La expansión acelerada de la inteligencia artificial podría generar un impacto ambiental de dimensiones globales durante los próximos años, con efectos directos sobre el consumo de electricidad, agua y suelo, mientras los beneficios tecnológicos continúan concentrándose en un número reducido de países, advirtió un informe difundido por el Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH).
El estudio, titulado Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo, plantea que la discusión internacional sobre la inteligencia artificial ha estado centrada casi exclusivamente en las emisiones de carbono, dejando de lado otros costos asociados a la infraestructura que sostiene esta revolución tecnológica.
De acuerdo con la investigación, para 2030 los centros de datos que alimentan los sistemas de inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad al año, una cantidad que equivale a casi tres veces el consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que en conjunto superan los 650 millones de habitantes.
El informe también proyecta que la huella hídrica de esta infraestructura alcanzará un nivel equivalente a las necesidades básicas de agua de los aproximadamente 1,300 millones de habitantes del África subsahariana. Paralelamente, la superficie ocupada por instalaciones energéticas, centros de datos y cadenas de suministro vinculadas con la inteligencia artificial superará los 14 mil 500 kilómetros cuadrados.
Los investigadores sostienen que hasta ahora el análisis ambiental de la inteligencia artificial ha sido incompleto. Mientras la atención pública se ha enfocado en las emisiones de carbono, el agua utilizada para refrigerar servidores y generar electricidad, así como el territorio requerido para la operación de la infraestructura tecnológica, han permanecido fuera del debate.
“Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial”, señaló Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y responsable de la investigación. “Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa”.
Uno de los hallazgos centrales del estudio es que reducir emisiones no necesariamente implica disminuir otros impactos ambientales. Los autores citan el caso de la sustitución del carbón por bioenergía, una transición que puede reducir la huella de carbono en un 70 por ciento, pero al mismo tiempo multiplicar el consumo de agua por treinta y el uso de suelo por cien.
“Bajo en carbono” no significa necesariamente bajo en agua ni bajo en territorio, advierte el documento.
Las cifras muestran además el crecimiento de la infraestructura digital a escala global. En 2025, los centros de datos consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran una nación, ocuparían el lugar número once entre los mayores consumidores de energía del planeta, por encima de Arabia Saudita y solo por debajo de Francia.
El estudio también modifica la percepción sobre dónde se encuentra el mayor gasto energético de la inteligencia artificial. Durante años, el debate se concentró en el entrenamiento de grandes modelos computacionales. Sin embargo, los investigadores concluyen que entre el 80 y el 90 por ciento del consumo energético total se genera después, durante la operación cotidiana y la atención de consultas realizadas por millones de usuarios.
Solo ChatGPT procesa alrededor de 2 mil 500 millones de consultas diarias. Según el informe, esta actividad representa aproximadamente 383 gigavatios-hora de consumo eléctrico anual. La compensación de sus emisiones requeriría la plantación y crecimiento de 2.6 millones de árboles durante una década, ocupando una superficie comparable a la isla de Manhattan.
La huella hídrica asociada a estas operaciones equivaldría al consumo anual de agua de aproximadamente medio millón de personas en África subsahariana.
Los investigadores subrayan además que no todas las aplicaciones de inteligencia artificial tienen el mismo costo ambiental. Una conversación convencional con un chatbot puede consumir hasta 200 veces más energía que una clasificación básica de texto. La generación de imágenes multiplica ese consumo por 1,450 veces, mientras que la producción de videos mediante inteligencia artificial puede alcanzar niveles equivalentes a 200 mil procesos de filtrado de correo no deseado.
El informe también alerta sobre una paradoja que podría acelerar aún más estos impactos. A medida que los sistemas se vuelven más eficientes y baratos, aumenta el número de usuarios y la frecuencia de utilización.
“La gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que mejora la tecnología”, explicó Madani. “Pero una IA más eficiente y asequible significa más consumo de IA, lo que hace que la huella total sea mucho mayor de lo que ahorramos con las ganancias de eficiencia”.
Las consecuencias ya comienzan a reflejarse en distintos territorios. En Irlanda, los centros de datos representaron el 21 por ciento del consumo eléctrico medido durante 2023, superando la demanda de todos los hogares urbanos del país. Como resultado, las autoridades energéticas suspendieron nuevas autorizaciones para este tipo de instalaciones en Dublín hasta 2028.
En México, el informe identifica a Querétaro como uno de los casos donde la expansión de infraestructura tecnológica coincide con presiones crecientes sobre la disponibilidad de agua en un contexto de sequías prolongadas.
Un escenario similar se presentó en Uruguay, donde la construcción de un centro de datos con alta demanda hídrica fue proyectada mientras Montevideo enfrentaba una disminución en sus reservas de agua dulce.
La investigación advierte además que la infraestructura asociada a la inteligencia artificial podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de residuos electrónicos por año hacia 2030. Gran parte de estos desechos terminarían siendo procesados en economías de bajos ingresos, donde las regulaciones ambientales y los mecanismos de supervisión son limitados.
Los autores también identifican una creciente desigualdad en la distribución global de los beneficios de esta tecnología. Actualmente, solo 32 países albergan centros de datos especializados en inteligencia artificial y el 90 por ciento de la capacidad instalada se concentra en dos naciones. Mientras tanto, más de 150 países carecen de infraestructura propia para desarrollar sistemas avanzados de computación.
El rector de la Universidad de la ONU, Tshilidzi Marwala, señaló que el debate debe ir más allá de la tecnología y centrarse en la gobernanza global de la inteligencia artificial.
“El sistema global que está construyendo la inteligencia artificial también debe gobernarla de manera sostenible y justa. Que la IA avance la prosperidad y el bienestar humanos de manera equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica”, afirmó.
Frente a este escenario, el informe propone seis principios para una inteligencia artificial responsable: transparencia, eficiencia por diseño, equidad ambiental, responsabilidad durante todo el ciclo de vida, cooperación internacional y uso sostenible de los recursos.
Entre las recomendaciones destacan incorporar la infraestructura de inteligencia artificial a la planificación energética, hídrica y territorial de los gobiernos; considerar el impacto ambiental en el diseño de modelos y aplicaciones; promover tecnologías con menor consumo energético; y evaluar las huellas de carbono, agua y suelo como factores de riesgo para la inversión.
Los investigadores concluyen que el crecimiento de la inteligencia artificial ha abierto una ventana de oportunidad para redefinir la relación entre innovación tecnológica y sostenibilidad ambiental, pero advierten que las decisiones adoptadas durante esta década determinarán si el desarrollo digital avanza dentro de los límites ambientales o profundiza las presiones sobre recursos que ya enfrentan múltiples regiones del mundo.