Informe de la Universidad de Naciones Unidas señala que la IA también deja huellas en el agua y el territorio, no solo en las emisiones de carbono.
Un informe de la Universidad de Naciones Unidas advirtió que la expansión de la inteligencia artificial podría generar una presión creciente sobre la electricidad, el agua y el suelo si los gobiernos, las empresas y los usuarios no adoptan medidas para gestionar su desarrollo de forma sostenible.
El estudio, elaborado por el Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH), señala que la infraestructura que sostiene los sistemas de inteligencia artificial no solo producen emisiones de carbono, sino que también consume agua para refrigeración y generación eléctrica, ocupa territorio mediante centros de datos e infraestructura energética, y depende de cadenas de suministro vinculadas a minerales críticos.
Según el informe Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo, para 2030 los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad, casi el triple del consumo anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, tres países que suman más de 650 millones de personas.
El documento también proyecta que la huella hídrica de esos centros equivaldrá a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana, estimada en 1300 millones de personas, mientras que la ocupación del suelo superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.
El profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y líder de la investigación, aclaró que el informe no busca oponerse a la inteligencia artificial, sino llamar la atención sobre los impactos ambientales que acompañan su expansión.
“Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial”, aclaró Madani. “Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa”.
Los autores advierten que la discusión pública se ha concentrado en la huella de carbono de los grandes modelos de IA, pero ha dejado por fuera otros efectos ambientales. El informe señala que una transición energética mal planificada puede reducir emisiones y, al mismo tiempo, elevar el consumo de agua o la demanda de territorio. Como ejemplo, indica que sustituir carbón por bioenergía reduce la huella de carbono en un 70%, pero multiplica la huella de agua por treinta y la de suelo por cien.
En 2025, los centros de datos globales consumieron 448 teravatios-hora de electricidad. Si fueran un país, ocuparían el puesto 11 entre los mayores consumidores de electricidad del mundo, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudí.
El informe también plantea que el mayor peso energético de la inteligencia artificial ya no se concentra únicamente en el entrenamiento de los modelos. Una vez desplegados, la inferencia —es decir, el procesamiento constante de las consultas de los usuarios— representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA.
Solo ChatGPT procesa unas 2500 millones de consultas diarias, lo que equivale a unos 383 gigavatios-hora al año, según el documento. Compensar sus emisiones de carbono requeriría 2,6 millones de plántulas de árboles durante diez años, en una superficie similar a Manhattan, mientras que su huella hídrica equivaldría a las necesidades anuales de agua de medio millón de personas en África subsahariana.
El impacto varía según el tipo de uso. Una conversación típica con un chatbot consume 200 veces más energía que una clasificación simple de texto; generar una sola imagen consume 1450 veces más, y un video corto producido por IA puede consumir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de correo basura.
El informe también menciona la paradoja de Jevons, o “efecto rebote”, para explicar que una mayor eficiencia tecnológica no siempre reduce el impacto ambiental total. Si los modelos consumen menos por consulta, pero se abaratan y se utilizan más, el crecimiento del volumen puede anular los ahorros logrados.
“La gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que mejora la tecnología”, explicó Madani. “Pero una IA más eficiente y asequible significa más consumo de IA, lo que hace que la huella total sea mucho mayor de lo que ahorramos con las ganancias de eficiencia”.
La investigación advierte que los costos ambientales no se distribuyen de manera uniforme. En Irlanda, los centros de datos representaron el 21% de la electricidad medida en 2023, por encima del consumo de todos los hogares urbanos, mientras que el operador de la red paralizó nuevas aprobaciones en Dublín hasta 2028.
El informe también cita tensiones en América Latina. En Querétaro, México, la expansión de la infraestructura de computación presiona los suministros de agua en medio de sequías prolongadas, mientras que en Uruguay se proyectó un centro de datos de alto consumo hídrico cuando una sequía agotaba las reservas de agua dulce de Montevideo.
Además, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año en 2030, la mayoría procesados en economías de bajos ingresos con escasas salvaguardas, según el informe.
La Universidad de Naciones Unidas también plantea el tema como un problema de justicia ambiental. Solo 32 países albergan centros de datos especializados en IA y el 90% de esa capacidad se concentra en dos países, mientras más de 150 naciones carecen actualmente de acceso a computación soberana de IA.
El rector de la Universidad de la ONU, Tshilidzi Marwala, afirmó que el desafío ya no se limita a la tecnología, sino a la forma en que se gobierna su desarrollo.
"El sistema global que está construyendo la inteligencia artificial también debe gobernarla de manera sostenible y justa", afirmó Marwala. "Que la IA avance la prosperidad y el bienestar humanos de manera equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica".
El informe propone seis principios para un ecosistema de IA responsable: transparencia; eficiencia por diseño; equidad y justicia ambiental; responsabilidad sobre todo el ciclo de vida; cooperación global; y uso sostenible. Entre sus recomendaciones, plantea que los gobiernos integren la infraestructura de IA en la planificación energética, hídrica y territorial; que la industria considere la selección de modelos y formatos como decisiones con huella ambiental; y que los usuarios adopten el modelo más ligero y el formato de menor consumo que cumpla con la tarea.
Madani concluyó que la expansión de esta tecnología todavía puede orientarse bajo criterios ambientales y sociales, pero advirtió que el margen de acción se estrecha.
"Tenemos una ventana estrecha para garantizar que la columna vertebral de la revolución tecnológica de nuestra era se desarrolle dentro de los límites del planeta", concluyó Madani. "Y que las comunidades que proporcionan los minerales críticos para avanzar en la IA, y las que albergan su infraestructura y sus residuos electrónicos, también estén entre las que se benefician de ella".