El costo ambiental de la IA: ¿vale la pena tanta inteligencia artificial?

¿Qué tan inteligente puede ser una tecnología que necesita millones de litros de agua para existir?

 

La inteligencia artificial está en todas partes. Nos asombra con sus respuestas, crea arte, escribe textos, diagnostica enfermedades y hasta predice comportamientos humanos. La aplaudimos por su eficiencia, la usamos como símbolo de progreso… y sin darnos cuenta, la estamos alimentando como si no hubiera consecuencias.

 

Pero detrás de cada imagen generada por IA, de cada chatbot que nos responde al instante, hay un costo que no se ve. Y no hablo de dinero. Hablo de agua, luz y sostenibilidad. De un precio ambiental que estamos empezando a descubrir… cuando ya es casi demasiado tarde.

 

Los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini no funcionan con magia. Se entrenan en centros de datos gigantes, alimentados por energía eléctrica en cantidades monstruosas y enfriados con millones de litros de agua. ¿El resultado? Un sistema cada vez más sediento y hambriento, que consume recursos naturales a una velocidad que el planeta no puede reponer. por el momento…. en un futuro ¿Quizá? ya reveremos!

 

Nadie nos lo dijo. Nadie lo advirtió en la letra chica.  Mientras todos hablábamos de productividad, creatividad y automatización… la IA estaba absorbiendo recursos vitales para mantenerse activa.

 

Este blog no busca demonizar y causar efecto negativo de la inteligencia artificial. Lo que quiero es abrirte los ojos. Porque en esta carrera por innovar, podríamos estar hipotecando algo más valioso que nuestro tiempo: el futuro del planeta.   ¿Vale la pena tener respuestas instantáneas si el precio es quedarnos sin agua?   ¿Podemos seguir celebrando cada nuevo avance sin preguntarnos a qué costo?

 

 

📊 Impacto ambiental de la IA: ¿Cuánto consumen realmente?

¿Quiénes consumen más recursos?

A continuación te hago mención a cierto consumo de “agua” que los grandes modelos (LLMs) y sus empresas matrices, cabe destacar que estos son al 2023, el año anterior (2024) aun no se publican los reportes como los que te muestro en esta tabla y certificados,  podemos suponer que el aumento sigue conforme el desarrollo incrementa…. hasta ¿Donde? y ¿Cuando? la misma IA podrá revertir este consumo…

 

 

Empresa	Consumo de Agua (millones de litros, 2023)	Consumo de Energía (TWh/año)	Equivalente en piscinas olímpicas	Fuente
Google	23,000	18	~9,200	Google Environmental Report 2023
Microsoft	24,200	22	~9,680	AP News
Amazon	20,000	20	~8,000	Amazon Sustainability Report 2023
Meta	13,000	16	~5,200	Meta Sustainability Report 2023
xAI	1,800	2.6	~720	Protect Our Aquifer
OpenAI	11,000	25	~4,400	OpenAI Sustainability Disclosures

💡 Una piscina olímpica contiene aproximadamente 2.5 millones de litros de agua.

 

Esta tabla no solo compara cifras; revela un patrón preocupante: las empresas más influyentes en IA también están entre las que más recursos naturales consumen. Y no estamos hablando de años… hablamos de cada año. Esto no es futuro: es presente.

 

Pongámoslo claro desde el principio: la inteligencia artificial no flota en el aire. No es “invisible”  como nos la quieren vender en las campañas de marketing. La IA está cimentada en centros de datos que funcionan como fábricas de cálculo. Y como toda fábrica, necesita energía…..  mucha. Y agua, muchísima más de lo que imaginamos.

 

💧 Agua: la sed invisible de la inteligencia artificial

Cuando usamos herramientas como ChatGPT o Midjourney, lo que ocurre es que miles de servidores están trabajando en tiempo real, generando respuestas, imágenes o análisis. Pero esos servidores se calientan al operar…. y  ¿Cómo se enfrían? Con agua., toneladas de agua que se evaporan cada día para mantener funcionando estos sistemas.

