Un reciente estudio de la Universidad de la ONU advierte que la inteligencia artificial (IA) no solo emite carbono, sino que cada interacción con chatbots, generación de imágenes y videos sintéticos también deja una huella invisible en recursos como el agua y el territorio. Si no se gestiona con criterios sostenibles, esta infraestructura digital podría convertirse en un problema ambiental grave para los países más vulnerables, mientras que las ganancias se concentran en pocas naciones ricas.
El informe titulado "Coste ambiental del uso energético de la IA: huellas de carbono, agua y suelo", elaborado por el Instituto UNU-INWEH, proyecta que para 2030 los centros de datos que soportan la IA 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 habitantes.
Además, la huella hídrica de estos centros equivaldrá a las necesidades básicas de agua de toda la población de África subsahariana, es decir, 1300 millones de personas. En cuanto al espacio físico, la ocupación del suelo superará los 14.500 kilómetros cuadrados, el doble del área metropolitana de Yakarta.
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Los autores del estudio remarcan que hasta ahora la evaluación ambiental de la IA se centró casi exclusivamente en su huella de carbono, descuidando el impacto en el agua usada para refrigeración y generación eléctrica, así como el territorio que ocupan las infraestructuras energéticas y las cadenas de suministro.
El profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y líder de la investigación, aclaró: "Este informe no es un manifiesto en contra de la inteligencia artificial. Es un llamamiento a usarla de forma responsable y a abordar sus impactos no deseados de manera proactiva, para hacerla sostenible y equitativa".
Detalles de la advertencia de la ONU sobre la IA
Un aspecto clave que señala el informe es que las huellas de carbono, agua y suelo no siempre evolucionan en paralelo. Por ejemplo, cambiar del carbón a bioenergía puede reducir la huella de carbono en un 70%, pero al mismo tiempo aumentar la huella hídrica por treinta y la de suelo por cien. "Bajo en carbono" no significa necesariamente "bajo en agua" ni "bajo en territorio".
En 2025, los centros de datos consumieron 448 teravatios-hora, ubicándose como el undécimo mayor consumidor mundial de electricidad, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudí. Sin embargo, el debate público se ha centrado en el consumo energético para entrenar grandes modelos, como GPT-3 (1,3 gigavatios-hora) o GPT-4 (entre 50 y 70 gigavatios-hora), cuando la realidad es que el procesamiento continuo de consultas, o inferencia, representa entre el 80% y el 90% del gasto energético total de la IA.
Por ejemplo, ChatGPT procesa alrededor de 2.500 millones de consultas diarias, lo que equivale a un consumo anual de 383 gigavatios-hora. Para compensar sus emisiones de carbono, se necesitarían 2,6 millones de plántulas de árboles durante diez años, ocupando una superficie comparable al tamaño de Manhattan. Su huella hídrica es equivalente a las necesidades anuales de agua de medio millón de personas en África subsahariana.
No todas las consultas tienen el mismo impacto. Una conversación típica con un chatbot consume 200 veces más energía que una simple clasificación de texto. Generar una imagen con IA requiere 1450 veces más, y un video corto puede demandar tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam.
El informe destaca la paradoja de Jevons o "efecto rebote": a medida que los modelos de IA se vuelven más eficientes y baratos, su uso crece exponencialmente, anulando las ganancias en ahorro energético. Madani explicó: "La gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que mejora la tecnología, pero una IA más eficiente y asequible significa más consumo, elevando la huella total mucho más de lo que ahorramos con eficiencia".
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Este crecimiento descontrolado genera tensiones locales muy desiguales. En Irlanda, los centros de datos consumieron en 2023 el 21% de la electricidad, superando a todos los hogares urbanos, lo que llevó a paralizar nuevas aprobaciones en Dublín hasta 2028. En México, la expansión de esta infraestructura agota el agua en zonas con sequías, como en Querétaro. Uruguay enfrentó un dilema similar cuando un centro de datos de alto consumo hídrico se proyectó en medio de una sequía que afectaba las reservas de Montevideo.
Además, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030, la mayoría procesados en países con bajos ingresos y escasas regulaciones ambientales. La extracción de minerales críticos también se concentra en regiones con poca supervisión, mientras que solo 32 países tienen centros de datos especializados en IA, y el 90% de la capacidad está en dos naciones, dejando a más de 150 países sin acceso a computación soberana.
Hacia una "IA responsable"
El informe plantea que esta situación no es solo una brecha económica, sino también una cuestión de justicia ambiental, porque los países excluidos soportan los costos ambientales y sociales mientras otros se benefician estratégicamente. El rector de la Universidad de la ONU, profesor Tshilidzi Marwala, afirmó: "El sistema global que está construyendo la inteligencia artificial también debe gobernarla de manera sostenible y justa".
Para avanzar hacia una IA responsable, el estudio propone seis principios: transparencia, eficiencia por diseño, equidad y justicia ambiental, responsabilidad en todo el ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible. En palabras de Madani: "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 y que las comunidades que proporcionan minerales críticos, alojan infraestructura y procesan residuos, también se beneficien de ella".
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