales, a la organizacion y potencialmente a terceros cuyos datos pueden estar en el contexto. La responsabilidad profesional exige actuar con esa consciencia.

Iniciativa, comunicacion eficaz y respeto a la diversidad

Iniciativa en entornos tecnicos

La iniciativa profesional no consiste en actuar sin consultar, sino en identificar problemas, proponer soluciones y escalarlos cuando superan el ambito de decision propio.

Problema detectado
    |
    +--> Dentro de mi ambito de decision → Actuar + documentar + comunicar
    |
    +--> Fuera de mi ambito → Escalar con informacion completa + propuesta de solucion

Comunicacion eficaz

En un equipo tecnico, la comunicacion eficaz significa:

• Informar del estado de los sistemas sin tecnicismos innecesarios al interlocutor no tecnico
• Documentar los cambios con contexto suficiente para que otro tecnico pueda entenderlos
• Registrar incidencias con: cuando ocurrio, que se observo, que se hizo y el resultado

Respeto a la diversidad

Los entornos tecnicos son frecuentemente multidisciplinares y multiculturales. El respeto a la diversidad implica:

• Adaptar el nivel tecnico de la comunicacion al interlocutor
• No asumir que el conocimiento tecnico de un colega es menor por razon alguna

Sostenibilidad en infraestructura LLM — consumo energetico

El coste energetico de la inferencia

Los modelos LLM son intensivos en energia. Un servidor GPU puede consumir entre 300 W y 1000 W de forma continua.

Apagar o suspender un servidor GPU durante 12 horas de inactividad nocturna puede suponer un ahorro del 40-50 % del consumo total. La sostenibilidad empieza por no encender lo que no se necesita.

Herramienta de referencia: CodeCarbon

pip install codecarbon

from codecarbon import EmissionsTracker
tracker = EmissionsTracker(project_name="inferencia-llm-produccion")
tracker.start()
# ... inferencia ...
emisiones = tracker.stop()
print(f"CO2 equivalente: {emisiones * 1000:.2f} gramos")

Sostenibilidad — minimizar consumo en la infraestructura

Tecnica 1: Auto-shutdown fuera de horario

# Apagado automatico del servidor GPU a las 22:00 (laborables)
# Arranque automatico a las 07:30
# /etc/cron.d/llm-power-schedule
0 22 * * 1-5 root systemctl stop llm-server && nvidia-smi -pm 0
30 7 * * 1-5 root nvidia-smi -pm 1 && systemctl start llm-server

Tecnica 2: Autoescalado (scale-to-zero en cloud)

# Kubernetes HPA + KEDA para escalar a 0 replicas sin peticiones
apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: llm-server-scaler
spec:
  scaleTargetRef:
    name: llm-deployment
  minReplicaCount: 0   # Escala a 0 cuando no hay peticiones
  maxReplicaCount: 4
  cooldownPeriod: 300  # Espera 5 minutos antes de escalar a 0
  triggers:
  - type: prometheus
    metadata:
      serverAddress: http://prometheus:9090
      metricName: llm_requests_in_flight
      threshold: "1"

Sostenibilidad — cuantizacion como medida de eficiencia

Cuantizacion: menor precision, menor consumo

La cuantizacion reduce la precision numerica de los pesos del modelo, lo que disminuye el consumo de VRAM y mejora la eficiencia energetica.

Un modelo Q4 ocupa un tercio de la VRAM de su equivalente BF16 y permite usar hardware mas pequeño. En sostenibilidad, reutilizar una GPU existente con un modelo cuantizado es preferible a comprar hardware nuevo.

# Cuantizar un modelo con llama.cpp
python3 convert_hf_to_gguf.py /models/llama-3.1-8b/ --outtype q4_k_m \
  --outfile /models/llama-3.1-8b-Q4_K_M.gguf

Economia circular — reutilizacion de equipos

Principios de economia circular aplicados a hardware de IA

La economia circular busca mantener los equipos en uso el maximo tiempo posible antes de su reciclaje.

Nuevo hardware
    |
    v
[Uso primario: inferencia de modelos grandes]
    |
    v
[Degradacion: GPU con VRAM reducida o rendimiento menor]
    |
    v
[Reutilizacion: inferencia de modelos cuantizados / tareas de embedding]
    |
    v
[Reutilizacion secundaria: servidor de desarrollo / pruebas]
    |
    v
[Borrado seguro de datos] → [Donacion / venta de segunda mano]
    |
    v
[RAEE: reciclaje certificado si no es viable la reutilizacion]

Evitar sobredimensionamiento

Dimensionar para el pico maximo de uso sostenido, no para el peor escenario teorico. Un servidor sobredimensionado consume mas energia en inactividad y sus componentes envejecen sin producir valor.