 

Un estudio de la Universidad de California Riverside y la Universidad de Texas en Arlington estimó que entrenar un modelo de IA como GPT-3 consume alrededor de 700,000 litros de agua. Eso equivale a lo que bebe una persona promedio durante 560 años. Para dimensionarlo mejor: si ChatGPT tuviera 100 millones de usuarios activos diarios (como ha reportado OpenAI), y cada uno hiciera solo una consulta, el sistema podría estar generando un gasto indirecto de agua equivalente a más de 2 millones de litros diarios en tareas de refrigeración.

 

Eso es similar a lo que usarían unos 13,000 hogares promedio en EE.UU. en un solo día solo para ducharse. Esta estimación no incluye a otras plataformas como Gemini, Claude o Grok, que también están creciendo y ampliando su huella ambiental.

 

Y eso solo es el entrenamiento. El uso diario de los modelos también requiere agua para enfriar los centros de datos. Por ejemplo:

 

• Las principales empresas de IA,  incluyendo Microsoft, Google, Meta, Amazon y OpenAI, consumieron colectivamente más de 3,500 millones de litros de agua en 2023 solo en sus operaciones relacionadas con inteligencia artificial, de acuerdo con estimaciones cruzadas de sus reportes de sostenibilidad y análisis independientes.
• Google reconoció que sus operaciones de IA han provocado un aumento del 20% en su consumo de agua en menos de un año.
• ¿De dónde sale esa agua? En muchos casos, de comunidades ya afectadas por sequías o escasez. En Iowa, por ejemplo, un centro de datos de Microsoft consume tanta agua al día como una ciudad de 10,000 habitantes.

 

⚡Consumo energético de la inteligencia artificial: el otro gigante silencioso

Ahora a la par lo podemos ver desde el punto de vista eléctrico.    Cada vez que tú escribes un prompt y la IA te responde, hay una cadena de servidores, GPUs y unidades de procesamiento trabajando a toda velocidad para darte ese resultado. Y eso consume energía eléctrica como si no hubiera mañana.

 

Según un informe reciente de la International Energy Agency (IEA), el sector de la inteligencia artificial en su conjunto podría consumir más de 260 teravatios-hora (TWh) al año para 2027, lo que equivale al consumo anual de energía de países como Australia o Argentina. Este cálculo incluye las operaciones de empresas como Microsoft, Google, Amazon, Meta y OpenAI, cuyo crecimiento acelerado en entrenamiento y uso de modelos de IA genera una presión sin precedentes sobre las redes eléctricas globales.

 

Y la tendencia no para:

• Según el International Energy Agency (IEA), los centros de datos del mundo podrían consumir el 8% de la electricidad global para 2030 si no se regulan o modifican sus infraestructuras.

 

• Tan solo OpenAI planea construir su propio reactor nuclear para satisfacer la futura demanda de energía de sus modelos.

 

¿Nos estamos dando cuenta de la magnitud?

 

 

📉 Lo que nadie nos dice: no hay IA sin planeta

 

El discurso dominante ha sido: “La IA es el futuro. Es inevitable. Nos hará más productivos.”   Pero pocas veces se menciona que esa productividad depende del uso intensivo de recursos limitados.   No hay IA sin centros de datos. No hay centros de datos sin electricidad. Y no hay electricidad sin fuentes de energía (muchas veces no renovables).   Tampoco hay IA sin agua. Y esa agua compite con la que tú, tu familia o tu comunidad podrían necesitar.

 

Y aquí es donde empieza el verdadero dilema.   ¿Estamos diseñando una inteligencia artificial para mejorar nuestras vidas… o para acelerar la crisis ambiental que ya estamos viviendo?   Imagina que toda el agua dulce del planeta está servida en una jarra con 100 vasos. Cada año, la agricultura se bebe unos 70; la industria, casi 20; y las casas, entre 10 y 12.   Ahora bien, todo lo que ocurre en internet desde videojuegos, series, tu correo y también la IA apenas moja la cucharita: alrededor de 560 mil millones de litros al año, menos del 0.02 % de esa jarra.     Si nos ponemos estrictos y aislamos solo a los modelos generativos, las proyecciones para 2027 hablan de 4.2 a 6.6 mil millones de m³, algo así como 0.1 – 0.15 % del agua mundial.

