Lejos de ser una tecnología abstracta que vive en la nube, el funcionamiento de los modelos lingüísticos y la generación de imágenes requiere una infraestructura física colosal. Investigadores advierten que para el final de la década, el procesamiento de datos consumirá el agua equivalente a las necesidades de toda África subsahariana y agravará una profunda brecha de injusticia ambiental entre las naciones ricas y los países en desarrollo.

Cuando le hacemos una pregunta a un chatbot o le pedimos a una aplicación que genere una imagen divertida, la respuesta aparece en nuestra pantalla en cuestión de segundos, casi como por arte de magia. Nos hemos acostumbrado a pensar en internet y en la Inteligencia Artificial (IA) como entidades etéreas, flotando en una nube invisible. Sin embargo, la ciencia acaba de arrojarnos un balde de agua fría: la nube es de metal, plástico, silicio y, sobre todo, consume cantidades obscenas de agua y electricidad.

El Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) publicó un informe que sacude los cimientos de la industria tecnológica. Según sus proyecciones, para el año 2030 los centros de datos que alimentan a la IA consumirán 945 teravatios-hora de electricidad. Para ponerlo en perspectiva, es casi el triple de lo que consumen en un año entero Pakistán, Bangladés y Nigeria juntos. Pero el dato más escalofriante viene por el lado hídrico: su huella de agua equivaldrá a las necesidades básicas de 1300 millones de personas, el total de la población de África subsahariana.

El error de mirar solo el carbono

Durante años, las empresas tecnológicas presumieron de sus políticas «verdes» mostrando cómo reducían sus emisiones de dióxido de carbono. El informe dirigido por el profesor Kaveh Madani advierte que este enfoque es peligroso y engañoso. «Bajo en carbono» no significa ecológico.

Los sistemas físicos de la IA requieren una refrigeración constante para no derretirse por el calor que generan sus procesadores. Si una empresa decide cambiar su matriz energética del carbón a la bioenergía, logra reducir su huella de carbono en un 70%, pero multiplica su huella de agua por treinta y el uso del suelo por cien. Es como taparse la cabeza con la sábana para destaparse los pies: el impacto ambiental simplemente se traslada a otro recurso vital.

La paradoja de Jevons y el peso del uso diario

Hasta hace poco, el debate científico se centraba en cuánta energía costaba «entrenar» a un modelo de IA. Sin embargo, el reporte revela que el entrenamiento es solo la punta del iceberg. Entre el 80% y el 90% del consumo energético total ocurre durante la «inferencia», es decir, el procesamiento continuo de las consultas diarias de millones de usuarios en todo el mundo.

Aquí entra en juego un fenómeno económico conocido como la Paradoja de Jevons o «efecto rebote». Cuando las empresas logran que un modelo de IA sea más eficiente, su uso se vuelve más barato y accesible. ¿Qué hace la humanidad? Lo usa muchísimo más. «Una IA más eficiente y asequible significa más consumo, lo que hace que la huella total sea mucho mayor de lo que ahorramos con las ganancias de eficiencia», explica Madani.

Generar una sola imagen mediante inteligencia artificial consume 1450 veces más energía que procesar una simple clasificación de texto. Un video corto, por su parte, requiere la electricidad equivalente a clasificar 200.000 correos de spam.

Una nueva forma de injusticia ambiental

Esta inmensa maquinaria requiere territorio y minerales, y es aquí donde la brecha digital se transforma en un problema de justicia ambiental global. Actualmente, solo 32 países albergan centros de datos especializados en IA, y el 90% de esa capacidad está concentrada en apenas dos potencias mundiales.

Mientras los beneficios económicos y estratégicos fluyen hacia el norte global, los costos ambientales se exportan. Las minas de litio, cobalto y tierras raras operan en jurisdicciones con regulaciones ambientales frágiles. A su vez, para 2030 la infraestructura generará hasta 2,5 millones de toneladas anuales de residuos electrónicos que terminarán en basurales de economías de bajos ingresos.

En Uruguay, la proyección de un gigantesco centro de datos chocó de frente con una sequía histórica que agotaba las reservas de agua potable de Montevideo, evidenciando que el agua para enfriar servidores compite directamente con el agua para la vida humana.

El llamado de la comunidad científica no es a detener el avance tecnológico, sino a madurar. Gobiernos, empresas y usuarios tenemos una ventana de tiempo muy estrecha para decidir si esta revolución tecnológica se desarrollará respetando los límites biofísicos del planeta, o si terminaremos sacrificando nuestros recursos más básicos en el altar del procesamiento de datos.