A medida que las herramientas de inteligencia artificial generativa se integran en la rutina de millones de personas, el costo físico que sostiene a la nube comienza a encender las alarmas globales. Un informe publicado por el Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) advierte que para el año 2030, el consumo hídrico asociado a la IA alcanzará un volumen equivalente al gasto de 1.300 millones de personas en el África subsahariana.
En materia energética, la infraestructura que alimenta estos algoritmos exigirá casi el triple de la potencia eléctrica anual combinada de naciones como Pakistán, Bangladesh y Nigeria (que suman 650 millones de habitantes), generando emisiones de hasta 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente.
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La huella oculta: Agua, territorio y basura electrónica
Hasta ahora, la mayoría de las evaluaciones sobre la IA se enfocaban exclusivamente en las emisiones de carbono del proceso de entrenamiento de los modelos. Sin embargo, los investigadores subrayan que sustituir fuentes de energía tradicionales por alternativas como la bioenergía para reducir carbono puede disparar por 30 la huella hídrica (necesaria para refrigeración) y por 100 el impacto territorial.
| Consumo Eléctrico Actual | 448 Teravatios hora (TWh). | Equivalente al consumo nacional total de Francia. |
| Superficie Ocupada (2030) | 14.500 kilómetros cuadrados. | 10 veces el área metropolitana de Ciudad de México. |
| Residuos Electrónicos (2030) | 2,5 millones de toneladas anuales. | Procesadores y hardware descartado en países en desarrollo. |
| Concentración de Capacidad | 90% de centros de datos de IA. | Concentrados únicamente en Estados Unidos y China. |
El estudio revela además que el 80% al 90% del consumo total de energía no ocurre durante el entrenamiento de la IA, sino durante la fase de inferencia (cada vez que un usuario realiza una consulta o prompt a herramientas como ChatGPT o Gemini).
Desigualdad en el reparto de costos y beneficios
El informe de la ONU expone una profunda asimetría geográfica. Mientras que solo el 16% de los países cuenta con infraestructura especializada para procesar IA, las externalidades negativas —como la escasez de agua potable o la acumulación de chatarra tecnológica— se distribuyen globalmente.
Casos como el de Irlanda, donde los centros de datos absorben más del 20% de la energía nacional, o tensiones hídricas registradas en Sudamérica ante la proyección de nuevas instalaciones, ilustran los desafíos que enfrentan los gobiernos locales.
“Este informe no va contra la IA; es un llamamiento a usar esta tecnología de forma responsable y un intento de evaluar sus impactos indeseados para hacer que sea sostenible y equitativa”, aclara el profesor Kaveh Madani, director del UNU-INWEH.
La paradoja del software inmaterial
Curiosamente, tendemos a percibir a la inteligencia artificial como un ente intangible que habita en una “nube” etérea y limpia. ¿No resulta paradójico que el software más avanzado de la historia humana dependa directamente de la extracción masiva de recursos físicos tan primarios como el agua dulce y la tierra para no sobrecalentarse?
La ONU insta a la industria a aplicar criterios de “eficiencia por diseño”, priorizando modelos más pequeños y especializados para tareas sencillas. ¿Te has cuestionado alguna vez el impacto ambiental que genera la IA detrás de cada consulta que realizas?