Principio DNSH y ODS aplicables

Principio DNSH (Do No Significant Harm)

El principio DNSH, establecido en el Reglamento de Taxonomia Europea (UE 2020/852), exige que las actividades economicas no causen daño significativo a ninguno de los seis objetivos medioambientales.

En infraestructura LLM, implica:

ODS relacionados

• ODS 9 (Industria, innovacion e infraestructura): despliegue responsable y eficiente
• ODS 12 (Produccion y consumo responsables): economia circular, RAEE
• ODS 13 (Accion por el clima): reduccion de huella de carbono de la inferencia

Gestion de residuos RAEE — marco legal

Que son los RAEE

Los Residuos de Aparatos Electricos y Electronicos (RAEE) son equipos al final de su vida util que contienen materiales peligrosos (plomo, mercurio, cadmio, bromados) y materiales recuperables (cobre, oro, aluminio, tierras raras).

Marco legal en España

Equipos RAEE tipicos en infraestructura LLM

• Tarjetas graficas (GPU) con fin de vida util
• Memorias RAM, SSD, HDD que contenian pesos o logs del sistema
• Fuentes de alimentacion y baterias de SAI
• Cableado y conectores con metales pesados
• Servidores completos al final de su vida util

Gestion de RAEE — recogida, separacion y reciclaje

Proceso correcto de gestion de RAEE

1. IDENTIFICACION
   Catalogar el equipo (marca, modelo, numero de serie, fecha de baja)
        |
        v
2. BORRADO SEGURO DE DATOS (ver siguiente diapositiva)
        |
        v
3. EVALUACION DE REUTILIZACION
   ¿Puede funcionar en otro rol? → SI: reutilizar; NO: paso siguiente
        |
        v
4. ENTREGA A PUNTO LIMPIO O GESTOR AUTORIZADO
   Nunca tirar en contenedor general ni de organicos
        |
        v
5. DOCUMENTACION
   Conservar el certificado de recogida del gestor autorizado (minimo 5 años)

Donde entregar los RAEE

• Punto limpio municipal (para equipos de pequeño volumen)
• Gestor autorizado de RAEE (para volumenes empresariales)
• Programa de recogida del fabricante (algunos fabricantes tienen obligacion legal)
• Distribuidores: al comprar un equipo nuevo, el distribuidor debe recoger el viejo

Borrado seguro de modelos y datos antes de retirar equipos

Por que el borrado normal no es suficiente

El borrado estandar de archivos (rm, formateo rapido) solo elimina la referencia en el sistema de archivos. Los datos siguen presentes en el disco y pueden recuperarse con herramientas forenses.

NIST SP 800-88: estandar de borrado seguro

El NIST 800-88 define tres niveles de sanitizacion:

Borrado seguro con shred (HDD y SSD clasicos)

# Sobreescritura de 3 pasadas (Clear/Purge para HDD)
shred -vz -n 3 /dev/sdb

# Para SSD: usar el comando ATA Secure Erase (mas efectivo que shred en SSD)
# Verificar soporte:
hdparm -I /dev/sdb | grep "Security"
# Ejecutar Secure Erase:
hdparm --user-master u --security-set-pass password /dev/sdb
hdparm --user-master u --security-erase password /dev/sdb

Borrado seguro — GPU y almacenamiento de modelos

Borrado de pesos del modelo antes de retirar una GPU o disco

# Verificar que el modelo esta en /models/ antes de borrar
ls -lh /models/llama-3.1-8b/

# Borrado seguro del directorio de modelos
find /models/ -type f -exec shred -vz -n 3 {} \;
rm -rf /models/

# Verificacion: el directorio ya no existe
ls /models/ 2>&1 || echo "Directorio eliminado correctamente"

# Para un disco completo con datos de modelos (SSD NVMe)
# 1. Cifrar el disco si no estaba cifrado (retroactivo con dd)
# 2. O usar nvme-cli para Secure Erase
nvme format /dev/nvme0n1 --ses=1  # Crypto erase (borra la clave de cifrado interna)

Registro de borrado

## Registro de borrado seguro — 2026-06-23

| Equipo | N. Serie | Datos borrados | Metodo | Responsable | Verificacion |
|---|---|---|---|---|---|
| SSD Samsung 870 EVO 2TB | S4EVNX0R123456 | Modelos Llama 3.1 8B y 70B | ATA Secure Erase | J. Garcia | Hash SHA256 antes/despues |
| RTX 4090 | GPU-XYZ123 | Sin almacenamiento persistente | N/A | J. Garcia | N/A |

Prevencion de riesgos laborales — marco y EPI

Marco legal de PRL

La Ley 31/1995 de Prevencion de Riesgos Laborales establece el deber de proteccion del empresario y el deber de participacion del trabajador.

