La expansión de la inteligencia artificial (IA) está transformando la economía y la vida cotidiana a una velocidad sin precedentes. Sin embargo, detrás de cada consulta a un chatbot, cada imagen generada automáticamente o cada vídeo creado mediante algoritmos existe una infraestructura física con importantes costes ambientales que, hasta ahora, han recibido escasa atención.
Según el informe Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo, publicado por el Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH), el crecimiento de la IA podría multiplicar la demanda mundial de electricidad, agua y suelo en los próximos años, generando además nuevas desigualdades entre regiones.
Tradicionalmente, el debate sobre el impacto ambiental de la IA se ha centrado en las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas al entrenamiento de los grandes modelos. Sin embargo, el informe sostiene que esta visión resulta insuficiente.
Los investigadores recuerdan que la infraestructura digital requiere enormes cantidades de agua para refrigerar los centros de datos y para la generación de electricidad, además de extensas superficies de terreno destinadas a instalaciones energéticas, redes logísticas y extracción de materias primas.
Según explica Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y responsable de la investigación, el objetivo no es cuestionar el desarrollo de la inteligencia artificial, sino promover un uso responsable que tenga en cuenta sus efectos indirectos sobre los recursos naturales.
El estudio también subraya que una reducción de la huella de carbono no implica necesariamente una disminución de otros impactos ambientales. Algunas alternativas energéticas pueden reducir las emisiones mientras incrementan de forma significativa el consumo de agua o la ocupación de suelo.
Las previsiones recogidas en el informe apuntan a que, en 2030, los centros de datos vinculados a la inteligencia artificial podrían consumir alrededor de 945 teravatios-hora de electricidad al año.
Para dimensionar esta cifra, los autores señalan que equivaldría a casi tres veces el consumo eléctrico anual conjunto de Pakistán, Bangladés y Nigeria. Asimismo, estiman que la huella hídrica asociada podría alcanzar un volumen comparable a las necesidades básicas de agua de toda la población del África subsahariana.
Actualmente, los centros de datos ya representan una demanda energética considerable. En 2025 consumieron 448 teravatios-hora, una cifra que situaría a este sector entre los mayores consumidores de electricidad del planeta si se considerara un país independiente.
Uno de los hallazgos más relevantes del informe es que el mayor impacto energético de la IA ya no proviene únicamente del entrenamiento de los modelos, sino de su utilización cotidiana.
La denominada “inferencia”, es decir, el procesamiento constante de las consultas realizadas por millones de usuarios, representa entre el 80% y el 90% del consumo energético total de los sistemas de inteligencia artificial una vez que estos están operativos.
El informe destaca que plataformas como ChatGPT procesan miles de millones de consultas cada día, generando un consumo energético y una demanda de agua muy superiores a lo que suele percibirse.
Además, el impacto varía enormemente según la tarea realizada. Las conversaciones complejas con asistentes virtuales, la generación de imágenes o la creación de vídeos mediante IA requieren mucha más energía que operaciones sencillas como clasificar textos o filtrar correos electrónicos.
Los autores advierten también sobre el denominado “efecto rebote” o paradoja de Jevons. A medida que los modelos se vuelven más eficientes y baratos, aumenta el número de usuarios y aplicaciones, lo que termina elevando el consumo total de recursos.
En otras palabras, las mejoras tecnológicas que reducen el gasto por consulta pueden quedar neutralizadas por el crecimiento exponencial del uso de la inteligencia artificial en empresas, administraciones públicas y consumidores.
El informe identifica ya consecuencias tangibles en distintos territorios. Según los datos recogidos, los centros de datos llegaron a representar el 21% del consumo eléctrico medido en Irlanda durante 2023, lo que ha llevado a restringir nuevas conexiones en determinadas zonas.
También se mencionan casos de presión sobre los recursos hídricos en regiones afectadas por sequías, donde la expansión de infraestructuras digitales compite con otros usos prioritarios del agua.
A ello se suma el aumento previsto de residuos electrónicos y la creciente demanda de minerales críticos necesarios para fabricar equipos tecnológicos. Los investigadores alertan de que buena parte de estos impactos recaen sobre países con menores capacidades regulatorias y ambientales.
Según destaca la Universidad de la ONU, la concentración de la capacidad mundial de computación para IA en un número reducido de países plantea importantes interrogantes sobre equidad y gobernanza.
Mientras unas pocas naciones concentran la mayor parte de los beneficios económicos y estratégicos de esta tecnología, otras soportan las consecuencias derivadas de la extracción de materias primas o la gestión de residuos electrónicos.
En palabras de Tshilidzi Marwala, rector de la Universidad de la ONU, garantizar que la inteligencia artificial contribuya al bienestar colectivo de forma equitativa se ha convertido en un desafío de gobernanza global y no únicamente tecnológico.
El informe propone avanzar hacia un modelo de desarrollo basado en la transparencia, la eficiencia, la responsabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de la tecnología y la cooperación internacional.
Entre las medidas planteadas figuran la incorporación de la IA en la planificación energética e hídrica de los países, una mayor evaluación de las huellas ambientales por parte de empresas e inversores, así como el uso de modelos y formatos menos intensivos en recursos cuando sea posible.
Según concluyen los autores, el desafío consiste en garantizar que la revolución tecnológica impulsada por la inteligencia artificial avance dentro de los límites ecológicos del planeta y que sus beneficios se distribuyan de manera más justa entre los territorios y comunidades que hacen posible su funcionamiento.
