Por Jhenyfeer Farrera
Durante años, la Inteligencia Artificial (IA) ha sido presentada como una de las herramientas más prometedoras para enfrentar los grandes desafíos del siglo XXI. Desde diagnósticos médicos más precisos hasta la optimización de sistemas energéticos, la narrativa dominante ha colocado a la IA como sinónimo de innovación, eficiencia y futuro. Sin embargo, detrás de cada consulta realizada a un chatbot, cada imagen generada por algoritmos y cada modelo entrenado para procesar millones de datos, existe una realidad material pocas veces discutida: la Inteligencia Artificial consume enormes cantidades de agua, energía, minerales y territorio.
En junio de 2026, un informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) encendió las alarmas al advertir que los centros de datos que sostienen la expansión global de la IA podrían duplicar su consumo de agua y electricidad para el año 2030. Las proyecciones son contundentes: el consumo hídrico anual alcanzaría los 9.3 billones de litros de agua, mientras que las emisiones asociadas superarían los 399 millones de toneladas de dióxido de carbono. Estas cifras colocan a la infraestructura digital entre los nuevos actores de presión sobre los recursos naturales del planeta.
La nube no está en el cielo:
Uno de los principales problemas en la discusión pública sobre la IA es que suele concebirse como algo intangible. Expresiones como «la nube», «servicios digitales» o «algoritmos inteligentes» generan la sensación de que las tecnologías funcionan en un espacio abstracto y desmaterializado.
La IA depende de gigantescos centros de datos distribuidos en diferentes regiones del mundo. Estas instalaciones albergan miles de servidores funcionando las veinticuatro horas del día, procesando enormes volúmenes de información. Para evitar el sobrecalentamiento de los equipos se requieren sistemas de refrigeración intensivos, muchos de los cuales utilizan agua como elemento fundamental para disipar el calor generado por los procesadores.
El director del informe de Naciones Unidas, Kaveh Madani, señala que el debate público continúa tratando a la IA únicamente como software, cuando en realidad se trata de una compleja infraestructura física que involucra centros de datos, redes eléctricas, sistemas de enfriamiento, extracción minera, fabricación de chips, consumo de suelo y recursos hídricos.
¿Por qué la IA necesita tanta agua?
La mayor parte del agua utilizada por la IA no se destina directamente a las respuestas que reciben los usuarios, sino al enfriamiento de los equipos que realizan los cálculos.
Cada operación informática genera calor. Cuanto más complejo es un modelo de inteligencia artificial, mayor es la cantidad de energía que consume y, por lo tanto, mayor es el calor que produce. Los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración líquida, torres de enfriamiento evaporativo o circuitos cerrados para mantener temperaturas seguras de funcionamiento.
Sin estos mecanismos, los servidores simplemente dejarían de operar.
Además, existe un consumo indirecto menos visible: la producción de electricidad. Gran parte de la energía utilizada por los centros de datos proviene todavía de sistemas que requieren grandes cantidades de agua para generar electricidad, especialmente centrales termoeléctricas y nucleares. Esto significa que la huella hídrica real de la IA va mucho más allá del agua utilizada dentro de los centros de datos.
Un consumo comparable al de países enteros:
Las cifras actuales ya son significativas.
En 2025, los centros de datos consumieron aproximadamente 448 teravatios-hora de electricidad, una cantidad superior al consumo anual total de países como Arabia Saudita. También utilizaron alrededor de 4.5 billones de litros de agua y generaron 189 millones de toneladas de dióxido de carbono.
Para 2030, el escenario podría ser mucho más complejo.
Las proyecciones indican que los centros de datos alcanzarán los 945 teravatios-hora de consumo eléctrico anual, una cantidad similar a la demanda energética total de Japón. La huella hídrica equivaldría a las necesidades domésticas básicas de aproximadamente 1,300 millones de personas durante un año completo. Las emisiones de carbono se acercarían a las emisiones anuales de países industrializados como el Reino Unido.
Más allá de las cifras, el informe destaca un aspecto preocupante: estos impactos no se distribuyen de manera uniforme. Mientras los beneficios económicos de la IA se concentran en unas cuantas empresas tecnológicas y países desarrollados, las consecuencias ambientales suelen recaer sobre comunidades específicas donde se instalan los centros de datos o se extraen los recursos necesarios para fabricar los equipos.
Paradójicamente, la IA también es presentada como una herramienta para combatir el cambio climático.
Diversos sistemas basados en inteligencia artificial ya ayudan a optimizar redes eléctricas, mejorar la gestión hídrica, reducir desperdicios industriales y desarrollar modelos predictivos para fenómenos ambientales. Esto plantea una contradicción central: la misma tecnología que podría ayudar a enfrentar la crisis ecológica está contribuyendo a incrementar la presión sobre los ecosistemas.
Los investigadores advierten que no existe una solución simple. Incluso la transición hacia energías más limpias puede generar nuevas tensiones. Algunas fuentes renovables o alternativas requieren mayores extensiones territoriales o mayores cantidades de agua para operar. Reducir una huella ambiental podría aumentar otra.
¿Estamos ante una nueva forma de extractivismo?
Diversos especialistas comienzan a utilizar conceptos como «extractivismo digital» o «colonialismo de datos» para describir este fenómeno.
Así como las revoluciones industriales anteriores dependieron de la extracción masiva de carbón, petróleo o minerales, la revolución de la inteligencia artificial depende de la extracción intensiva de agua, energía, litio, cobre, tierras raras y capacidad territorial.
La diferencia es que estos costos suelen permanecer invisibles para la mayoría de los usuarios.
Cuando una persona genera una imagen, solicita un texto o interactúa con un asistente virtual, raramente piensa en los sistemas eléctricos, los acuíferos o las cadenas globales de suministro que hacen posible esa interacción. Sin embargo, cada consulta forma parte de una infraestructura física que tiene consecuencias ambientales concretas.
Una discusión urgente para el futuro
La pregunta ya no es si la Inteligencia Artificial seguirá creciendo. Todo indica que lo hará.
La cuestión fundamental es bajo qué condiciones ocurrirá ese crecimiento.
Los organismos internacionales comienzan a exigir mayor transparencia sobre el consumo energético e hídrico de las empresas tecnológicas, mientras algunos gobiernos exploran regulaciones para evaluar el impacto ambiental de nuevos centros de datos. La Unión Europea, por ejemplo, ya analiza estándares de eficiencia energética y etiquetas de sostenibilidad para esta industria.
El desafío consiste en evitar que la revolución digital reproduzca los mismos errores de las revoluciones industriales anteriores: crecimiento acelerado, beneficios concentrados y costos ambientales socializados.
La Inteligencia Artificial no es únicamente una cuestión tecnológica. Es también una cuestión ecológica, política y ética.
Cada avance tecnológico tiene una huella material. Y comprender esa huella es el primer paso para construir una innovación verdaderamente sostenible.
