{"id":8461,"date":"2026-06-05T16:35:48","date_gmt":"2026-06-05T19:35:48","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=8461"},"modified":"2026-06-05T16:35:48","modified_gmt":"2026-06-05T19:35:48","slug":"la-inteligencia-artificial-prometia-ser-una-revolucion-invisible-pero-la-onu-acaba-de-ponerle-cifras-fisicas-dificiles-de-ignorar-para-2030-sus-centros-de-datos-podrian-consumir-tanta-agua-como-1-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=8461","title":{"rendered":"La inteligencia artificial promet\u00eda ser una revoluci\u00f3n invisible, pero la ONU acaba de ponerle cifras f\u00edsicas dif\u00edciles de ignorar. Para 2030, sus centros de datos podr\u00edan consumir tanta agua como 1.300 millones de personas"},"content":{"rendered":"
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Durante a\u00f1os se habl\u00f3 de la inteligencia artificial como si ocurriera en ninguna parte. Modelos, algoritmos, nube, prompts, respuestas instant\u00e1neas. Todo parec\u00eda limpio, ligero, casi ingr\u00e1vido. Pero la IA no vive en el aire: vive en centros de datos, cables, chips, redes el\u00e9ctricas, sistemas de refrigeraci\u00f3n y terrenos concretos. Y ah\u00ed es donde la promesa digital empieza a parecerse mucho a una industria pesada.<\/p>\n

Un nuevo informe del Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud, UNU-INWEH, advierte que para 2030 el consumo de agua asociado a la IA podr\u00eda alcanzar 9,3 billones de litros anuales, una cifra equivalente a las necesidades dom\u00e9sticas de aproximadamente 1.300 millones de personas en \u00c1frica subsahariana. La misma proyecci\u00f3n estima que la infraestructura de IA podr\u00eda consumir 945 TWh de electricidad al a\u00f1o, casi el triple del consumo conjunto de Pakist\u00e1n, Bangladesh y Nigeria.<\/p>\n

El problema no es solo la energ\u00eda: tambi\u00e9n es el agua y el territorio<\/h2>\n
\"La
\u00a9 Google.<\/figcaption><\/figure>\n

La mayor\u00eda de debates sobre el impacto ambiental de la IA se han centrado en el carbono. Tiene sentido: entrenar y operar modelos requiere electricidad, y esa electricidad puede generar emisiones. Pero el informe de UNU-INWEH insiste en que mirar solo el CO\u2082 deja fuera una parte decisiva de la historia. Cada kilovatio-hora usado por la IA tambi\u00e9n puede tener huella h\u00eddrica y territorial, porque la electricidad se genera en instalaciones f\u00edsicas, con infraestructuras, refrigeraci\u00f3n, cadenas de suministro y uso de suelo.<\/p>\n

El dato territorial tambi\u00e9n impresiona. Para 2030, la infraestructura vinculada a la IA podr\u00eda ocupar unos 14.500 kil\u00f3metros cuadrados entre centros de datos, energ\u00eda y cadena de suministro. Es una superficie que obliga a abandonar la idea de una tecnolog\u00eda puramente \u201cvirtual\u201d. La IA se est\u00e1 convirtiendo en una geograf\u00eda: se instala en regiones concretas, usa redes concretas y compite por recursos concretos.<\/p>\n

Reuters resumi\u00f3 el mensaje central del informe de forma directa: si no hay intervenci\u00f3n p\u00fablica y reglas claras, la expansi\u00f3n acelerada de la IA puede duplicar el consumo de energ\u00eda y agua de los centros de datos hacia 2030, con presiones crecientes sobre recursos ya limitados.<\/p>\n

La inferencia cambi\u00f3 las reglas del consumo<\/h2>\n

Durante mucho tiempo, el gran villano ambiental parec\u00eda ser el entrenamiento de los modelos: esas semanas o meses en los que miles de chips procesan cantidades gigantescas de datos para crear un sistema nuevo. Pero el informe introduce un giro importante. Seg\u00fan sus autores, el uso cotidiano de los modelos, la llamada inferencia, ya representa entre el 80% y el 90% del consumo total asociado.<\/p>\n

