Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas alertó sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial, que para 2030 podría demandar agua equivalente al consumo básico de 1.300 millones de personas y triplicar su consumo eléctrico actual.
El avance de la inteligencia artificial (IA) generó una advertencia de la Organización de las Naciones Unidas (ONU) sobre su impacto ambiental. Según un informe del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), para 2030 la infraestructura necesaria para sostener los sistemas de IA consumirá una cantidad de agua equivalente a la utilizada por 1.300 millones de personas para cubrir sus necesidades básicas.
El estudio indicó que detrás de las herramientas de IA existe una red de centros de datos que requiere volúmenes de agua para refrigerar servidores y mantener operativos los sistemas que procesan millones de consultas diarias. Además, la demanda energética también crecerá: las proyecciones señalan que los centros de datos consumirán 945 teravatios-hora de electricidad hacia el final de la década, cifra que triplica el consumo anual combinado de Pakistán, Bangladesh y Nigeria.
Los especialistas remarcaron que medir el impacto ambiental de la IA únicamente a través de las emisiones de carbono resulta insuficiente. El informe advierte que algunas alternativas energéticas consideradas más limpias pueden reducir gases contaminantes, pero multiplicar el consumo de agua y aumentar el uso de suelo.
Actualmente, los centros de datos ya representan una demanda energética comparable a la de grandes naciones. En 2025 consumieron 448 teravatios-hora de electricidad y, de ser un país, ocuparían el puesto 11 entre los mayores consumidores de energía del mundo.
Uno de los hallazgos del estudio es que la mayor parte del impacto ambiental no ocurre durante el entrenamiento de los modelos de IA, sino durante su uso cotidiano. Los investigadores estiman que entre el 80% y el 90% del gasto ecológico total corresponde a la denominada «inferencia», es decir, el procesamiento que realiza el sistema cada vez que un usuario formula una consulta o genera contenido. Por ejemplo, una conversación con un chatbot impulsado por IA puede consumir hasta 200 veces más energía que una función tradicional de filtrado de correos electrónicos. La diferencia es mayor en contenidos multimedia: generar una imagen mediante IA requiere 1.450 veces más electricidad que producir un texto simple, mientras que crear un video puede demandar hasta 200.000 veces más energía.