La inteligencia artificial suele presentarse como una de las tecnologías más prometedoras para impulsar la productividad, acelerar la innovación y resolver problemas complejos. Sin embargo, detrás de cada consulta, imagen generada o modelo entrenado existe una infraestructura física que consume enormes cantidades de recursos naturales. Lo que ocurre en los servidores y centros de datos comienza a tener implicaciones que trascienden el ámbito digital.
Un reciente informe elaborado por investigadores de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU) advierte que la conversación sobre sostenibilidad y tecnología ha estado incompleta. Mientras gran parte de la atención se ha concentrado en las emisiones de carbono, los expertos sostienen que los impactos de la inteligencia artificial alcanzan también al agua, la tierra, los minerales críticos y la generación de residuos. En otras palabras, los costos ambientales de la IA podrían estar creciendo más rápido que los mecanismos destinados a gestionarlos.
Los costos ambientales de la IA van más allá de las emisiones de carbono
Durante años, la huella climática de la inteligencia artificial se ha evaluado principalmente a través de las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas al entrenamiento de modelos avanzados. Sin embargo, la ONU señala que este enfoque resulta insuficiente para comprender la magnitud real del fenómeno.
El informe explica que una reducción en emisiones no necesariamente implica una disminución de otros impactos ambientales. Por ejemplo, ciertas fuentes de energía renovable pueden ayudar a descarbonizar operaciones, pero al mismo tiempo incrementar la demanda de agua o de suelo. Esta realidad obliga a adoptar una visión más integral sobre la sostenibilidad tecnológica.
Para gobiernos, empresas e inversionistas, el desafío consiste en comprender que la inteligencia artificial ya no es únicamente una herramienta digital. Su expansión la está convirtiendo en una industria de infraestructura que depende de recursos físicos cada vez más escasos y estratégicos.
El uso cotidiano de la IA está disparando el consumo energético
Aunque el entrenamiento de modelos suele acaparar la atención mediática, la investigación revela que el verdadero motor de la demanda energética es el uso diario de la inteligencia artificial. Entre el 80% y el 90% de la electricidad asociada a esta tecnología proviene de millones de interacciones realizadas cada día por usuarios en todo el mundo.
La magnitud es considerable. Algunos servicios de IA procesan alrededor de 2,500 millones de solicitudes diariamente, lo que representa un consumo anual de cientos de gigavatios-hora. Además, no todas las tareas tienen el mismo impacto: generar imágenes puede requerir más de mil veces la energía necesaria para clasificar texto, mientras que la creación de video demanda aún más recursos.
Los especialistas también advierten sobre el denominado “efecto rebote”. A medida que los sistemas se vuelven más eficientes y económicos, aumenta su adopción. Como resultado, el consumo total de recursos puede seguir creciendo, incluso cuando cada operación individual utiliza menos energía que antes.
Los costos ambientales de la IA también presionan el agua y el territorio
Los centros de datos constituyen el corazón operativo de la inteligencia artificial. Sin embargo, su sostenibilidad no depende únicamente del suministro eléctrico. La refrigeración de servidores y la producción de energía generan una importante huella hídrica que comienza a preocupar a investigadores y responsables de políticas públicas.
Según las proyecciones de la UNU, para 2030 los centros de datos podrían consumir hasta 945 teravatios-hora de electricidad al año, una cifra cercana al triple del consumo combinado de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria. Paralelamente, el uso de agua relacionado con la IA podría equipararse a las necesidades domésticas básicas anuales de 1,300 millones de personas.
La expansión territorial tampoco es menor. Los investigadores estiman que la superficie asociada a la infraestructura de IA podría superar los 14,500 kilómetros cuadrados hacia finales de la década. En regiones con estrés hídrico o limitaciones energéticas, esta competencia por recursos podría intensificar tensiones entre comunidades, industrias y gobiernos.
Beneficios globales, impactos locales
Uno de los hallazgos más relevantes del informe es que los beneficios de la inteligencia artificial y sus impactos ambientales no se distribuyen de manera uniforme. Mientras las plataformas digitales operan a escala global, las consecuencias sobre los recursos naturales suelen concentrarse en territorios específicos.
En algunos países, los centros de datos ya representan una porción significativa de la demanda nacional de electricidad. En otros, las nuevas instalaciones han incrementado la presión sobre fuentes de agua que ya enfrentan periodos recurrentes de sequía. Esta realidad genera desafíos para la gobernanza y la aceptación social de nuevos proyectos tecnológicos.
La problemática se extiende también a los residuos electrónicos. La ONU estima que la infraestructura vinculada con la IA podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de desechos electrónicos al año para 2030. Una parte importante de estos residuos podría terminar en países con capacidades limitadas para su gestión adecuada, ampliando las brechas ambientales existentes.
La brecha digital también puede convertirse en una brecha ambiental
La concentración global de capacidades tecnológicas es otro aspecto que preocupa a los investigadores. Más del 90% de la capacidad de cómputo especializada en inteligencia artificial se encuentra en Estados Unidos y China, mientras que más de 150 países carecen de infraestructura significativa en este ámbito.
Esta desigualdad no solo limita el acceso a oportunidades económicas y de innovación. También implica que algunas regiones absorban impactos asociados a la extracción de minerales, el consumo energético o la generación de residuos sin beneficiarse plenamente del valor económico creado por la tecnología.
Para los inversionistas y líderes empresariales, esta situación amplía el alcance de la debida diligencia. Los riesgos asociados a la inteligencia artificial ya incluyen aspectos relacionados con derechos humanos, cadenas de suministro, inclusión digital, cambio climático y disponibilidad de recursos naturales.
Gobernar la IA dentro de los límites del planeta
Lejos de cuestionar el desarrollo tecnológico, la Universidad de las Naciones Unidas propone fortalecer la gobernanza para garantizar que el crecimiento de la inteligencia artificial ocurra dentro de los límites ambientales del planeta. La transparencia, la eficiencia desde el diseño y la responsabilidad durante todo el ciclo de vida son algunos de los principios recomendados.
Los investigadores plantean que gobiernos y empresas integren la infraestructura de IA en la planificación energética, hídrica y territorial. Asimismo, sugieren incorporar criterios de sostenibilidad desde las etapas iniciales de diseño, evitando trasladar impactos ambientales a otras regiones o sectores económicos.
El mensaje es particularmente relevante para los consejos de administración y responsables de sostenibilidad. La gobernanza tecnológica ya no puede permanecer aislada en los departamentos de innovación. Debe formar parte de las decisiones estratégicas relacionadas con gestión de riesgos, inversión, abastecimiento y desarrollo de infraestructura.
La carrera global por expandir la inteligencia artificial apenas comienza, pero sus implicaciones ambientales ya son evidentes. Comprender los costos ambientales de la IA en toda su dimensión permitirá construir soluciones más equilibradas y resilientes. De lo contrario, el avance tecnológico podría profundizar presiones sobre recursos que ya enfrentan desafíos crecientes en un contexto de cambio climático y demanda acelerada.