Esto cambia el foco. El problema ya no est\u00e1 solo en \u201ccrear\u201d un modelo enorme, sino en usarlo millones de veces al d\u00eda. Cada conversaci\u00f3n con un chatbot, cada imagen generada, cada v\u00eddeo sint\u00e9tico y cada consulta aparentemente m\u00ednima forman parte de una demanda agregada mucho mayor.<\/p>\n

El informe compara distintos usos: una conversaci\u00f3n est\u00e1ndar con un chatbot puede consumir unas 200 veces m\u00e1s energ\u00eda que una funci\u00f3n b\u00e1sica de IA, como clasificar correos sospechosos como spam. Generar una imagen sint\u00e9tica puede elevar ese consumo hasta 1.400 veces, y un v\u00eddeo corto puede llegar a unas 200.000 veces m\u00e1s. El salto no es menor: la IA generativa visual y audiovisual no solo produce contenido m\u00e1s complejo, tambi\u00e9n exige una infraestructura mucho m\u00e1s intensa.<\/p>\n

La electricidad \u201climpia\u201d no siempre resuelve todo<\/h2>\n

Una de las partes m\u00e1s inc\u00f3modas del informe es que desmonta una soluci\u00f3n demasiado simple: cambiar la fuente el\u00e9ctrica y declarar limpia la IA. El an\u00e1lisis advierte que reducir emisiones de carbono puede aumentar otros impactos. Pasar de carb\u00f3n a bioenerg\u00eda, por ejemplo, podr\u00eda recortar la huella de carbono, pero multiplicar la huella h\u00eddrica y territorial.<\/p>\n

Ese punto es fundamental. Una IA alimentada por energ\u00eda con menos emisiones no necesariamente es una IA con bajo consumo de agua o bajo impacto sobre el suelo. Miriam Aczel, autora principal del estudio, lo resume en El Pa\u00eds con una advertencia clara: si solo se miran emisiones, se puede creer que las renovables vuelven \u201climpia\u201d la infraestructura de IA, aunque en realidad se est\u00e9n trasladando costes ambientales a otros lugares.<\/p>\n

La Agencia Internacional de la Energ\u00eda tambi\u00e9n viene advirtiendo sobre el salto de consumo el\u00e9ctrico de los centros de datos. Sus proyecciones sit\u00faan la demanda global de estos sistemas en una trayectoria de fuerte crecimiento hacia 2030, impulsada por IA, nube y digitalizaci\u00f3n. La coincidencia entre fuentes no significa que todos los escenarios sean inevitables, pero s\u00ed que la tendencia ya es demasiado grande para tratarla como un detalle t\u00e9cnico.<\/p>\n

Los beneficios y los costes no caen en los mismos lugares<\/h2>\n
\"La
\u00a9 Getty Images \/ Brandon Dill \/ The Washington Post.<\/figcaption><\/figure>\n

El informe tambi\u00e9n habla de desigualdad. Solo una minor\u00eda de pa\u00edses dispone de infraestructura especializada para computar IA, y Estados Unidos y China concentran la mayor parte de la capacidad instalada. Pero las externalidades (consumo de agua, energ\u00eda, residuos electr\u00f3nicos, presi\u00f3n sobre suelo y redes) pueden distribuirse de forma mucho m\u00e1s amplia.<\/p>\n

El caso de Irlanda muestra hasta qu\u00e9 punto los centros de datos pueden alterar un sistema el\u00e9ctrico nacional: en 2023 ya representaban el 21% del consumo energ\u00e9tico del pa\u00eds, lo que llev\u00f3 a restricciones y moratorias en algunas zonas. En Am\u00e9rica Latina, el debate aparece ligado sobre todo al agua. Uruguay, Chile y M\u00e9xico han visto c\u00f3mo grandes proyectos de centros de datos entraban en tensi\u00f3n con sequ\u00edas, acu\u00edferos y permisos ambientales.<\/p>\n

