La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas complejas y tomar decisiones con velocidad, ha abierto un abanico de oportunidades en áreas como la medicina, la educación, la industria o la seguridad. Sin embargo, tras el brillo de su eficiencia y potencial, se esconde un coste invisible: El impacto ambiental que genera.

Este Artículo de Investigación busca exponer esa cara menos visible de la IA, centrándose en el consumo de agua y energía que requiere su funcionamiento, especialmente durante el entrenamiento y despliegue de los modelos de aprendizaje profundo. A lo largo del texto analizaremos cifras, consecuencias, y sobre todo, soluciones que permitan avanzar hacia una inteligencia artificial verdaderamente sostenible. Porque si queremos un futuro digital, este también debe ser respetuoso con nuestro medioambiente.

El lado físico de lo digital

A menudo se habla de la IA como una «Tecnología Intangible”, pero en realidad depende de una enorme infraestructura física. Detrás de cada modelo de lenguaje, asistente virtual o sistema de recomendación, existen centros de datos con miles de servidores funcionando las veinticuatro horas del día. Estos servidores consumen electricidad, generan calor y, para no sobrecalentarse, deben ser enfriados constantemente.

El enfriamiento de los centros de datos puede realizarse de distintas formas, pero una de las más comunes implica el uso de agua. En muchos casos, se utiliza agua dulce para enfriar directamente los equipos o a través de sistemas de refrigeración por evaporación. Este uso intensivo de recursos plantea una pregunta fundamental: ¿Cuánta agua necesita realmente la inteligencia artificial?

¿Cuánta agua consume la Inteligencia Artificial?

El consumo de agua en la IA no es un tema menor. En 2023, un estudio conjunto entre la Universidad de California en Riverside y la Universidad de Texas en Arlington estimó que entrenar un modelo como GPT-3 podía consumir alrededor de 700 mil litros de agua, considerando tanto el entrenamiento como la refrigeración asociada en los centros de datos. Esto equivale a llenar aproximadamente una piscina olímpica.

Además del entrenamiento, el uso cotidiano de modelos ya entrenados también genera un consumo importante. Por ejemplo, cada vez que una persona mantiene una conversación de unos 25 a 50 intercambios con un Chatbot como ChatGPT, el sistema puede requerir entre 300 y 500 mililitros de agua para mantenerse operativo, dependiendo de dónde se encuentre alojado el centro de datos.

Esto significa que, a medida que el uso de la IA se masifica, su huella hídrica también se expande. No se trata solo de una cuestión técnica, sino de una problemática ambiental que afecta a regiones enteras, especialmente aquellas que ya enfrentan escasez de agua.

Energía, emisiones y sostenibilidad

El consumo de agua está estrechamente relacionado con otro gran desafío ambiental: La energía. La inteligencia artificial necesita una enorme cantidad de energía para entrenar sus modelos, ejecutar inferencias y operar los sistemas que los soportan. Esta energía no siempre proviene de fuentes limpias, lo que amplifica el problema al generar emisiones de gases de efecto invernadero.

Entrenar un modelo de lenguaje grande puede requerir cientos de megavatios-hora, una cifra comparable al consumo anual de cientos de viviendas. Si esta energía proviene de fuentes fósiles, como el carbón o el gas natural, el impacto climático de la IA se vuelve considerable.

Además, no se trata solo del entrenamiento. Las operaciones diarias, como responder preguntas o procesar imágenes, también requieren recursos. Cuantos más servicios basados en IA utilicen los seres humanos en todo el mundo, mayor será el consumo total de energía y, en consecuencia, las emisiones de dióxido de carbono.

Centros de datos y distribución desigual del impacto

Los centros de datos que alojan y procesan sistemas de inteligencia artificial suelen instalarse en regiones donde la electricidad y el agua son más accesibles o baratas. Sin embargo, eso no significa que el impacto sea menor. De hecho, muchas veces se localizan en zonas con estrés hídrico, donde el uso intensivo de agua puede agravar problemas sociales y ambientales.

Por ejemplo, en estados del centro y sur de los Estados Unidos, como Arizona, se han reportado conflictos entre empresas tecnológicas y comunidades locales por el uso de agua para centros de datos. En algunas localidades, el volumen de agua utilizado por una única instalación tecnológica podría abastecer a miles de personas durante meses.

Esto plantea un dilema ético: ¿Es razonable destinar millones de litros de agua a enfriar servidores, mientras en la misma región existen comunidades con acceso limitado al agua potable?

