La inteligencia artificial se ha convertido en una de las tecnologías más influyentes de la última década. Sus avances transforman industrias enteras, impulsan nuevas herramientas y prometen resolver problemas complejos en cuestión de segundos. Pero mientras el debate suele centrarse en sus capacidades, cada vez más expertos dirigen la atención hacia otro aspecto menos visible: la enorme infraestructura necesaria para que todo funcione. Servidores, sistemas de refrigeración, redes eléctricas y centros de datos forman una maquinaria global cuyo impacto comienza a despertar preocupación. Ahora, un informe respaldado por Naciones Unidas pone cifras concretas a una realidad que hasta hace poco permanecía fuera de foco.
La revolución digital tiene una huella física mucho mayor de lo que parecía
Durante mucho tiempo, la inteligencia artificial fue presentada como una tecnología prácticamente intangible. Los usuarios escriben una consulta, reciben una respuesta y todo parece ocurrir en un espacio virtual sin límites. Sin embargo, detrás de cada interacción existe una red de instalaciones físicas que consumen recursos de manera constante.
El nuevo informe elaborado por el Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud advierte que la expansión de la IA podría elevar el consumo anual de agua hasta los 9,3 billones de litros para el año 2030. La magnitud de la cifra resulta difícil de imaginar, por lo que los investigadores recurren a una comparación contundente: equivale aproximadamente al consumo doméstico de 1.300 millones de personas.
Pero el agua es solo una parte del problema. El mismo estudio calcula que la infraestructura vinculada a esta tecnología podría demandar cerca de 945 teravatios hora de electricidad al año. Se trata de una cantidad de energía que supera ampliamente el consumo conjunto de varios países con cientos de millones de habitantes.
Además, el crecimiento de la industria no solo implica mayores necesidades energéticas. Los centros de datos requieren terrenos, sistemas de refrigeración, redes de distribución eléctrica y cadenas de suministro cada vez más complejas. Según las proyecciones, toda esta infraestructura podría ocupar alrededor de 14.500 kilómetros cuadrados en los próximos años.
Estas cifras desmontan una idea que se ha repetido durante mucho tiempo: que la inteligencia artificial existe únicamente en el ámbito digital. En realidad, su funcionamiento depende de recursos físicos cada vez más escasos y valiosos, especialmente en regiones donde el agua ya representa un desafío estratégico.
El verdadero consumo ya no está en entrenar modelos, sino en utilizarlos cada día
Cuando comenzaron a popularizarse los grandes modelos de inteligencia artificial, gran parte de las críticas ambientales se dirigieron al proceso de entrenamiento. Durante semanas o meses, enormes cantidades de procesadores trabajan sin descanso para crear sistemas capaces de responder preguntas, generar imágenes o producir contenido.
Sin embargo, los investigadores señalan que el escenario ha cambiado de forma significativa. Actualmente, el mayor impacto ya no proviene de la creación de los modelos, sino de su utilización cotidiana. Según el informe, entre el 80% y el 90% del consumo total asociado a la IA procede de la llamada inferencia, es decir, del uso diario que millones de personas hacen de estas herramientas.
Este dato modifica completamente la perspectiva. El desafío ambiental no se limita a construir una inteligencia artificial avanzada, sino a mantenerla funcionando para una cantidad creciente de usuarios en todo el mundo.
Las diferencias de consumo entre tareas también son notables. Una simple clasificación automática de correos electrónicos requiere una cantidad relativamente reducida de recursos. En cambio, mantener conversaciones complejas con asistentes inteligentes demanda mucha más capacidad computacional. El salto es todavía mayor cuando se trata de generar imágenes o vídeos mediante inteligencia artificial.
La explosión de herramientas creativas ha multiplicado la presión sobre los centros de datos. Cada imagen sintética, cada vídeo generado y cada interacción avanzada exige procesar enormes cantidades de información en tiempo real. Lo que para el usuario parece una acción instantánea implica, en realidad, una compleja operación ejecutada por miles de servidores distribuidos alrededor del mundo.
Por este motivo, los especialistas consideran que la conversación sobre sostenibilidad ya no puede limitarse al entrenamiento de modelos gigantes. El verdadero desafío consiste en gestionar una demanda diaria que continúa creciendo sin señales de desaceleración.
Energía limpia, residuos electrónicos y una carrera que necesita nuevas reglas
Uno de los aspectos más llamativos del informe es que cuestiona una de las soluciones más repetidas en los últimos años: alimentar la inteligencia artificial con fuentes renovables y dar el problema por resuelto.
Los investigadores explican que reducir emisiones de carbono no siempre elimina otros impactos ambientales. Algunas alternativas energéticas pueden disminuir la huella climática mientras incrementan el consumo de agua o la ocupación de territorio. En otras palabras, resolver un problema no garantiza que desaparezcan los demás.
La preocupación también alcanza a los residuos tecnológicos. Naciones Unidas estima que la infraestructura relacionada con la IA podría generar cerca de 2,5 millones de toneladas anuales de basura electrónica para 2030. Procesadores, sistemas de refrigeración, baterías, placas y componentes especializados son reemplazados constantemente debido a la velocidad de innovación del sector.
Otro punto clave es la distribución desigual de costes y beneficios. Aunque gran parte de la capacidad tecnológica se concentra en unas pocas potencias, los impactos ambientales pueden extenderse a numerosas regiones. Algunos países ya experimentan tensiones relacionadas con el consumo eléctrico de los centros de datos, mientras que otros enfrentan debates sobre el uso del agua y la ocupación del suelo.
Ante este escenario, los autores del informe consideran imprescindible avanzar hacia mayores niveles de transparencia. Las empresas tecnológicas publican información parcial sobre emisiones, pero todavía existen importantes vacíos respecto al consumo de agua, los residuos generados y el impacto indirecto de sus operaciones.
La recomendación principal es sencilla en apariencia, aunque compleja en la práctica: medir la inteligencia artificial como cualquier otra gran industria. Conocer cuánta energía utiliza, cuánta agua consume, qué residuos produce y qué recursos necesita para seguir creciendo. Solo entonces será posible evaluar de forma completa si los enormes beneficios prometidos por esta tecnología compensan el coste real de sostenerla.
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Carolina Couselo cubre cine, series y anime en Oasis Nerd. Cinéfila apasionada, sus reseñas se destacan por una mirada crítica que va más allá de los títulos obvios — siempre en busca de esa película o serie que todavía no encontró su audiencia. Si hay un underdog en las pantallas, Carolina probablemente ya lo vio.