La ONU tambi\u00e9n estima que para 2030 la infraestructura de IA podr\u00eda generar 2,5 millones de toneladas anuales de basura electr\u00f3nica. No hablamos solo de servidores viejos: hablamos de procesadores, aceleradores, placas, sistemas de refrigeraci\u00f3n, bater\u00edas, cables y equipos reemplazados a una velocidad marcada por la carrera tecnol\u00f3gica. Y, como suele ocurrir con los residuos electr\u00f3nicos, el final de esa cadena no siempre queda en los pa\u00edses que m\u00e1s se benefician de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n

La transparencia ya no puede ser voluntaria<\/h2>\n

El gran problema de fondo es que muchas cifras siguen siendo estimaciones. Los investigadores dependen de datos corporativos parciales, informes de sostenibilidad, modelos de consumo el\u00e9ctrico y aproximaciones sobre refrigeraci\u00f3n. Las empresas no siempre publican m\u00e9tricas por instalaci\u00f3n, ni distinguen claramente entre agua retirada y agua consumida, ni detallan el impacto indirecto de la electricidad.<\/p>\n

Por eso una de las recomendaciones centrales de UNU-INWEH es exigir informes estandarizados sobre la huella ambiental de la IA. No solo carbono. Tambi\u00e9n agua, suelo, residuos y cadena de suministro. La Uni\u00f3n Europea ya se mueve en esa direcci\u00f3n: Reuters inform\u00f3 que Bruselas est\u00e1 preparando est\u00e1ndares m\u00ednimos de eficiencia energ\u00e9tica y requisitos de etiquetado sostenible para centros de datos, en parte como respuesta al crecimiento de la IA.<\/p>\n

A los desarrolladores, el informe les pide otra cosa igual de importante: no usar modelos gigantes para tareas peque\u00f1as. Es decir, aplicar eficiencia por dise\u00f1o. Si clasificar spam puede hacerse con un sistema liviano, no tiene sentido resolverlo con una infraestructura pensada para generar v\u00eddeo, razonar sobre c\u00f3digo complejo o sostener conversaciones largas.<\/p>\n

La IA puede ayudar al planeta, pero primero tiene que medir su propia huella<\/h2>\n

La paradoja es evidente. La inteligencia artificial puede servir para mejorar predicciones clim\u00e1ticas, optimizar redes el\u00e9ctricas, gestionar riego, detectar fugas de agua, dise\u00f1ar materiales m\u00e1s eficientes o acelerar investigaci\u00f3n ambiental. Ser\u00eda absurdo negar ese potencial. Pero ese futuro positivo no cancela el coste f\u00edsico del presente.<\/p>\n

El informe de la Universidad de Naciones Unidas no plantea apagar la IA ni volver atr\u00e1s. Plantea algo m\u00e1s dif\u00edcil: obligar a que una tecnolog\u00eda construida sobre promesas de eficiencia se mida con reglas industriales reales. Cu\u00e1nta agua usa. De d\u00f3nde sale. Cu\u00e1nta energ\u00eda necesita. Qu\u00e9 residuos genera. Qu\u00e9 territorios ocupa. Qui\u00e9n se beneficia y qui\u00e9n paga la factura.<\/p>\n

Quiz\u00e1 esa sea la parte m\u00e1s inc\u00f3moda de esta nueva revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Cada prompt parece peque\u00f1o. Cada respuesta aparece en segundos. Pero detr\u00e1s de esa aparente ligereza hay una infraestructura que, si las proyecciones se cumplen, podr\u00eda consumir tanta agua como 1.300 millones de personas. La nube nunca fue una nube. Solo est\u00e1bamos mirando desde demasiado lejos.<\/p>\n<\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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