¿Vale la pena la inteligencia artificial?

La pregunta no es si debemos abandonar el uso de la IA. La tecnología ofrece beneficios indiscutibles en múltiples áreas. Puede optimizar sistemas de salud, anticipar desastres naturales, mejorar la productividad industrial y hacer más eficientes los servicios públicos. Incluso tiene el potencial de ser parte de la solución frente al cambio climático, si se aplica con responsabilidad.

Lo que necesitamos es un enfoque equilibrado. Es fundamental evaluar tanto los beneficios como los costes de la inteligencia artificial. No podemos seguir desarrollando modelos cada vez más grandes sin preguntarnos cuál es el precio ambiental de esa escalabilidad. La eficiencia y el rendimiento no pueden ser los únicos criterios de éxito.

Soluciones posibles para una IA sostenible

Afortunadamente, existen alternativas y estrategias para reducir el impacto ambiental de la IA. No se trata de frenar el desarrollo tecnológico, sino de reorientarlo hacia la sostenibilidad. A continuación, se presentan algunas medidas clave:

1. Eficiencia energética

Las empresas tecnológicas pueden invertir en modelos más eficientes que requieran menos energía para obtener resultados similares. Existen ya investigaciones centradas en técnicas como la compresión de modelos, el entrenamiento distribuido y los algoritmos optimizados que reducen el coste computacional.

2. Energía renovable

Migrar los centros de datos hacia fuentes de energía renovable es una de las acciones más directas para reducir la huella de carbono. Empresas líderes, como Deepseek en China o Google en Estados Unidos, ya están avanzando en esta dirección, con compromisos de operar con energía 100% renovable en sus instalaciones para los próximos años.

3. Reducción del uso de agua

La adopción de sistemas de refrigeración más eficientes, como la refrigeración por aire o soluciones basadas en climas fríos, puede disminuir significativamente el uso de agua. Además, el reciclaje y tratamiento del agua utilizada también contribuye a reducir el impacto.

4. Descentralización y proximidad

Ubicar los centros de datos en zonas donde haya abundancia de agua y clima favorable para el enfriamiento natural puede mitigar el problema. Asimismo, descentralizar la infraestructura permite reducir el transporte de datos y su coste energético asociado.

5. Transparencia y regulación

Es fundamental que las empresas tecnológicas publiquen informes detallados sobre el consumo energético e hídrico de sus sistemas. La transparencia permite tomar decisiones informadas como consumidores, y a los gobiernos diseñar políticas regulatorias adecuadas.

El rol de las personas usuarias

Aunque muchas decisiones dependen de las grandes empresas, todas las personas que usan tecnología tienen un rol que desempeñar. Algunas acciones concretas que pueden contribuir a una IA más sostenible incluyen:

• Utilizar herramientas de inteligencia artificial solo cuando sea necesario, evitando usos triviales o excesivos.
• Elegir servicios que promuevan la sostenibilidad y lo comuniquen de forma transparente.
• Informarse sobre el impacto ambiental de las tecnologías y compartir esa información con otras personas.
• Apoyar políticas públicas y marcos normativos que fomenten la responsabilidad ambiental en el sector tecnológico.

Cada acción individual puede parecer pequeña, pero cuando millones de personas actúan, el cambio se vuelve posible.

Hacia una inteligencia artificial verdaderamente inteligente

La inteligencia artificial está redefiniendo el mundo. Pero si queremos que esa transformación sea positiva y duradera, debemos ampliar el concepto de “Inteligencia”. No basta con que los sistemas sean capaces de resolver problemas complejos o generar respuestas sofisticadas. También deben ser respetuosos con el entorno y responsables en el uso de los recursos.

Una inteligencia verdaderamente inteligente no puede ignorar el agua que consume, la energía que requiere ni el impacto que genera. Por eso, es urgente integrar la sostenibilidad como principio básico en el desarrollo, la implementación y el uso de la IA. La tecnología debe estar al servicio de las personas y del planeta, no al revés.

Estamos a tiempo de corregir el rumbo. La inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa para construir un futuro mejor, siempre que no perdamos de vista su impacto oculto. Porque sin agua no hay vida, y sin sostenibilidad no hay progreso real.

¿Te interesa este tema? Te invitamos a compartir este artículo, debatir con colegas, amistades y familiares. Sumarte a la conversación ¿Qué piensas sobre este tema?, ¿Crees que la IA puede ser sostenible?. Solo con conciencia colectiva y acción conjunta podremos impulsar un futuro digital que sea sostenible y justo.

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