 

Con la luz, es el mismo hilo que contar.    Si, todos los data centers del planeta juntos  consumen cerca del 1.5 % de la electricidad global (unos 415 TWh en 2024) como lo puedes ver en estos datos de la propia IEA  ¿Y la IA? Se lleva alrededor del 15 % de esa factura, es decir, ~0.2 % de toda la energía que encendió el mundo el año pasado.   Solamente te dejo este dato para que tengamos una comparativa que jamas logramos dimensionar, la fabricación de aluminio ronda el 1 % y nadie prende la alarma climática por cada lata de refresco.

Así que, en confianza: la IA todavía es una gota en la jarra, no el tsunami. Usemos los datos, mantengamos la lupa y  disfrutemos las ventajas sin el temor ya conociendo los datos correctos a dimensión. Porque, seamos francos, la crisis hídrica no se resolverá apagando servidores, sino optimizando cómo cultivamos, fabricamos y… lavamos los platos. 😉

 

 

 

🏭 ¿Por qué la IA necesita tanta agua y electricidad?

Para entender el impacto, tenemos que ir al corazón físico de la inteligencia artificial: los centros de datos.

 

Imagina una gigantesca planta industrial, del tamaño de varios campos de fútbol, con miles de computadoras trabajando las 24 horas del día. Cada una de esas máquinas procesa millones de datos por segundo, lo que genera un calor inmenso, casi como el que producen los motores de un avión durante un despegue.

 

¿La solución? Enfriamiento constante. Y aquí entra el primer recurso: el agua. Litros y litros que se evaporan para mantener las temperaturas bajo control y evitar el colapso del sistema. En algunos casos, un solo centro de datos puede evaporar el equivalente al consumo mensual de agua de una comunidad entera.

 

Pero además de agua, estas máquinas requieren una cantidad descomunal de electricidad. Alimentarlas equivale a encender una ciudad mediana. Y eso solo para mantenerlas en funcionamiento básico, sin contar los picos de consumo durante el entrenamiento de modelos más avanzados.

 

Este fenómeno no se limita a una empresa o modelo en particular. La infraestructura digital global que sostiene la inteligencia artificial moderna,   desde asistentes de voz hasta sistemas de recomendación, plataformas de streaming y sistemas financieros automatizados que depende de una red de centros de datos que operan día y noche, en todo el mundo.

 

💡 La IA no vive en la nube. Vive en servidores que queman electricidad y evaporan agua cada segundo. La “nube” tiene un peso real… y lo estamos pagando con los recursos del planeta.   Y mientras más se expande el uso de IA en todos los sectores como el salud, transporte, educación, seguridad, entretenimiento, más presión ejercemos sobre los sistemas hídricos y eléctricos del planeta.

 

 

🛑 Regulación ambiental de la IA: ¿quién pone los límites?

El avance de la inteligencia artificial ha sido tan rápido, que la mayoría de los gobiernos aún no tienen un marco legal sólido para regular su impacto ambiental.

 

La mayoría de las regulaciones que existen hoy están enfocadas en temas como privacidad, derechos de autor, o desinformación. Pero pocas leyes en el mundo se han atrevido a poner límites al consumo de agua y electricidad de los centros de datos que alimentan a la IA. Y eso nos pone en un terreno muy frágil.   Mientras discutimos si la IA debe tener ética, nadie está regulando cuánta agua se evapora por cada respuesta que nos da.

 

En Europa, la Comisión Europea ha lanzado borradores de regulaciones ambientales para centros de datos, pero están en etapa de consulta. En Estados Unidos, se están empezando a considerar informes de impacto energético para grandes proyectos de infraestructura digital. Pero hasta ahora, ninguna norma obliga a las empresas tecnológicas a declarar con transparencia cuánta agua o electricidad consumen sus modelos de IA.

