Un informe de la ONU revela el alarmante impacto ambiental de la IA, proyectando que para 2030 su huella hídrica equivaldrá a las necesidades de toda la población de África subsahariana.
Impacto ambiental de la IA: ONU advierte que gastará tanta agua como mil 300 millones de personas
Un informe de la ONU revela el alarmante impacto ambiental de la IA, proyectando que para 2030 su huella hídrica equivaldrá a las necesidades de toda la población de África subsahariana.
La inteligencia artificial no es solo software invisible flotando en la nube; es también hormigón, cobre, silicio, agua, tierra y carbono. Un informe global publicado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH) lanzó una advirtió sus impactos.
Our planet is sending us a clear signal.
— Climate & Clean Air Coalition (@CCACoalition) April 21, 2026
On #EarthDay and every day, the world must accelerate its shift to a sustainable economy, one that works for both people and the planet.
Get involved. Invest in a better future. https://t.co/NFXgysw9Ur pic.twitter.com/0PKV7TRVoT
Destacaron que el crecimiento desmedido de esta tecnología está disparando el consumo ambiental de la IA, poniendo bajo una presión sin precedentes a las redes eléctricas y los recursos hídricos del planeta.
Las alarmantes cifras del impacto ambiental de la IA
De acuerdo con el estudio titulado «Costo ambiental del consumo energético de la IA: huellas de carbono, agua y tierras», los centros de datos que alimentan los servicios digitales ya dejaron una huella ecológica masiva en 2025 que promete duplicarse de cara al año 2030.
Las proyecciones del informe detallan el impacto en tres ejes fundamentales, siendo el primero un consumo de agua voraz, pues en 2025, los centros de datos requirieron 4.5 billones de litros de agua (suficiente para 1.8 millones de piscinas olímpicas). Para 2030, la cifra escalará a 9.3 billones de litros anuales, lo que equivale a la necesidad de agua de 1,300 millones de personas, es decir, toda la población de África subsahariana.
La presión sobre la red eléctrica es el segundo pilar, en 2025, estas instalaciones consumieron 448 teravatios-hora (TWh) de electricidad. Si los centros de datos fueran un país, ya ocuparían el noveno puesto en consumo mundial. Para 2030, se estima que alcancen los 945 TWh (escalando al sexto puesto global, similar al consumo de Japón).
Finalmente, la huella de carbono pasará de 189 millones de toneladas de CO₂ en 2025 a 399 millones de toneladas para 2030. Además, el hardware obsoleto generará 2.5 millones de toneladas métricas de basura electrónica al año para el final de la década, el equivalente a tirar 250 Torres Eiffel cada año.
¿Por qué las consultas de IA gastan tanta energía?
El informe de la ONU hace una distinción clave: aunque entrenar a los modelos de vanguardia (como el futuro GPT-5) requiere una cantidad inmensa de energía, la fase de «inferencia» representa entre el 80 y el 90 por ciento del consumo energético total de la IA.
Una consulta de texto típica al estilo de ChatGPT consume aproximadamente 200 veces más energía que una clasificación de texto convencional, como el filtrado de spam».
La demanda de recursos se vuelve aún más crítica según el formato de la consulta. Generar una sola imagen con IA es 60 veces más exigente que una respuesta de texto corto.
Sin embargo, el video es la nueva frontera de consumo: generar un video corto a través de inteligencia artificial puede llegar a consumir tanta electricidad como cientos de imágenes o hasta 200,000 clasificaciones de spam.
Desequilibrio geopolítico y recomendaciones de la ONU
La ONU también alertó sobre la profunda brecha digital y ambiental que genera este mercado, el cual se proyecta que pase de 189,000 millones de dólares a casi 5 billones de dólares para 2033. Actualmente, el 90 por ciento de la computación especializada en IA se concentra en Estados Unidos y China, pero la mayor parte del costo ecológico por la extracción de minerales y el tratamiento de los residuos tecnológicos recae sobre los países en desarrollo.
Ante este escenario, los investigadores aclararon que no se trata de un reporte «anti-IA», sino de un llamado para mitigar riesgos locales por el acceso al agua y la luz antes de que sea demasiado tarde.
Entre las recomendaciones principales destacan exigir a los desarrolladores informes ambientales estandarizados y transparentes, ubicar los nuevos centros de datos lejos de regiones que ya padecen estrés hídrico y modificar los hábitos de los usuarios, evitando usar la IA para tareas sencillas que pueden resolverse con herramientas convencionales.
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