El Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) ha encendido las alarmas sobre el verdadero costo ambiental de la inteligencia artificial. A diferencia de las mediciones tradicionales centradas solo en el carbono, este informe advierte que el uso masivo de herramientas de IA impacta severamente en el consumo de agua, el suelo y la demanda eléctrica global.
Proyecciones críticas hacia 2030
El estudio estima que, para 2030, los centros de datos que alimentan esta tecnología consumirán 945 teravatios por hora de electricidad. Esta cifra representa casi el triple del consumo anual de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria, naciones que agrupan a más de 650 millones de personas. En cuanto a la huella hídrica, se prevé que alcance niveles equivalentes a las necesidades básicas de agua potable de 1.300 millones de habitantes.
Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y líder de la investigación, aclaró que estos hallazgos no buscan atacar el progreso tecnológico, sino fomentar su sostenibilidad:
Tenemos un plazo limitado para asegurar que la base de la revolución tecnológica de nuestra era se desarrolle dentro de los límites planetarios, y que las comunidades que proporcionan los minerales esenciales para el avance de la IA, así como las que albergan su infraestructura y gestionan los residuos electrónicos, también se beneficien de ella.
El consumo invisible detrás de cada consulta
El impacto no solo proviene de los centros de datos, sino de la interacción diaria de los usuarios. Con plataformas como ChatGPT procesando cerca de 2.500 millones de mensajes al día, el gasto energético es significativo:
- Generar una imagen: consume el equivalente a una bombilla LED de 10 vatios encendida por 17 minutos y requiere 29 ml de agua (dos cucharadas).
- Crear un video complejo: consume energía equivalente a 42 horas de esa misma bombilla y demanda 4,1 litros de agua.
El informe subraya que entre el 80% y el 90% de la energía total de un modelo de IA se consume durante la etapa de interacción con el usuario. Además, se espera que para 2030 la huella hídrica asociada alcance los 9,3 billones de litros y el impacto en el suelo supere los 14.500 kilómetros cuadrados.
Una infraestructura concentrada y residuos masivos
La capacidad global de procesamiento de IA se concentra en apenas 32 países, con más del 90% de la infraestructura situada en Estados Unidos y China. Esta disparidad deja a más de 150 naciones sin capacidad propia. Por otro lado, la acumulación de basura tecnológica es otra preocupación mayor: se proyecta la generación de 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030, lo que equivale a desechar cerca de 250 Torres Eiffel anualmente.
Ante este panorama, la ONU propone una hoja de ruta con seis principios clave, incluyendo la transparencia, la eficiencia desde el diseño y la cooperación global. La recomendación central es que los gobiernos integren la infraestructura de IA en sus planes de gestión de agua y energía. ¿Será posible alcanzar un desarrollo equitativo antes de que la presión sobre los recursos planetarios sea irreversible?
