La Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) publicó el informe "Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo", en el que advierte que la expansión global de la inteligencia artificial podría llevar a los centros de datos a consumir 945 teravatios-hora de electricidad para 2030, además de aumentar considerablemente el uso de agua y territorio destinado a infraestructura tecnológica.

La dimensión ambiental de la inteligencia artificial

El estudio señala que el debate sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial se ha concentrado principalmente en las emisiones de carbono. Sin embargo, los investigadores sostienen que esta visión resulta incompleta porque deja fuera dos factores clave: el consumo de agua y la ocupación de suelo.

Según las proyecciones, para 2030 los centros de datos vinculados a la IA consumirán 945 teravatios-hora de electricidad al año. Esta cifra equivale a casi tres veces el consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, países que suman más de 650 millones de habitantes, señala el portal Noticias ONU.

La investigación también estima que la huella hídrica de esta infraestructura tecnológica podría alcanzar niveles equivalentes a las necesidades básicas de agua de toda la población del África subsahariana, mientras que la superficie ocupada por instalaciones energéticas y cadenas de suministro superaría los 14.500 kilómetros cuadrados.

Más allá de la huella de carbono

El profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y líder del estudio, explicó que el informe no busca cuestionar el desarrollo de la inteligencia artificial, sino promover un uso responsable y sostenible de esta tecnología.

Los investigadores destacan que reducir las emisiones de carbono no siempre implica disminuir otros impactos ambientales. Como ejemplo, indican que sustituir combustibles fósiles por bioenergía puede reducir considerablemente las emisiones, pero incrementar de forma significativa el consumo de agua y la ocupación territorial.

En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. De acuerdo con el informe, si constituyeran un país independiente, ocuparían el puesto número once entre los mayores consumidores de energía del mundo.

El peso de las consultas diarias

El documento señala que gran parte de la atención pública se ha centrado en la energía requerida para entrenar modelos avanzados de inteligencia artificial. Sin embargo, la investigación concluye que el principal consumo energético ocurre durante la fase de operación cotidiana.

Los autores estiman que entre el 80 % y el 90 % del consumo total de energía de la IA corresponde a la inferencia, es decir, al procesamiento constante de consultas realizadas por los usuarios.

En ese contexto, plataformas como ChatGPT procesan aproximadamente 2.500 millones de consultas diarias. El informe calcula que esta actividad representa alrededor de 383 gigavatios-hora de consumo anual.

Además, generar imágenes mediante inteligencia artificial demanda mucha más energía que tareas básicas como clasificar textos, mientras que la creación de videos incrementa aún más los requerimientos energéticos.

La paradoja de la eficiencia

El informe también aborda la denominada "paradoja de Jevons" o efecto rebote. Este fenómeno describe cómo los avances en eficiencia tecnológica pueden generar un aumento del consumo total debido a la reducción de costos y a la expansión de la demanda.

Según Madani, una inteligencia artificial más eficiente permite que más personas y organizaciones la utilicen, lo que incrementa el volumen global de operaciones y, en consecuencia, el impacto ambiental total.

Los investigadores advierten que las mejoras tecnológicas por sí solas podrían no ser suficientes para reducir la presión sobre los recursos naturales si el crecimiento del uso de la IA continúa acelerándose durante los próximos años.

Impactos locales y desigualdad global

El estudio documenta varios casos donde la expansión de los centros de datos ha generado desafíos locales. En Irlanda, estas instalaciones representaron el 21 % del consumo eléctrico registrado en 2023, superando el gasto energético de los hogares urbanos del país.

Asimismo, el informe menciona situaciones en Querétaro, México, y Uruguay, donde proyectos de infraestructura tecnológica coincidieron con periodos de escasez hídrica, generando preocupación sobre la disponibilidad de agua.

La investigación también prevé que la infraestructura asociada a la IA podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de residuos electrónicos anuales para 2030. Una parte importante de estos desechos sería procesada en países con menores capacidades regulatorias y ambientales.

Recomendaciones para una IA sostenible

Los autores sostienen que el crecimiento de la inteligencia artificial debe ir acompañado de estrategias de gobernanza ambiental. Entre las principales recomendaciones figuran la integración de la infraestructura tecnológica en la planificación energética, hídrica y territorial de los gobiernos.

También proponen que las empresas consideren el impacto ambiental al diseñar modelos de IA, seleccionar formatos de salida y decidir la ubicación de los centros de datos.

El informe concluye que la expansión de la inteligencia artificial representa un desafío global que requiere cooperación internacional, transparencia y una gestión responsable de los recursos naturales para garantizar que los beneficios tecnológicos se desarrollen dentro de los límites ambientales del planeta. (10).