 

El riesgo es claro: si no se regula a tiempo, las tecnológicas seguirán compitiendo por ver quién entrena el modelo más grande, más rápido… sin importar los costos ocultos que esto genera al planeta.   ¿Y si en vez de celebrar cada nuevo modelo, empezamos a preguntarnos si el planeta puede soportarlo?

 

 

⚖️ Ética y justicia ambiental en la inteligencia artificial

 

Nadie votó por esto, no nos preguntaron si estábamos dispuestos a intercambiar agua potable por algoritmos y por supuesto que nadie puso sobre la mesa el dilema de fondo: ¿es ético sostener una tecnología que crece drenando los recursos de todos, para beneficio de unos pocos?

 

La inteligencia artificial no es buena ni mala por sí sola. Pero ignorar el daño colateral que deja su desarrollo masivo sí es una elección ética. Y por ahora, el silencio pesa más que cualquier código de conducta.   ¿Qué pasaría si la próxima sequía en tu ciudad estuviera vinculada al entrenamiento de un nuevo modelo de IA?

 

Mientras algunos celebran modelos más potentes, otras regiones enfrentan cortes de agua, apagones o contaminación de sus fuentes naturales. Y lo más preocupante: las voces más afectadas no tienen asiento en la mesa donde se toman las decisiones.   La ética entra en juego cuando una innovación privilegia la velocidad sobre la equidad. Cuando se prioriza el impacto financiero, pero se ignora el impacto ecológico. Cuando se glorifica el avance técnico, sin evaluar a quién deja atrás.

 

No se trata de detener la IA. Se trata de no apagar el planeta mientras la encendemos.

 

 

🌱 ¿Y si existiera otra forma de hacer IA sostenible y responsable?

La inteligencia artificial no tiene que ser un sinónimo de devastación ecológica. Ya existen soluciones reales, probadas y documentadas, que demuestran que sí se puede avanzar sin comprometer al planeta.

 

• Migración total a energías renovables; Google ha operado con un 100% de energía renovable desde 2017, y en 2023 anunció que el 64% de su infraestructura de IA ya está respaldada por energía libre de carbono 24/7. Amazon y Microsoft también han declarado objetivos para operar completamente con energías renovables en esta década.

 

• Sistemas de enfriamiento circulares y sin desperdicio; Microsoft ha implementado refrigeración líquida en sus centros de datos, y Meta ha desarrollado infraestructuras de enfriamiento por evaporación indirecta que reducen significativamente el uso de agua potable. Estas tecnologías existen. Falta voluntad para estandarizarlas.

 

• Arquitecturas de IA más eficientes y menos hambrientas  ;  Modelos como DistilBERT y TinyML han demostrado que se pueden reducir hasta un 40% los recursos computacionales sin perder capacidad funcional en tareas específicas. Investigadores en Stanford y MIT están liderando la creación de modelos más pequeños, entrenados de forma eficiente y con menor huella ecológica.

 

• Etiquetado energético obligatorio para modelos de IA; La iniciativa Green Software Foundation y la propuesta europea de un “AI Resource Footprint Label” buscan transparentar el impacto ambiental de cada modelo. Aunque aún no es obligatorio, varias empresas ya están midiendo su impacto como parte de reportes voluntarios.

 

🌍 Innovar no es solo avanzar rápido. Es avanzar bien. La verdadera disrupción será crear una inteligencia artificial que respete los recursos que la hacen posible.

 

La IA no es enemiga del planeta. Pero sin una conciencia ecológica activa, puede convertirse en su peor aliada.   Si queremos que esta tecnología transforme el mundo, primero debe dejar de agotarlo.

 

🧠 ¿Cómo se ve el impacto de la IA en una sola imagen?

Detrás de cada ‘respuesta inteligente’ hay una cadena oculta de consumo de recursos que rara vez visualizamos. Pero esa cadena existe, se repite millones de veces por segundo y tiene un impacto real.

