Con-Ciencia
La sed de los algoritmos: el consumo de agua en la inteligencia artificial
Por: Alan Cruz
¿Alguna vez te has cuestionado el impacto ambiental que conlleva el uso y desarrollo de la inteligencia artificial?
Vivimos en una época donde los avances tecnológicos parecen imparablemente integrados a nuestra vida diaria. Herramientas basadas en inteligencia artificial (IA) se han vuelto cada vez más comunes: usamos asistentes virtuales para organizar nuestras tareas, traducimos frases en segundos con un clic, generamos imágenes, videos y textos con modelos de lenguaje avanzados e incluso recurrimos a estas herramientas para tomar decisiones complejas o automatizar procesos enteros. La IA, sin duda, representa una de las innovaciones más relevantes y disruptivas de las últimas décadas.
Sin embargo, en medio del entusiasmo por sus posibilidades, poco se discute sobre el costo ambiental que implica su existencia. El relato dominante tiende a presentar la IA como una tecnología intangible, como si residiera en un espacio abstracto al que accedemos simplemente desde nuestros dispositivos. Se habla de la nube como si se tratara de un entorno invisible, sin huella material. Pero lo cierto es que dicho espacio tiene un cuerpo físico enorme y exigente, compuesto por vastas infraestructuras que requieren grandes cantidades de energía y recursos naturales para operar, entre ellos, uno especialmente crítico y escaso: el agua.
Es por ello que, en esta edición de Con-Ciencia, decidimos abrir la conversación sobre una dimensión poco abordada en el discurso tecnológico: el impacto ambiental de la inteligencia artificial, explorando la manera en cómo operan los centros de datos que hacen posible los modelos de IA, de qué forma y por qué utilizan agua, cuáles son las implicaciones ecológicas y sociales de este consumo y qué alternativas existen para repensar el desarrollo tecnológico desde una perspectiva más sostenible.
La cara oculta de la nube: centros de datos y recursos naturales
Cada vez que enviamos un mensaje, generamos una imagen con IA o pedimos una traducción automática, se activa un complejo sistema computacional alojado en centros de datos repartidos por todo el mundo. Estos centros contienen miles de servidores que funcionan las 24 horas del día, los siete días de la semana. La operación constante de estos equipos genera un intenso calor, lo que hace necesario implementar sistemas de enfriamiento avanzados, muchos de los cuales, utilizan grandes volúmenes de agua para mantener las temperaturas controladas.
En otras palabras, cada interacción que tenemos con la IA conlleva un proceso físico real y continuo: requiere electricidad para alimentar los servidores, aire acondicionado o refrigeración líquida para evitar el sobrecalentamiento y, como resultado, agua en cantidades considerables para enfriar tanto el hardware como, en muchos casos, las plantas eléctricas que los abastecen.
Lo que suele pasar desapercibido es que, en muchas regiones del mundo, los centros de datos se ubican en lugares donde el acceso al agua ya está comprometido. Algunas de estas instalaciones compiten directamente con comunidades locales, ecosistemas frágiles o actividades agrícolas. En zonas semiáridas o con estrés hídrico severo, este consumo no es un detalle técnico menor, sino un factor que agrava aún más las tensiones sociales y ambientales.
Crisis hídrica global: un contexto alarmante
El contexto general no es alentador. De acuerdo con la ONU, una de cada cuatro personas en el planeta no tiene acceso a agua potable segura y más de 3 mil millones de personas enfrentan escasez de agua durante al menos un mes al año. La crisis hídrica se ve intensificada por factores como el cambio climático, el crecimiento poblacional, la contaminación de fuentes naturales y una gestión inadecuada del recurso en distintas regiones.
En este panorama, el consumo de agua por parte de tecnologías digitales debe ser tomado en serio. No es solo una cuestión de eficiencia técnica, sino un tema ético y de cuidado ambiental. Cuando una herramienta de IA requiere miles de litros de agua para funcionar, vale la pena preguntarse: ¿de dónde proviene esa agua?, ¿quién deja de tener acceso a ella?, ¿es sostenible continuar desarrollando tecnologías tan intensivas en recursos en un mundo que se enfrenta a una emergencia hídrica?
¿Qué es la infraestructura digital y por qué requiere agua?
Para comprender el vínculo entre IA y agua, es necesario entender qué hay detrás de las plataformas digitales. La inteligencia artificial funciona mediante grandes redes de servidores alojadas en centros de datos. Estos espacios contienen miles de procesadores que realizan operaciones complejas durante el entrenamiento y funcionamiento de modelos de IA.
Cuando estos chips trabajan de forma intensiva, generan grandes cantidades de calor. Para evitar que los sistemas se sobrecalienten y sufran daños, se utilizan sistemas de refrigeración, muchos de los cuales emplean agua como medio de enfriamiento. Además, el consumo de este recurso no se limita a los centros de datos en sí. Muchas de las plantas eléctricas que generan la energía necesaria para mantener operativas estas infraestructuras también utilizan agua para sus procesos de enfriamiento.
Un estudio de la Universidad de California en Riverside reveló que una simple conversación con un modelo de lenguaje como ChatGPT puede implicar el uso indirecto de medio litro de agua. Escalado a millones de interacciones diarias, la cifra se vuelve alarmante.
