Tendencia. Alerta por el consumo de agua de la IA hacia 2030

El avance de la inteligencia artificial tiene un costo ambiental cada vez más difícil de ignorar. Un informe del Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) advierte que, para 2030, la infraestructura que sostiene la IA podría consumir tanta agua como la que necesitan 1.300 millones de personas al año.

El cálculo encendió alarmas sobre el crecimiento acelerado de los centros de datos de IA, instalaciones que demandan enormes cantidades de electricidad para procesar consultas, entrenar modelos y refrigerar servidores. El reporte también proyecta que la IA podría consumir 945 teravatios-hora de electricidad al año hacia 2030 y generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos anuales.

Los centros de datos de IA y el consumo de agua

El problema no se limita a la energía. Los centros de datos necesitan sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento de servidores, procesadores y unidades gráficas utilizadas en modelos de inteligencia artificial. En muchas instalaciones, ese enfriamiento depende del uso intensivo de agua, especialmente en regiones donde las temperaturas elevadas obligan a reforzar los sistemas térmicos.

Según el informe de la Universidad de Naciones Unidas, el consumo hídrico asociado a la IA podría igualar en 2030 las necesidades anuales de 1.300 millones de personas. La advertencia apunta a que la expansión digital no ocurre en el vacío: compite con hogares, agricultura, industrias y ciudades que ya enfrentan estrés hídrico.

La discusión se vuelve especialmente sensible porque buena parte de la infraestructura de IA se instala en zonas donde la disponibilidad de agua no siempre está garantizada. En lugares con sequías, altas temperaturas o presión urbana, un centro de datos puede convertirse en un actor relevante dentro del consumo local.

Energía, residuos y territorio: el impacto completo de la IA

El informe plantea que medir solo las emisiones de carbono ofrece una imagen incompleta. La huella ambiental de la inteligencia artificial también incluye consumo de agua, uso de suelo, generación de residuos electrónicos y demanda de minerales críticos para fabricar chips, servidores y equipos de refrigeración.

Para 2030, los centros de datos vinculados con IA podrían demandar casi el triple de la electricidad anual combinada de países como Pakistán, Bangladés y Nigeria, que reúnen más de 650 millones de habitantes. Ese salto muestra que el problema ya no pertenece solamente al sector tecnológico, sino también a la planificación energética y ambiental de los Estados.

La expansión también puede generar una presión territorial relevante. El reporte citado por El País advierte que la infraestructura asociada a IA podría abarcar unos 14.500 kilómetros cuadrados hacia 2030, mientras los residuos electrónicos crecerían en economías que muchas veces tienen baja capacidad de tratamiento ambiental.

El verdadero consumo está en el uso cotidiano

Una de las conclusiones más importantes del informe es que el mayor gasto energético no se concentra necesariamente en el entrenamiento inicial de los modelos, sino en la inferencia: el procesamiento continuo de millones de consultas, imágenes, audios, videos y respuestas generadas por usuarios todos los días.

Ese dato cambia el foco del debate. Entrenar un gran modelo de IA puede ser costoso, pero una vez que la herramienta se masifica, el uso cotidiano puede representar entre el 80% y el 90% del gasto energético total del sistema, según la reconstrucción del informe.

La paradoja es que la eficiencia técnica no siempre reduce el impacto total. Si los modelos se vuelven más baratos y rápidos, también se usan más. Esa expansión puede compensar o incluso superar los ahorros logrados por cada mejora tecnológica.

La desigualdad detrás de la infraestructura digital

El crecimiento de la inteligencia artificial también expone una brecha global. La capacidad de cómputo está concentrada en pocos países, con fuerte predominio de Estados Unidos y China, mientras más de 150 países carecen de infraestructura soberana de IA.

Esa concentración genera una desigualdad ambiental. Los beneficios económicos, estratégicos y tecnológicos se acumulan en las regiones que controlan los centros de datos y los modelos más avanzados. En cambio, otros países pueden quedar asociados a la extracción de minerales, la presión sobre recursos naturales o la gestión de residuos electrónicos.

El informe plantea que la gobernanza de la IA ya no es solo un problema técnico. También involucra justicia ambiental, regulación, transparencia, ubicación de centros de datos y planificación de recursos críticos.

Las empresas tecnológicas prometen reducir el consumo

Las grandes tecnológicas empezaron a responder a la presión pública. Microsoft presentó nuevos centros de datos con sistemas de refrigeración líquida de circuito cerrado, diseñados para reducir de manera fuerte el uso de agua fresca. La compañía sostiene que algunas instalaciones nuevas podrían consumir anualmente una cantidad de agua comparable con la de un restaurante.

Amazon también defendió la eficiencia hídrica de sus centros de datos y aseguró que utiliza sistemas de enfriamiento por aire y refrigeración evaporativa solo en momentos de mayor temperatura. La empresa afirma que busca ser "water positive" hacia 2030, aunque las críticas persisten por el impacto local de este tipo de instalaciones.

El punto central será si esas mejoras alcanzan para compensar la expansión del uso de IA. La tecnología puede consumir menos agua por operación, pero si el volumen de consultas, modelos y servicios crece de forma exponencial, el impacto agregado puede seguir aumentando.

Un debate que recién empieza

La advertencia sobre el consumo de agua de la IA llega en un momento de fuerte expansión del sector. Empresas, gobiernos, universidades y usuarios incorporan herramientas de inteligencia artificial a tareas cotidianas, procesos productivos, sistemas educativos, salud, seguridad, finanzas y comunicación.

El desafío será evitar que la infraestructura digital avance sin planificación ambiental. Los gobiernos deberán integrar los centros de datos de IA en políticas de energía, agua y uso del suelo. Las empresas tendrán que transparentar consumos, mejorar refrigeración y elegir ubicaciones que no agraven crisis hídricas locales.

La IA promete productividad, innovación y nuevos servicios. Pero el informe de la Universidad de Naciones Unidas deja una advertencia concreta: sin reglas y planificación, la revolución digital puede trasladar parte de su costo a recursos naturales cada vez más escasos.