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La cara oculta de la inteligencia artificial: científicos advierten que consumirá tanta agua como 1.300 millones de personas para 2030

Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas alerta que el crecimiento de la IA tendrá un impacto ambiental mucho mayor de lo que se cree. El consumo de agua, energía y suelo asociado a los centros de datos podría alcanzar niveles comparables a los de países enteros y regiones con cientos de millones de habitantes.

La expansión acelerada de la inteligencia artificial (IA) promete transformar la economía, la ciencia y la vida cotidiana. Sin embargo, detrás de cada consulta, imagen o video generado por estas herramientas existe una infraestructura que demanda enormes cantidades de energía, agua y recursos naturales.

Así lo advierte un nuevo informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), que proyecta que para 2030 los centros de datos que impulsan la IA consumirán tanta agua como la que necesitan anualmente 1.300 millones de personas para cubrir sus necesidades básicas de consumo.

Además, los científicos estiman que estas instalaciones demandarán 945 teravatios-hora de electricidad al año, una cifra equivalente a casi tres veces el consumo combinado de Pakistán, Bangladesh y Nigeria. A esto se suma una ocupación territorial superior a los 14.500 kilómetros cuadrados, casi el doble del área metropolitana de Yakarta.

Los científicos alertan que el impacto ambiental de la IA no se limita a las emisiones de carbono, sino que también implica un fuerte consumo de agua, suelo y recursos naturales, además de generar crecientes desigualdades ambientales y millones de toneladas de residuos electrónicos

El estudio, titulado “Costo ambiental del uso de energía de la IA: huella de carbono, agua y suelo”, sostiene que el impacto ambiental de la inteligencia artificial está siendo evaluado de manera incompleta, ya que la mayoría de los análisis se concentran únicamente en las emisiones de carbono.

Según los investigadores, cada kilovatio-hora utilizado para entrenar o ejecutar sistemas de IA también implica una huella hídrica derivada de la refrigeración y la generación eléctrica, además de una huella terrestre vinculada a la infraestructura energética y las cadenas de suministro.

Impacto ambiental de la inteligencia artificial: más allá de las emisiones de carbono

Uno de los hallazgos centrales del informe es que reducir las emisiones de carbono no siempre implica una mejora ambiental integral.

Los autores explican que las tres huellas ambientales —carbono, agua y suelo— no evolucionan necesariamente en la misma dirección. Por ejemplo, reemplazar el carbón por bioenergía puede disminuir la huella de carbono de la electricidad en un 70%, pero al mismo tiempo incrementar más de treinta veces el consumo de agua y hasta cien veces el uso de suelo.

Por ello, el informe concluye que una fuente energética considerada “baja en carbono” no es necesariamente sostenible desde otras perspectivas ambientales.

Las cifras ya muestran una tendencia preocupante. Solo en 2025, los centros de datos globales habrían consumido 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran un país independiente, ocuparían el puesto número 11 entre los mayores consumidores de energía del planeta, ubicándose detrás de Francia y por delante de Arabia Saudita.

La demanda energética también varía enormemente según el tipo de tarea realizada. Una consulta típica en un chatbot puede consumir alrededor de 200 veces más energía que una clasificación básica de texto. Generar una imagen mediante IA requiere unas 1.450 veces más energía que esa operación básica, mientras que la creación de un video corto puede demandar tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam.

Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas advierte que para 2030 la inteligencia artificial consumirá tanta agua como la que necesitan 1.300 millones de personas y demandará casi el triple de la electricidad que hoy utilizan juntos Pakistán, Bangladesh y Nigeria

El informe también alerta sobre el denominado “efecto rebote” o paradoja de Jevons. A medida que los sistemas se vuelven más eficientes y económicos, aumenta su utilización, lo que termina incrementando el consumo total de recursos.

“Mucha gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que la tecnología mejora y los procesos se vuelven más eficientes. Pero esa es solo una visión parcial del problema general”, reflexiona el profesor Madani, coautor del informe y recientemente galardonado con el Premio del Agua de Estocolmo 2026.

“Una IA y una energía más eficientes y asequibles implican un mayor consumo de IA, lo que hace que la huella ambiental total sea mucho mayor que el ahorro que obtenemos gracias a las mejoras en la eficiencia”, ha explicado.

Centros de datos, escasez de agua y residuos electrónicos: los riesgos de la expansión de la IA

El informe también pone el foco en las desigualdades que genera el crecimiento de la infraestructura tecnológica.

Uno de los ejemplos más ilustrativos es Irlanda, donde los centros de datos representaron el 21% del consumo total de electricidad registrado en 2023, superando incluso la demanda energética de todos los hogares urbanos del país. Como consecuencia, las autoridades suspendieron nuevas autorizaciones para estos desarrollos en los alrededores de Dublín hasta 2028.

Los investigadores advierten además que la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos anuales para 2030. Gran parte de estos desechos terminaría siendo procesada en países de bajos ingresos, mientras que la extracción de minerales críticos necesarios para fabricar equipos tecnológicos se concentra en regiones con controles ambientales limitados.

“Si se compara la ubicación de los centros de datos con las zonas más afectadas por la escasez de agua, se observa que en algunos casos se producen las mismas regiones”, resuelve el doctor Mir Matin, director del Programa de Análisis Geoespacial, Climático y de Infraestructuras de UNU-INWEH y coautor del informe.

“Además, las comunidades que viven cerca de estos centros no son necesariamente las que utilizan la IA que se ejecuta allí. Esa asimetría es el problema. Si no la solucionamos, seguiremos repitiendo patrones antiguos, donde algunos lugares asumen los costos y otros se benefician”, ha indicado.

Actualmente, solo 32 países albergan centros de datos especializados en inteligencia artificial y el 90% de la capacidad global se concentra en apenas dos naciones. Mientras tanto, más de 150 países tienen acceso limitado o inexistente a infraestructura propia para desarrollar IA.

Para los autores, esta situación constituye no solo una brecha tecnológica, sino también un desafío de justicia ambiental y económica.

“El desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las zonas privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la IA. La IA sin duda puede impulsar la prosperidad y el bienestar humano. Si lo hace de forma equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica”, sentencia el profesor Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de las Naciones Unidas y subsecretario general de las Naciones Unidas.

Fecha de publicación: 08/06, 12:40 pm