El costo oculto de la inteligencia artificial: un solo video puede consumir más de 4 litros de agua
Un informe de Naciones Unidas advirtió que el crecimiento acelerado de la IA está generando una creciente demanda de agua, energía y recursos naturales.
La inteligencia artificial se convirtió en una de las tecnologías más revolucionarias de los últimos años. Desde la generación de imágenes y videos hasta asistentes virtuales capaces de responder millones de consultas diarias, su expansión parece no tener límites. Sin embargo, detrás de cada interacción existe una infraestructura tecnológica que consume enormes cantidades de recursos naturales.
Un reciente informe elaborado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) puso el foco sobre una de las consecuencias menos conocidas de esta revolución digital: su impacto ambiental.
Según el estudio, generar un solo video mediante inteligencia artificial puede requerir hasta 4,1 litros de agua, una cifra que evidencia el costo oculto de una tecnología que cada vez forma parte de más actividades cotidianas.
La investigación advierte que el crecimiento acelerado de la IA podría ejercer una presión sin precedentes sobre el consumo mundial de agua, energía y suelo durante la próxima década.
Por qué la inteligencia artificial consume tanta agua
Aunque para los usuarios la inteligencia artificial funciona a través de una simple aplicación o plataforma digital, detrás de cada consulta operan gigantescos centros de datos distribuidos en distintas partes del mundo.
Estos complejos albergan miles de servidores que procesan información de manera permanente y requieren sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento de los equipos.
Es precisamente en este proceso donde aparece una de las principales demandas de agua. Los centros de datos utilizan grandes volúmenes de recursos hídricos para enfriar la infraestructura tecnológica que permite entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
El informe de Naciones Unidas señala además que el impacto ambiental de la IA no se limita al consumo de agua. También involucra una elevada demanda de electricidad, la ocupación de extensas superficies para construir infraestructura tecnológica y la extracción de minerales necesarios para fabricar servidores, chips y otros componentes electrónicos.
A medida que aumenta el uso de herramientas capaces de generar textos, imágenes, audios y videos, también crece la necesidad de ampliar la capacidad operativa de estos centros de datos.
El impacto ambiental de la IA podría dispararse hacia 2030
Las proyecciones de los investigadores muestran un escenario de fuerte crecimiento para los próximos años.
Según el estudio, para 2030 los centros de datos vinculados a la inteligencia artificial podrían consumir alrededor de 945 teravatios por hora de electricidad al año.
La magnitud de esa cifra resulta difícil de dimensionar: equivale a casi tres veces el consumo eléctrico anual combinado de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria, donde viven más de 650 millones de personas.
La huella hídrica tampoco deja de crecer. Los expertos estiman que para el final de la década el sector podría demandar hasta 9,3 billones de litros de agua, mientras que la superficie ocupada por la infraestructura tecnológica superaría los 14.500 kilómetros cuadrados.
Otro dato que llamó la atención de los investigadores es que el mayor consumo energético no ocurre durante el desarrollo inicial de los modelos de inteligencia artificial, sino durante su utilización cotidiana.
De acuerdo con el informe, entre el 80% y el 90% de toda la energía que requiere un sistema de IA se consume una vez que la herramienta ya está en funcionamiento y es utilizada por millones de personas.
Actualmente, plataformas como ChatGPT procesan miles de millones de interacciones cada día, lo que incrementa de manera constante la demanda de energía y los requerimientos de refrigeración de los centros de datos.
Frente a este escenario, los especialistas sostienen que el desafío para los próximos años será compatibilizar el desarrollo de la inteligencia artificial con estrategias que permitan reducir su impacto ambiental y hacer más eficiente el uso de recursos críticos como el agua y la energía.