 

Imagina el funcionamiento de la IA como un ciclo industrial con consecuencias físicas, no metafóricas:

 

🔁 Ciclo de impacto ambiental de la IA (explicado paso a paso):

 

• Uso de IA:
  – Cada vez que activas una IA, se pone en marcha un proceso físico real.
• Activación de centros de datos:
  – Servidores distribuidos globalmente comienzan a procesar tu solicitud.
• Generación de calor masivo:
  – Las computadoras trabajando a gran velocidad elevan la temperatura del centro.
• Sistema de enfriamiento por agua:
  – Miles de litros de agua son utilizados para mantener la temperatura controlada.
• Consumo constante de electricidad:
  – Cada segundo de uso consume energía, aún si no lo ves.
• Emisión de gases contaminantes (CO₂):
  – Si la energía proviene de fuentes fósiles, el proceso libera carbono a la atmósfera.
• Impacto acumulado en ecosistemas:
  – Todo esto genera presión sobre acuíferos, comunidades locales y el clima global.

 

📌 Este ciclo ocurre millones de veces al día, invisiblemente, pero con consecuencias tangibles.

 

Cada eslabón representa una carga invisible pero acumulativa:

• Los centros de datos se ubican muchas veces cerca de comunidades rurales o con recursos limitados.
• El agua utilizada suele extraerse de acuíferos que también abastecen a hogares, escuelas y cultivos.
• La electricidad que consume la IA todavía proviene, en gran medida, de fuentes fósiles.
• El CO₂ liberado alimenta el cambio climático que después afecta a las mismas regiones que no usan IA.

 

📌 Una sola consulta a un modelo grande puede consumir más energía que cargar tu celular por una semana.

 

No es una metáfora. Es una infraestructura real, conectada a cables, ríos, transformadores y torres de enfriamiento. La nube no flota. La nube pesa, consume y contamina.

 

 

✅ ¿Y tú qué puedes hacer como usuario?

No necesitas ser ingeniero ni legislador para marcar la diferencia. Si ya llegaste hasta aquí, significa que te importa. Y eso ya es un primer paso. Aquí van algunas formas en que tú, desde donde estés, puedes ser parte del cambio sin dejar de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial:

 

• Elige herramientas conscientes: Prioriza plataformas de IA que declaren su huella ecológica o que usen energía renovable. No todo lo grande es mejor. A veces, lo más ético es también lo más eficiente.
• Haz preguntas incómodas: ¿De dónde viene la energía que alimenta esta IA? ¿Cuál es su costo ambiental? Si las empresas no lo dicen, exígelas con tu voz, tu voto y tu billetera.
• Sé un amplificador del mensaje: Comparte este tipo de contenidos. Habla con amigos, colegas o incluso con tus estudiantes. La información bien contada puede cambiar percepciones y mover decisiones.
• Apoya tecnologías verdes: Si tienes un negocio o colaboras con equipos tecnológicos, busca alternativas como modelos ligeros, procesos optimizados o infraestructura en la nube con certificaciones sostenibles.
• Conecta tu acción con la educación: Aprende a usar IA de forma crítica y estratégica. Porque cuanto mejor entiendas cómo funciona, más poder tendrás para usarla sin comprometer lo que te rodea.

 

🌱 El verdadero poder del usuario no está en el clic, sino en la conciencia detrás del clic. Y esa conciencia es el primer paso para una inteligencia artificial que no solo sea brillante, sino también justa, limpia y sostenible.

 

 

🔚 Decisiones informadas y acción consciente

 

La inteligencia artificial no es el enemigo. El enemigo es el progreso sin conciencia. Hoy tenemos la oportunidad de hacer que la IA no solo sea útil y poderosa, sino también responsable y regenerativa.

 

Si llegaste hasta aquí, ya diste un paso que muchos no se atreven a dar: informarte, cuestionar, pensar diferente. Lo que viene después depende de nosotros. Como ciudadanos,  usuarios y sobre todo como líderes de cambio.   Porque quien domina la herramienta, domina la oportunidad. Y tú ya tienes ambas en tus manos.

 

🎯 Si quieres seguir aprendiendo cómo usar la IA con propósito y criterio, súmate a mi comunidad, te recomiendo mi sección de noticas donde puedes ver lo mas relevante de estas y como pueden decidir o apoyar en nuestro día a día.

 

 

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