
La inteligencia artificial y su sed insaciable: el consumo de agua que nadie ve
Cada vez que interactuamos con la IA, desde generar una imagen hasta consultar un chatbot, se consume una cantidad significativa de agua. Los centros de datos requieren grandes volúmenes para enfriarse, y su demanda sigue en aumento. ¿Qué tan grande es este impacto y qué medidas se pueden tomar para mitigarlo?
MEDIO AMBIENTE09/02/2025

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples aspectos de nuestra vida diaria, desde la generación de imágenes hasta la interacción con chatbots y el streaming de contenido. Sin embargo, detrás de estas innovaciones se esconde un consumo de recursos que a menudo pasa desapercibido: el agua.
El consumo de agua en la IA
Cada vez que interactuamos con sistemas de IA, como los chatbots o los modelos generativos, se pone en marcha una compleja infraestructura de centros de datos que requieren enfriamiento constante para mantener su funcionamiento óptimo. Este proceso de refrigeración, en muchos casos, utiliza grandes cantidades de agua. Por ejemplo, se estima que generar un texto de 100 palabras en modelos de IA avanzados consume, en promedio, medio litro de agua, el equivalente a una botella estándar.
Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), para 2027, la inteligencia artificial podría utilizar entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos de agua al año, una cantidad superior a toda el agua extraída anualmente en Dinamarca o la mitad de lo que consume el Reino Unido.
¿Por qué la IA consume tanta agua?
Los centros de datos que sustentan la IA requieren enfriamiento constante para evitar el sobrecalentamiento y garantizar un buen rendimiento. Los servidores consumen grandes volúmenes de agua en sistemas de refrigeración y humidificación. Al igual que un motor de automóvil, los procesadores generan calor extremo y, si no se enfrían adecuadamente, pueden fallar, corromper datos y provocar costosos tiempos de inactividad.
En 2021, Google reportó que sus centros en Estados Unidos utilizaron 12.7 mil millones de litros de agua. Microsoft, por su parte, informó un aumento del 34% en su consumo durante 2022, debido al entrenamiento de modelos de IA como ChatGPT.
¿Es posible una IA más sostenible?
El desafío no es frenar la innovación, sino garantizar que se desarrolle de manera responsable. Empresas, gobiernos y consumidores deben asumir su papel en la reducción del impacto hídrico de la IA:
Gobiernos: Implementar regulaciones para el reuso, filtrado y regeneración del agua en centros de datos.
Empresas: Desarrollar tecnologías más eficientes y optimizar procesos de enfriamiento.
Consumidores: Ser más conscientes del uso de la IA y exigir prácticas sostenibles.
Soluciones para reducir el consumo de agua en la IA
Para mitigar el impacto de la IA en el recurso hídrico, es posible implementar estrategias que optimicen su uso:
Ubicación estratégica de centros de datos: Establecer centros en climas fríos permite aprovechar las bajas temperaturas y la energía geotérmica, reduciendo la necesidad de enfriamiento artificial.
Uso de energía solar y refrigeración evaporativa: Los paneles solares proporcionan la electricidad necesaria para operar el sistema de refrigeración, mientras que la refrigeración evaporativa disminuye la necesidad de usar energía para enfriar los espacios.
Optimización de algoritmos de IA: Desarrollar modelos más eficientes que reduzcan la necesidad de procesamiento y, por ende, el uso de agua.
Reuso y filtrado de agua en circuito cerrado: En lugar de desechar el agua, las empresas pueden instalar sistemas avanzados que no solo reciclen el agua en sus procesos de enfriamiento, sino que también la filtren para eliminar impurezas y reducir la cantidad de líquido necesario en cada ciclo.
Un futuro en equilibrio
Mientras la inteligencia artificial continúa expandiéndose y ofreciendo soluciones innovadoras, es crucial que tanto las empresas como los usuarios sean conscientes de su huella hídrica. Adoptar prácticas sostenibles y promover el desarrollo de tecnologías más eficientes son pasos esenciales para garantizar que la IA contribuya a un futuro más equilibrado con los recursos del planeta.


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