¿Cuánta agua consume realmente la inteligencia artificial?
El debate sobre la IA no se limita a su impacto energético o laboral. Su huella hídrica también se perfila como un nuevo desafío ambiental

El debate sobre la IA no se limita a su impacto energético o laboral. Su huella hídrica también se perfila como un nuevo desafío ambiental

La preocupación por la expansión acelerada del uso de la Inteligencia Artificial (IA) no solo tiene que ver con la desinformación que puede producir o los límites éticos. También las alarmas se encienden del lado medio ambiental, que podría verse seriamente afectado con el desarrollo de esta tecnología.
Un informe del Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) advierte que, de mantenerse la tendencia actual, la infraestructura global de inteligencia artificial podría convertirse en uno de los grandes consumidores de recursos del planeta en los próximos años.
Para 2030, los centros de datos que sostienen la IA consumirán cerca de 945 teravatios-hora de electricidad, casi el triple del consumo anual combinado de países como Pakistán, Bangladés y Nigeria, que suman más de 650 millones de personas.
Pero el dato más inquietante está en el agua. La huella hídrica asociada a estos sistemas equivaldría a las necesidades básicas de 1.300 millones de personas en África subsahariana, según el estudio. La razón es que los centros de datos requieren grandes volúmenes de agua para refrigeración y también de forma indirecta en la generación eléctrica que los alimenta.
El debate sobre la IA suele centrarse en su capacidad de transformar industrias o en su impacto laboral. Sin embargo, el informe subraya que la fase de uso —la “inferencia”, es decir, cada consulta diaria a sistemas como chatbots— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total.
Hoy, herramientas como ChatGPT procesan alrededor de 2.500 millones de consultas diarias, lo que ya implica una demanda energética y hídrica significativa. Y no todas las interacciones cuestan lo mismo: una conversación puede consumir hasta 200 veces más energía que una tarea simple de clasificación de texto, mientras que generar imágenes o videos multiplica exponencialmente ese impacto.
El informe advierte además de una paradoja. Cuanto más eficientes se vuelven los modelos de IA, más se utilizan. Esto hace que el consumo total siga aumentando, incluso si el costo energético por consulta disminuye.
Es el llamado “efecto rebote”: la tecnología se abarata, se masifica y termina consumiendo más recursos en conjunto.
Sin embargo, la expansión de la infraestructura digital también tiene efectos geográficos desiguales. Países como Irlanda ya destinan más del 20% de su electricidad a centros de datos, mientras regiones como Querétaro en México o Montevideo en Uruguay enfrentan presiones sobre sus reservas de agua en medio de sequías.
A escala global, solo 32 países concentran la infraestructura de IA avanzada, dejando a más de 150 naciones fuera de su desarrollo, pero expuestas a los costos ambientales asociados.