En entornos de sala de servidores, los riesgos especificos son:

EPI especificos para sala de servidores

Ergonomia en sala de servidores

Riesgos ergonomicos y medidas preventivas

Operacion: instalacion de servidor 2U en rack (peso tipico: 15-25 kg)
    |
    Riesgo: sobreesfuerzo lumbar, atrapamiento de dedos
    |
    Medidas:
    1. Usar carrito elevador o tabla deslizante para el rack
    2. Dos personas para equipos > 10 kg (tecnico + auxiliar)
    3. Posicion de levantamiento: espalda recta, rodillas flexionadas, objeto cerca del cuerpo
    4. Usar guiles/railes del rack para deslizar, no elevar directamente

Recomendaciones ergonomicas para trabajo prolongado en CPD

Los trastornos musculoesqueleticos son la principal causa de baja laboral en el sector IT. La prevencion requiere diseño ergonomico del puesto, no solo buena voluntad del trabajador.

Plan de emergencias en sala de servidores

Situaciones de emergencia especificas del CPD

Señalizacion obligatoria en sala de servidores

• Salidas de emergencia (ISO 7010 E001)
• Ubicacion de extintores (ISO 7010 F001)
• Prohibicion de entrada sin EPI
• Voltaje peligroso en cuadros electricos (ISO 7010 W012)
• Peso maximo de los racks

Integracion: sostenibilidad en el ciclo de vida de la infraestructura

Vision de ciclo de vida completo

ADQUISICION                      USO                         FIN DE VIDA
    |                             |                               |
Evaluar certificacion        Cuantizar modelos            Borrado seguro
energetica del HW            para reducir VRAM            de datos (NIST 800-88)
(ENERGY STAR, TCO)               |                               |
    |                        Auto-shutdown fuera           Evaluacion de
Preferir proveedores         de horario                   reutilizacion
con garantia de reciclaje        |                               |
    |                        Monitorizar PUE              Entrega a gestor
Documentar el inventario     del CPD                      RAEE autorizado
desde el primer dia              |                               |
                            Registrar emisiones           Documentar con
                            con CodeCarbon                certificado de
                                                          destruccion

Indicadores de sostenibilidad a reportar

Actividad practica — Auditoria de sostenibilidad y PRL

Escenario

Una empresa de tamano medio dispone de tres servidores GPU (2x RTX 3090, 1x A100) para inferencia de modelos LLM. El contrato de alquiler del CPD termina en 3 meses. Se deben retirar los equipos y preparar el traslado o baja definitiva.

Tareas

1. Elabora el inventario de equipos con numero de serie, datos almacenados y evaluacion de reutilizacion para cada uno
2. Define el procedimiento de borrado seguro para cada tipo de dispositivo (SSD NVMe, HDD SATA, memoria RAM)
3. Calcula el ahorro de CO2 estimado si se aplica auto-shutdown 12 horas diarias en los tres servidores (consumo: 350 W / 250 W / 400 W respectivamente)
4. Identifica los EPI necesarios para el desmontaje de los servidores del rack y justifica cada uno
5. Redacta las tres entradas del registro de borrado seguro con los campos del estandar NIST 800-88

Puntos clave — UD7

• La sostenibilidad no es un añadido: el consumo energetico de un servidor GPU al 100 % puede superar los 14 kWh diarios. El auto-shutdown, la cuantizacion y el autoescalado son medidas tecnicas con impacto ambiental real y medible.

• El borrado seguro (shred, ATA Secure Erase, nvme format --ses=1) no es opcional antes de retirar equipos: es una obligacion legal (RGPD) y etica. Un simple rm -rf no borra los datos de forma irrecuperable.

• Los RAEE tienen una cadena de custodia legal: nunca al contenedor general. El certificado del gestor autorizado debe conservarse al menos 5 años como evidencia de cumplimiento.

• Los EPI en sala de servidores son obligatorios, no opcionales: calzado de seguridad para proteccion frente a caida de equipos, guantes antielectrostaticos para manipulacion de componentes, gafas para trabajos con baterias o aire comprimido.

• La responsabilidad profesional incluye comunicar problemas con informacion suficiente, documentar los cambios para que otro tecnico pueda retomar el trabajo, y escalar cuando una decision supera el ambito propio.

Criterios de evaluacion — UD7

Referencia: resultado de aprendizaje RA7 — "Actua con responsabilidad profesional integrando criterios de sostenibilidad, gestion de RAEE y prevencion de riesgos laborales en la operacion de infraestructura de IA."

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