La expansión acelerada de la inteligencia artificial podría generar una demanda de agua equivalente al consumo básico anual de 1,300 millones de personas para 2030, de acuerdo con un informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas. El dato coloca un nuevo ángulo en la conversación sobre el impacto ambiental de la IA, que durante años se ha concentrado principalmente en emisiones de carbono.
El crecimiento de herramientas capaces de generar texto, imágenes, video, análisis de datos y automatización depende de una infraestructura física de alto consumo. Detrás de cada consulta o modelo entrenado operan centros de datos con miles de servidores que requieren electricidad, sistemas de enfriamiento y grandes volúmenes de agua para mantenerse activos durante todo el día.
La advertencia del informe es clara: la sostenibilidad de la inteligencia artificial no puede evaluarse solo por su huella de carbono. También debe considerarse su huella hídrica, territorial y material, especialmente en un contexto donde distintas regiones del mundo ya enfrentan sequías, estrés hídrico y presión sobre sus ecosistemas.
Los centros de datos especializados en IA podrían consumir alrededor de 945 teravatios-hora de electricidad al año para 2030. Esta cifra equivale a casi tres veces el consumo anual combinado de países como Pakistán, Bangladesh y Nigeria, donde viven más de 650 millones de personas.
El impacto no se limita a la energía. La expansión de esta infraestructura también requerirá mayores superficies de suelo. De acuerdo con las proyecciones, el área destinada a centros de datos podría superar los 5,590 kilómetros cuadrados, una extensión comparable al doble del área metropolitana de Yakarta.
Uno de los puntos más relevantes del estudio es que reducir una huella ambiental no siempre significa disminuir todas las demás. Algunas estrategias para bajar emisiones pueden aumentar la presión sobre el agua o el uso del suelo, generando nuevos desafíos para la sostenibilidad tecnológica.
El informe ejemplifica esta tensión con la transición del carbón hacia la bioenergía. Aunque este cambio puede reducir emisiones de carbono hasta en 70%, también incrementa la cantidad de agua requerida para generar electricidad y multiplica la superficie necesaria para producir energía.
Esto obliga a replantear la forma en que se evalúan las soluciones climáticas. Una tecnología puede parecer más limpia desde el punto de vista de emisiones, pero generar costos importantes en otros recursos fundamentales para la vida.
La demanda de agua asociada a la inteligencia artificial ya empieza a generar preocupación en distintas comunidades. Durante 2025, los centros de datos consumieron aproximadamente 448 teravatios-hora de electricidad, una cantidad superior al consumo total de Arabia Saudita.
En Irlanda, por ejemplo, estas instalaciones representaron el 21% de toda la electricidad medida en 2023, superando incluso el consumo de los hogares urbanos. Este tipo de cifras muestra cómo la infraestructura digital puede convertirse en un actor central dentro de los sistemas energéticos nacionales.
En América Latina, la discusión también empieza a tomar fuerza. Querétaro, uno de los principales polos tecnológicos de México, ha registrado inquietudes por el crecimiento de centros de datos en una región que enfrenta periodos recurrentes de sequía. El debate no es menor: la llegada de infraestructura tecnológica puede traer inversión y empleo, pero también presión sobre recursos hídricos limitados.
Uruguay vivió una situación similar durante la crisis hídrica de 2023, cuando surgieron protestas por la asignación de agua a proyectos industriales mientras la población enfrentaba restricciones en el acceso al agua potable. Estos casos muestran que la infraestructura digital también puede convertirse en una fuente de tensión social cuando compite por recursos esenciales.
El informe también advierte sobre una brecha digital con dimensión ambiental. Actualmente, la infraestructura de inteligencia artificial está concentrada en pocos países. Para 2025, solo 32 naciones albergaban centros de datos especializados en IA, y cerca del 90% de esa capacidad se concentraba en Estados Unidos y China.
Esta distribución desigual limita la participación de economías en desarrollo dentro de la nueva economía tecnológica. Al mismo tiempo, muchos impactos ambientales asociados a la cadena de suministro pueden trasladarse hacia regiones con menor capacidad regulatoria o menor acceso a los beneficios económicos de la IA.
La extracción de minerales, la disposición de residuos electrónicos y la instalación de infraestructura pueden generar presiones adicionales sobre comunidades que no necesariamente participan en las ganancias de la transformación digital.
La generación de residuos electrónicos será otro desafío. Los investigadores estiman que para 2030 podrían producirse hasta 2.5 millones de toneladas métricas de desechos tecnológicos cada año vinculados con la infraestructura de inteligencia artificial.
Muchos de estos residuos terminan en países con sistemas limitados de gestión ambiental, exponiendo a comunidades vulnerables a sustancias tóxicas y materiales peligrosos. Esto amplía la discusión sobre responsabilidad compartida dentro de las cadenas globales de suministro tecnológico.
La inteligencia artificial no existe en un vacío. Cada avance digital implica decisiones sobre energía, agua, suelo, minerales, residuos, gobernanza y justicia ambiental. Por eso, su crecimiento debe analizarse con una visión más amplia que considere tanto sus beneficios como sus costos ocultos.
Ante este escenario, los autores del informe proponen avanzar hacia un modelo de gobernanza que evalúe de forma integral los impactos ambientales de la IA. Esto incluye permisos más estrictos, evaluaciones de impacto ambiental, mecanismos de consulta con comunidades locales y criterios financieros que contemplen no solo emisiones, sino también agua, territorio y residuos.
Gobiernos, inversionistas, empresas tecnológicas e instituciones financieras tendrán que revisar cómo se construye la infraestructura digital de los próximos años. El crecimiento de la IA puede impulsar productividad, innovación y desarrollo económico, pero también puede profundizar desigualdades ambientales si no se gestiona con criterios claros.
La demanda de agua de la IA se perfila como uno de los grandes retos de la próxima década. A medida que más sectores adopten estas herramientas, será necesario garantizar que los centros de datos operen dentro de límites sostenibles y no comprometan recursos esenciales para las comunidades.
El desafío no será únicamente construir sistemas más inteligentes. También será construirlos de forma responsable, con infraestructura capaz de reducir impactos, transparentar consumos y respetar los límites planetarios.
La inteligencia artificial puede aportar soluciones importantes para la ciencia, la salud, la educación, la productividad y la transición energética. Pero su desarrollo deberá responder a una pregunta cada vez más urgente: cómo aprovechar su potencial sin trasladar sus costos ambientales a las personas y territorios con menos capacidad de defender sus recursos.
