La inteligencia artificial está presente en actividades cotidianas: responder preguntas, generar imágenes, traducir textos, analizar documentos o crear videos. Sin embargo, detrás de estas tareas existe una infraestructura física que necesita recursos para funcionar.
Los sistemas de IA operan principalmente en centros de datos, instalaciones que reúnen miles de servidores y procesadores capaces de realizar operaciones a gran velocidad. Estos equipos consumen electricidad y generan calor, por lo que necesitan sistemas de refrigeración para mantenerse dentro de temperaturas adecuadas.
Es allí donde aparece uno de los principales vínculos entre la inteligencia artificial y el agua. Algunos centros de datos utilizan sistemas de enfriamiento que consumen agua, mientras que otros recurren a tecnologías que reducen o evitan su utilización directa.
Por eso, afirmar que la inteligencia artificial consume agua es correcto, pero requiere una aclaración: no todas las consultas tienen el mismo impacto hídrico y no toda la infraestructura informática utiliza agua de la misma manera.
Cómo se utiliza el agua en los centros de datos
Existen diferentes mecanismos mediante los cuales la infraestructura que sostiene a la IA puede utilizar recursos hídricos.
1. Refrigeración de los servidores
Cuando los procesadores trabajan intensamente, producen calor. Para evitar que las temperaturas afecten su funcionamiento, los centros de datos deben disipar ese calor de manera constante.
Algunas instalaciones utilizan sistemas de refrigeración evaporativa o torres de enfriamiento. En estos mecanismos, parte del agua se evapora y permite retirar el calor del sistema.
El agua evaporada no regresa inmediatamente a la misma fuente de abastecimiento, por lo que se considera consumida. Esto puede representar un desafío en lugares donde el recurso es escaso o existe una elevada demanda de agua potable.
2. Generación de electricidad
El segundo componente es menos visible. Los centros de datos necesitan grandes cantidades de electricidad y la producción de esa energía también puede requerir agua.
Según la tecnología utilizada, las centrales eléctricas pueden emplear agua para refrigeración u otros procesos. Por eso, la huella hídrica de la inteligencia artificial no se limita al agua que se utiliza dentro de las instalaciones: también debe contemplarse la asociada a la generación eléctrica.
La proporción depende de la matriz energética que abastece a cada centro de datos y de los métodos utilizados para calcular ese consumo.
3. Fabricación de los equipos
La huella ambiental también incluye la producción de los componentes electrónicos. La fabricación de semiconductores y microchips requiere agua para distintas etapas industriales, entre ellas procesos de limpieza y fabricación de precisión.
Este consumo no ocurre cuando una persona realiza una consulta, pero forma parte del impacto asociado a la infraestructura tecnológica necesaria para que la inteligencia artificial funcione.
¿Cuánta agua consume una consulta a la IA?
Una de las preguntas más frecuentes es cuántos litros de agua se utilizan para responder una consulta en un chatbot o generar una imagen.
No existe una cifra única que pueda aplicarse a todos los sistemas. El resultado cambia según el modelo de inteligencia artificial, la complejidad de la tarea, la cantidad de procesamiento requerida, la eficiencia de los servidores, el sistema de refrigeración y el origen de la electricidad.
Por eso, las estimaciones que asignan una cantidad fija de agua a cada pregunta deben interpretarse con cuidado. Una respuesta breve de texto no demanda necesariamente los mismos recursos que la generación de un video o una tarea de razonamiento computacional intensivo.
Además, los cálculos pueden variar según incluyan únicamente el agua utilizada directamente para refrigerar los equipos o también el consumo indirecto asociado a la electricidad y la fabricación del hardware.
Agua extraída y agua consumida: dos conceptos diferentes
Para comprender el impacto ambiental de la inteligencia artificial, también es necesario distinguir entre extracción y consumo de agua.
Agua extraída: es la que se toma de una fuente, como un río, un acuífero o una red de abastecimiento, para utilizarla en una actividad. Una parte puede devolverse al ambiente.
Agua consumida: es la que no vuelve a estar disponible inmediatamente en la misma fuente, por ejemplo, porque se evaporó durante un proceso de refrigeración.
La diferencia es importante porque dos instalaciones pueden extraer cantidades similares, pero consumir volúmenes distintos según sus sistemas de enfriamiento y la forma en que gestionan el agua.
También importa el lugar donde se encuentran. El uso de agua puede tener consecuencias diferentes en una región con abundantes recursos hídricos que en otra que atraviesa una sequía o tiene problemas de abastecimiento.
¿Se puede reducir el consumo de agua de la inteligencia artificial?
Sí. El impacto no depende únicamente de cuántas personas utilizan la IA, sino también de las decisiones tecnológicas y ambientales que toman las empresas responsables de su infraestructura.
Entre las alternativas para reducir la huella hídrica se encuentran:
Sistemas de refrigeración más eficientes: permiten retirar el calor con un menor consumo de agua o prescindir de ella en determinadas condiciones.
Reutilización del agua: utilizar agua recuperada o no potable cuando las condiciones técnicas y ambientales lo permitan.
Mejoras en los procesadores y servidores: realizar más operaciones con un menor consumo de energía puede reducir las necesidades de refrigeración.
Selección de la ubicación: considerar la disponibilidad de agua y las condiciones climáticas antes de instalar nuevos centros de datos.
Transparencia empresarial: publicar datos sobre el consumo de agua, el origen de la electricidad y la eficiencia de los sistemas de refrigeración.
Estas medidas no eliminan necesariamente toda la huella ambiental, pero pueden reducirla. Además, una solución que ahorra agua no siempre consume menos electricidad, por lo que las decisiones deben evaluar ambos recursos.
Inteligencia artificial y ambiente: el desafío de crecer de forma sostenible
La expansión de la inteligencia artificial plantea un desafío ambiental que va más allá del consumo de electricidad. La refrigeración de los equipos, la generación de energía y la fabricación de componentes también forman parte de su huella hídrica.
La Agencia Internacional de Energía ha señalado que el crecimiento de los centros de datos aumenta la importancia de evaluar sus necesidades energéticas y sus efectos locales. La evolución del consumo dependerá, entre otros factores, de la expansión de la IA y de las mejoras de eficiencia que puedan incorporarse.
El desafío consiste en desarrollar esta tecnología sin ignorar los recursos naturales que requiere. Para lograrlo, será fundamental mejorar la eficiencia, reducir el consumo de agua potable cuando existan alternativas adecuadas y exigir información clara sobre el impacto de las instalaciones.
La inteligencia artificial puede parecer un servicio completamente digital, pero funciona gracias a una infraestructura física. Comprender esa relación permite evaluar sus beneficios y sus costos ambientales sin caer en afirmaciones simplificadas ni perder de vista la necesidad de una gestión responsable del agua.
