La expansión acelerada de la inteligencia artificial está generando un consumo creciente de recursos naturales que podría convertirse en uno de los mayores problemas ambientales de esta década. Así lo advierte un nuevo estudio del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas. El informe, titulado 'Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints', examina no solo las emisiones de carbono, sino también el impacto sobre el consumo de agua, la ocupación de tierras, los residuos electrónicos y las desigualdades globales que genera el desarrollo de esta tecnología.

Los números proyectados revelan la magnitud del fenómeno. El consumo energético asociado a la inteligencia artificial podría duplicarse antes de 2030, impulsado por el uso cotidiano de plataformas digitales y herramientas generativas como ChatGPT. Los centros de datos, que son edificios con el hardware que soporta la infraestructura en la nube, consumirían alrededor de 448 teravatios-hora de electricidad en 2025. Si fueran un país, tendrían un consumo de energía comparable al de Francia y ocuparían el puesto número 11 entre los mayores consumidores de energía del mundo.

El estudio calcula que si la participación de cargas de trabajo vinculadas a IA aumenta hasta el 40 por ciento previsto para 2030, el consumo podría alcanzar 945 teravatios-hora anuales, equivalente a casi el 3 por ciento de toda la electricidad proyectada para consumir globalmente. Dependiendo de la fuente de energía utilizada, las emisiones de dióxido de carbono asociadas podrían llegar a 400 millones de toneladas, una cifra comparable a todas las emisiones que genera el Reino Unido en un año.

El consumo de agua es también preocupante. Los centros de datos podrían utilizar cerca de 9,3 billones de litros para enfriar sus sistemas, una cantidad suficiente para cubrir las necesidades de agua potable de los 8.100 millones de habitantes del planeta durante aproximadamente un año y medio. Aunque parte de esa agua regresa a los sistemas naturales, las extracciones masivas pueden afectar acuíferos y ríos, especialmente en regiones áridas. El informe destaca que solo el entrenamiento de ChatGPT-5 habría requerido aproximadamente 1.000 millones de litros de agua, además de 100 gigavatios-hora de electricidad.

La generación de residuos electrónicos es otra consecuencia significativa. La infraestructura de inteligencia artificial podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de desechos electrónicos cada año para 2030. El informe también subraya una profunda desigualdad global. Solo 32 países albergan infraestructura especializada para computación en inteligencia artificial, y el 90 por ciento de esa capacidad está concentrada en Estados Unidos y China. Más de 150 países carecen completamente de infraestructura propia, lo que los obliga a depender de proveedores externos y limita su participación en decisiones sobre acceso, costos y gestión de datos.

Frente a este panorama, el estudio propone construir un ecosistema de inteligencia artificial responsable basado en transparencia, eficiencia desde el diseño, equidad ambiental, responsabilidad durante el ciclo de vida de los productos, cooperación internacional y uso sostenible. Las recomendaciones incluyen incorporar la infraestructura de IA en la planificación energética territorial, exigir reportes estandarizados sobre huellas ambientales y mejorar la eficiencia tecnológica. El documento concluye que el potencial transformador de la inteligencia artificial en salud, educación e investigación científica solo será sostenible si se reconocen y gestionan adecuadamente los costos ambientales. Como señala el informe, "cada interacción utiliza recursos finitos y la huella ambiental total depende de cómo se diseñan los sistemas, con qué frecuencia se usan y para qué tareas se emplean".