Un nuevo y contundente informe publicado este miércoles por el Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) encendió las alarmas sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial. Según el documento, para el año 2030, el consumo de agua asociado a la IA será equivalente al que realizan anualmente 1.300 millones de personas en el África subsahariana.
Las cifras del informe son categóricas en varios frentes. Además del agua, la infraestructura de IA demandará casi el triple de la energía que consumen al año países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria sumados, que juntos superan los 650 millones de habitantes. En cuanto a las emisiones de dióxido de carbono, podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente, un volumen comparable a las emisiones totales del Reino Unido.
Un dato que llama especialmente la atención es que el mayor consumo no proviene del entrenamiento de los modelos —como se creía hasta hace poco—, sino del proceso de inferencia, es decir, cada vez que un usuario hace una solicitud a un sistema de IA. Ese proceso concentra entre el 80% y el 90% del consumo energético total. Bajo esa lógica, generar una imagen con IA consume 1.400 veces más que una función básica como el filtrado de spam, y un vídeo corto puede llegar a demandar 200.000 veces más energía.
“El informe es un recordatorio importante y oportuno de que la IA no se limita a modelos y algoritmos, sino que también tiene un impacto físico y medioambiental real, determinado por los centros de datos, los sistemas eléctricos, los sistemas de abastecimiento de agua, el uso del suelo y las cadenas de suministro de hardware”, apunta Shaolei Ren, profesor de ingeniería computacional de la Universidad de California, Riverside, y especialista en sostenibilidad de la IA, que no ha participado en el estudio.
El informe también pone el foco en una dimensión que suele ignorarse: la desigualdad geográfica del impacto ambiental. Solo el 16% de los países cuenta con infraestructura para computar IA, y dos de ellos —Estados Unidos y China— concentran el 90% de la capacidad instalada en el mundo. Mientras los beneficios permanecen concentrados en pocas naciones, las externalidades negativas —emisiones, consumo de agua, basura electrónica— se distribuyen de forma mucho más amplia.
Para 2030, se estima además que la industria generará 2,5 millones de toneladas anuales de residuos electrónicos, principalmente procesadores obsoletos, gran parte de los cuales se acumularán en países de bajos ingresos.
El profesor Kaveh Madani, director del UNU-INWEH, fue enfático en aclarar que el informe no busca frenar el avance tecnológico, sino orientarlo. “No va contra la IA. Es un llamamiento a usar esta tecnología de forma responsable y a evaluar sus impactos indeseados para hacerla sostenible y equitativa”, declaró. Entre las recomendaciones, el documento insta a los gobiernos a exigir reportes estandarizados de huella ambiental a los operadores, y a la industria a priorizar la “eficiencia por diseño”, evitando usar modelos grandes para resolver tareas simples
