La expansión de la inteligencia artificial está transformando industrias, servicios y actividades cotidianas, pero su crecimiento también tiene un costo ambiental. Detrás de cada modelo existen centros de datos que necesitan electricidad, sistemas de enfriamiento, agua, servidores y minerales para mantener funcionando una infraestructura digital que crece rápidamente alrededor del mundo.
El problema aumenta conforme aparecen herramientas capaces de realizar tareas más complejas. La Agencia Internacional de Energía señala que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcanzó 485 teravatios hora en 2025 y podría acercarse a 950 teravatios hora en 2030. Los centros especializados en inteligencia artificial crecerían todavía más rápido durante ese periodo.
Energía, agua y emisiones entran en la conversación
La electricidad no representa el único desafío. Algunos centros de datos necesitan grandes cantidades de agua para mantener sus equipos a temperaturas adecuadas, mientras que la fabricación de servidores depende de minerales críticos. Además, el reemplazo constante de equipos electrónicos contribuye a generar residuos que requieren sistemas adecuados de recuperación y reciclaje.
El impacto también depende del origen de la energía. La AIE calcula que actualmente los centros de datos están asociados con alrededor de 150 millones de toneladas de emisiones de dióxido de carbono derivadas de su consumo eléctrico. La cifra podría alcanzar aproximadamente 350 millones de toneladas para 2035.
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La tecnología también puede ayudar al planeta
La situación no significa que la inteligencia artificial sea necesariamente incompatible con la sustentabilidad. Esta tecnología puede ayudar a detectar emisiones de metano, mejorar redes eléctricas, analizar información climática y utilizar recursos de manera más eficiente. El desafío consiste en conseguir que sus beneficios superen la huella generada por la infraestructura necesaria para utilizarla.
El PNUMA plantea mejorar la medición del impacto ambiental, impulsar centros de datos más eficientes y utilizar energías de menores emisiones. También será importante elegir cuidadosamente dónde se construyen estas instalaciones, especialmente porque cerca del 40 porcentaje de la capacidad identificada para inteligencia artificial se encuentra en regiones con estrés hídrico alto o extremadamente alto.