¿Dónde se está usando esta agua y cuál es su impacto local?
El impacto del consumo hídrico de la IA no es uniforme, depende del lugar donde se instalan los centros de datos. En ciudades como Phoenix o Arizona el agua se utiliza para refrigerar servidores en un contexto de sequía prolongada. En Países Bajos, la instalación de data centers de empresas como Meta, ha generado protestas por la cantidad de agua que se desvía del consumo doméstico y agrícola.
En América Latina existen casos como el del norte de Chile, donde comunidades locales reportan una disminución del caudal de vertientes tras la llegada de infraestructura tecnológica. En estas regiones, el agua utilizada para mantener operativos los servidores podría estar destinada al riego agrícola, al consumo humano o al sostenimiento de ecosistemas frágiles.
Las implicaciones del consumo de agua en la inteligencia artificial son graves. En zonas con escasez hídrica como India, África o América Latina, el uso industrial del agua por parte de centros de datos compite con el acceso de las personas al agua para beber, cultivar o vivir. Además, muchas empresas tecnológicas no publican cifras claras sobre su huella hídrica, lo que impide conocer con precisión su impacto ambiental. A esto se suma el hecho de que no sólo se usa agua para enfriar los servidores, sino también en la producción de energía que los alimenta, lo que duplica la huella hídrica de estos sistemas.
El agua en la tecnología: una necesidad constante
Aunque el consumo de agua en la IA es una preocupación reciente, el vínculo entre este elemento y la tecnología, no es nuevo. Desde el siglo XX, la fabricación de microchips ha requerido grandes cantidades de agua. Empresas como IBM e Intel han dependido históricamente de este recurso para limpiar obleas de silicio y mantener procesos estériles.
Lo que cambia con la IA es la escala y la velocidad. Entrenar modelos especializados en generar y comprender texto en lenguaje natural como GPT-4 u otros desarrolladores como DALL·E, diseñados para crear imágenes a partir de descripciones escritas, requiere semanas de cómputo intensivo en cientos de GPU (unidades de procesamiento gráfico) trabajando en paralelo, lo que multiplica la demanda energética e hídrica. A esto se suma el uso constante una vez que el modelo está disponible públicamente, como ocurre con plataformas como ChatGPT o Copilot. En pocas palabras, la IA no es sólo un producto final: es un proceso en constante funcionamiento que requiere infraestructura activa 24/7.
¿Qué están haciendo las empresas tecnológicas al respecto?
Las grandes compañías tecnológicas como Google, Microsoft, Amazon y Meta han comenzado a reconocer públicamente su impacto ambiental, publicando informes de sostenibilidad donde aseguran estar trabajando en medidas para mitigar el uso excesivo de recursos, entre ellos, el agua. Algunas de las acciones que destacan, incluyen el traslado de centros de datos a regiones con climas más fríos, lo que reduce la necesidad de sistemas de refrigeración activos; el uso de tecnologías de enfriamiento por aire en lugar de agua cuando es posible; la reutilización de aguas residuales tratadas para el enfriamiento de servidores y la inversión en energías renovables, lo que disminuye el consumo indirecto de agua derivado de la generación eléctrica tradicional.
No obstante, estas iniciativas aún resultan insuficientes frente al crecimiento acelerado de la infraestructura digital. La mayoría de las empresas no ofrece detalles desglosados por región sobre su consumo hídrico, lo que impide una evaluación independiente y precisa de su impacto ambiental. La falta de transparencia es uno de los principales obstáculos para la regulación efectiva y el monitoreo ciudadano.
Propuestas para un desarrollo tecnológico más sustentable
Ante este panorama, distintas voces del ámbito académico, técnico y ambiental han comenzado a proponer alternativas concretas que buscan reducir el impacto ecológico del desarrollo de la inteligencia artificial. Una de las principales propuestas es el diseño de modelos de IA más pequeños y eficientes, que sean capaces de ofrecer resultados comparables con un consumo mucho menor de recursos energéticos e hídricos.
También se sugiere la implementación de auditorías ecológicas para cualquier nueva instalación de centros de datos, con criterios de evaluación ambiental que incluyan el uso del agua y su relación con las comunidades locales. Finalmente, se destaca la importancia de fomentar una cultura de uso responsable de la tecnología tanto en el ámbito empresarial como en el cotidiano, reconociendo que cada interacción digital tiene un costo ambiental asociado.
Estos enfoques no buscan frenar la innovación, sino impulsarla desde principios de sostenibilidad y justicia ecológica.
Ahora que conoces todo esto, ¿volverás a ver igual a la inteligencia artificial? A veces damos por hecho que la tecnología es limpia, rápida e inofensiva. Pero detrás de cada interacción, cada búsqueda, cada imagen generada, hay recursos naturales siendo utilizados y en muchos casos, comprometidos. El agua, ese recurso vital que escasea en tantas regiones del mundo, también alimenta a los algoritmos.
No se trata de rechazar la IA, sino de exigir que su desarrollo sea más justo, más transparente y más responsable. Como usuarios, como sociedad, tenemos derecho a saber qué se consume, cómo y dónde. También tenemos la responsabilidad de cuestionar qué tipo de futuro tecnológico queremos construir. Uno que cuide del planeta, o uno que, en nombre del progreso, agote lo poco que nos queda.
