El procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos conlleva un alto consumo de recursos computacionales, lo que se traduce en un uso intensivo de memoria, energía y capacidad de almacenamiento. En un contexto donde la eficiencia energética y la sostenibilidad tecnológica son prioridades crecientes, es fundamental adoptar estrategias que permitan reducir el impacto ambiental de los sistemas de información.

En este sentido, el uso de estructuras de datos compactas representa una solución eficaz y alineada con los principios de la computación sostenible (green computing). Estas estructuras permiten representar los datos de forma significativamente más reducida sin comprometer la capacidad de acceso rápido ni la funcionalidad, evitando además la necesidad de descompresión durante el procesamiento. Esto no solo mejora el rendimiento de los sistemas, sino que también reduce el consumo de energía asociado a operaciones intensivas de entrada/salida y uso de memoria.

Al permitir que grandes volúmenes de datos se mantengan completamente en la memoria principal, las estructuras compactas minimizan la dependencia de dispositivos de almacenamiento secundarios, que suelen ser más lentos y demandantes en términos energéticos. Asimismo, al facilitar el acceso eficiente a la información, contribuyen a una menor carga computacional general, lo que se traduce en menores emisiones de carbono, menor generación de calor y una mayor vida útil del hardware.

Además, su aplicación en modelos de inteligencia artificial, como redes neuronales, abre la puerta a arquitecturas más ligeras y eficientes, capaces de operar con menos recursos sin perder precisión ni capacidad de aprendizaje. Esto es especialmente relevante en entornos donde se entrena y despliega inteligencia artificial a gran escala, como centros de datos o dispositivos perimetrales, donde cada optimización en el uso de recursos tiene un impacto ambiental acumulativo considerable. Un ejemplo de ello es DeepSeek, el competidor de ChatGPT, que ha encontrado una forma inteligente de comprimir los datos relevantes de modo que es muy eficiente para almacenarlos y acceder a ellos, con lo que disminuyen en forma importante los costos, principalmente los de entrenamiento.

En definitiva, las estructuras de datos compactas no solo son una herramienta clave para mejorar la eficiencia técnica, sino que también representan una estrategia concreta para avanzar hacia una computación más ecológica, reduciendo el consumo energético y promoviendo prácticas tecnológicas responsables con el medio ambiente.

Debido a ello, actualmente es un tópico de investigación muy activo. Existen varias conferencias en todo el mundo y muchos de los resultados de investigación se están convirtiendo en tecnología, de las cuales se están beneficiando, por ejemplo, los centros de datos y, en general, cualquier organización interesada en reducir los costos de cómputo.

En la Universidad del Bío-Bío, el Grupo ALBA tiene entre sus líneas de investigación a las estructuras de datos compactas. A la fecha se han generado varios resultados publicados en revistas de alto impacto y en conferencias internacionales. Además, a través de los programas de postgrado el grupo ha contribuido a la formación de capital humano avanzado experto en temas de estructuras de datos y algoritmos.