El impacto ambiental de la inteligencia artificial: energía, agua y sostenibilidad
Por Fernando Castillo*
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la manera en que interactuamos con la tecnología, pero detrás de su impresionante capacidad de procesamiento, se encuentra un costo ambiental significativo.
Quizás parezca insignificante cuestionar a ChatGPT sobre un ensayo, responder consultas complejas o entrenar redes neuronales a gran escala, incluso pedirle que genere una fotografía con el estilo cinematográfico animado de Studio Ghibli. “¿Qué daño puedo causar?”, pensarás… Sin embargo, detrás de todo esto, existen grandes consumos de agua y energía que requieren enormes centros de datos para su funcionamiento.
Los centros de datos que alojan los modelos de IA consumen enormes cantidades de electricidad. Actualmente, se estima que la IA representa entre el 10% y el 20% del consumo energético de estos centros, y se proyecta que para 2030 podría alcanzar hasta un 70%, impulsado por la creciente demanda de capacidades avanzadas de IA. Este aumento podría incrementar las emisiones de carbono a niveles preocupantes, contribuyendo significativamente al cambio climático.
Un aspecto menos visible pero igualmente preocupante es el uso de agua para enfriar los servidores. En 2023, los centros de datos en EUA utilizaron más de 66 mil millones de litros de agua, con un consumo diario promedio de 1.7 millones de litros por centro. A nivel global, se estima que los centros de datos consumen aproximadamente 560 mil millones de litros de agua anualmente, y esta cifra podría duplicarse para 2030. Cada respuesta generada por IA de 100 palabras puede requerir alrededor de 500 mililitros de agua, y el entrenamiento de un modelo avanzado puede evaporar más de 2.7 millones de litros en el proceso.
Emisiones de carbono y residuos electrónicos
El desarrollo y entrenamiento de modelos de IA generan una huella de carbono considerable. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3, un modelo de lenguaje de gran escala, consumió 1,287 MWh de electricidad y resultó en emisiones de 502 toneladas métricas de CO₂, equivalente a las emisiones anuales de 100 automóviles. Además, el crecimiento de la IA ha disparado la demanda de hardware especializado, lo que podría generar entre 1.2 y 5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos para 2030.
¿Cuál sería la mejor solución para un futuro sostenible?
Para mitigar su impacto ambiental, algunas empresas sugieren tomar medidas como:
Ubicar centros de datos en regiones más frías para reducir el consumo de agua y energía en sistemas de enfriamiento.
Implementar sistemas de reutilización de respuestas para optimizar recursos y evitar cálculos redundantes.
Desplegar modelos más pequeños y eficientes, que requieren menos energía y recursos para su entrenamiento y operación.
La inteligencia artificial es una herramienta poderosa, sí, pero su desarrollo debe ir acompañado de prácticas responsables. La búsqueda de una IA sostenible es clave para garantizar que su avance no comprometa los recursos del planeta.
Referencias:
International Energy Agency. (2024). Energy and AI. Recuperado de https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
Bloomberg News. (2025). How AI Demand Is Draining Local Water Supplies. Recuperado de https://www.bloomberg.com/graphics/2025-ai-impacts-data-centers-water-data/
Columbia Climate School. (2023). AI’s Growing Carbon Footprint. Recuperado de https://news.climate.columbia.edu/2023/06/09/ais-growing-carbon-footprint/
Scientific American. (2024). Generative AI Is Poised to Worsen the E-Waste Crisis. Recuperado de https://www.scientificamerican.com/article/generative-ai-could-generate-millions-more-tons-of-e-waste-by-2030/(IEA, Bloomberg, news.climate.columbia.edu, Scientific American)
*Licenciado en Lingüística por la Universidad de Colima. Envíame tus dudas o comentarios a lcastilloochoa@gmail.com
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