El uso de IA está consumiendo millones de litros de agua al día
La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología invisible, con una búsqueda más rápida o una herramienta que promete optimizar industrias enteras. Pero detrás de esa aparente ligereza digital existe una infraestructura física enorme: centros de datos, servidores, chips, sistemas de enfriamiento, redes eléctricas, minerales críticos y sobre todo, un enorme consumo de agua.
Un nuevo informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), advierte que el costo ambiental de la inteligencia artificial está siendo medido de forma incompleta. Hasta ahora, gran parte de la conversación se ha concentrado en las emisiones de carbono. Sin embargo, el informe señala que cada kilovatio-hora usado para entrenar, desplegar y operar sistemas de IA también implica una huella hídrica y una huella de uso de suelo.
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La cifra más llamativa es que para 2030, los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial podrían consumir 945 teravatios-hora de electricidad, casi el 3% del consumo eléctrico global proyectado. Esa demanda energética estaría asociada a una huella hídrica de 9.3 millones de millones de litros de agua, equivalente a las necesidades domésticas básicas anuales de 1,300 millones de personas en África subsahariana.
La solución no es solo cambiar de fuente de energía
El informe de UNU-INWEH plantea que no toda energía “limpia” reduce todos los impactos ambientales al mismo tiempo. Cambiar una fuente de energía con altas emisiones por otra de menor carbono puede reducir gases de efecto invernadero, pero aumentar el uso de agua o de territorio. Por ejemplo, el informe señala que sustituir carbón por bioenergía puede reducir la huella de carbono de la electricidad en un 70%, pero aumentar la huella hídrica más de 30 veces y la huella de suelo 100 veces.
Esa es una de las advertencias centrales: hablar de IA “verde” únicamente por sus emisiones puede ocultar otros costos. La sostenibilidad de esta tecnología depende de la ubicación de los centros de datos, de la matriz energética que los alimenta, del tipo de enfriamiento utilizado, de la disponibilidad local de agua y de la capacidad de las comunidades para participar en las decisiones.
Los centros de datos necesitan grandes cantidades de energía para operar servidores y mantenerlos a temperaturas seguras. En algunos casos, también requieren agua para enfriamiento. El Environmental and Energy Study Institute señala que grandes centros de datos pueden consumir hasta 5 millones de galones de agua al día, una cantidad comparable al uso de una ciudad pequeña.
Aunque la industria suele destacar mejoras en eficiencia, el informe advierte sobre el “efecto rebote”: cuando una tecnología se vuelve más eficiente y barata, también puede usarse mucho más. En el caso de la IA, esto significa que los avances técnicos por consulta podrían quedar anulados por el crecimiento masivo de usuarios, tareas, imágenes, videos y modelos más complejos.
Sectores afectados por alta demanda de agua y energía
El impacto de los centros de datos no es una preocupación abstracta. En Irlanda, los centros de datos representaron el 21% del consumo eléctrico medido en 2023, más que los hogares urbanos del país, según la Oficina Central de Estadística irlandesa.
En América Latina, el debate ya toca territorios con estrés hídrico. En Querétaro, México, la llegada de centros de datos de empresas tecnológicas ha generado preocupación por la presión sobre el agua y la electricidad en un estado propenso a sequías. Reportes citados por The Guardian señalan que un centro de datos de 1 megavatio con enfriamiento típico basado en agua puede usar alrededor de 25 millones de litros al año; si se desarrollaran 600 megavatios de nueva capacidad, la demanda podría alcanzar 15,000 millones de litros anuales.
Uruguay enfrentó una discusión similar durante la sequía de 2023, cuando un proyecto de centro de datos de Google fue criticado por su potencial consumo de agua en medio de una crisis que afectó el suministro de Montevideo. Según cifras del Ministerio de Ambiente y The Guardian, el proyecto podía requerir 7.6 millones de litros de agua al día para enfriar servidores, aunque la empresa señaló que las cifras estaban en revisión.
Estos casos muestran una tensión creciente: los beneficios de la inteligencia artificial suelen concentrarse en usuarios, empresas y países con mayor capacidad tecnológica, mientras que los costos ambientales pueden recaer en comunidades que no necesariamente usan esos servicios ni participan de sus ganancias.
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El informe también advierte que la infraestructura de IA está profundamente concentrada. Para 2025, solo 32 países alojaban centros de datos especializados en IA, y más del 90% de esa capacidad se concentraba en Estados Unidos y China. Además, la IA podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030, un problema que suele afectar con más fuerza a países de bajos ingresos donde terminan muchos desechos tecnológicos.
La respuesta, según el reporte de la ONU, no es frenar toda innovación, sino gobernarla con mayor transparencia. El informe propone medir de forma conjunta la huella de carbono, agua y suelo; incluir consultas comunitarias en los permisos de centros de datos; planificar la infraestructura digital junto con la gestión energética e hídrica; y exigir responsabilidad durante todo el ciclo de vida, desde la extracción de minerales hasta los residuos electrónicos.
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