¿Cuántos litros de agua consume un video creado con IA? Un estudio de la ONU revela un número alarmante

El boom de la inteligencia artificial (IA) esconde un costo ambiental que hasta ahora pocos tenían en el radar. Un documento reciente del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas encendió las alarmas. El dato que más impacta es que el procesamiento que hace falta para crear un solo video mediante IA llega a demandar hasta 4,1 litros de agua.

Para entender este fenómeno, hay que recordar que la IA no flota en el aire. Cada comando, consulta o archivo que generamos viaja a centros de datos que albergan miles de servidores en funcionamiento simultáneo.

Estos equipos levantan temperaturas altísimas y, para evitar que colapsen, requieren sistemas de refrigeración que operan a partir de electricidad y de millones de litros de agua. El impacto ecológico va mucho más allá de la huella de carbono, ya que abarca el uso intensivo de recursos hídricos, la ocupación de grandes superficies de tierra y la extracción de minerales para el hardware.

Las proyecciones que los investigadores hacen para el año 2030 son preocupantes. Se calcula que estos complejos tecnológicos consumirán cerca de 945 teravatios por hora de electricidad anuales, un volumen que triplica el gasto eléctrico combinado de naciones como Pakistán, Bangladesh y Nigeria.

En sintonía con esto, la huella hídrica global de la industria podría trepar a los 9,3 billones de litros de agua por año, mientras que la infraestructura física necesaria superará los 14.500 kilómetros cuadrados de superficie.

Otro punto del estudio derriba un mito común: el gasto fuerte no ocurre solo cuando los ingenieros entrenan a los modelos de inteligencia artificial. Al contrario, entre el 80% y el 90% del consumo energético total sucede en el día a día, cuando millones de usuarios comunes interactúan en tiempo real con plataformas de generación de texto o contenido multimedia. Cada clic cuenta, y el planeta lo siente.

Voracidad energética de la IA

El consumo eléctrico asociado a los centros de datos crece a un ritmo que supera las expectativas iniciales, y según dos reportes del World Economic Forum y Accenture estima que la demanda de estas instalaciones podría pasar del 1% global actual a superar el 3% hacia 2030. Para 2035, el consumo proyectado alcanzaría los 1.200 teravatios-hora, lo que equivale a sumar la demanda eléctrica de varios países europeos medianos en menos de una década.

A pesar de estas cifras, la misma capacidad de procesamiento que genera ese consumo ofrece oportunidades tangibles para reducirlo. Casos documentados en manufactura, logística y gestión de edificios muestran reducciones de consumo de entre el 10% y el 60% mediante el uso de sistemas inteligentes, con lo cual los números respaldan este potencial en diversos sectores industriales que buscan mejorar su desempeño ambiental.

Empresas de tecnología industrial ya lograron recortar el consumo eléctrico por unidad producida en un 24% en sus plantas inteligentes y, del mismo modo, una compañía de telecomunicaciones global redujo en un 40% la electricidad necesaria para transmitir datos tras aplicar procesos de virtualización e inteligencia artificial. Estos resultados demuestran que el ahorro energético es una meta ambiental y a la vez una realidad operativa.

En el sector salud, se reportaron casos donde la integración de estas capacidades desde el diseño de las plantas permitió una caída del 23% en el consumo energético, y además, se registró una disminución del 26% en las emisiones de gases de efecto invernadero en dichas instalaciones. Estas experiencias confirman que la sostenibilidad puede estar integrada de manera nativa en la infraestructura industrial moderna.

La eficiencia es una decisión de negocios

Belén Arce, Líder de Sostenibilidad en Accenture Argentina, señala que este potencial requiere decisiones de negocio deliberadas que abarquen desde el diseño del modelo hasta la ubicación de los centros de datos, además de la elección de fuentes de energía renovables para alimentar estos sistemascomo otro factor determinante para que la tecnología cumpla su promesa de eficiencia.

Para orientar este proceso, se propone un marco de acción denominado "IA de energía neta positiva", un concepto que busca alcanzar un estado en el que los ahorros energéticos habilitados por la herramienta superen el consumo generado durante todo su ciclo de vida, con el objetivo de transformar la paradoja en un progreso medible que beneficie tanto a las empresas como al entorno global.

El marco de trabajo se articula sobre tres ejes fundamentales, comenzando por el diseño centrado en la eficiencia, lo que implica incorporar criterios de sostenibilidad desde el inicio del desarrollo de cualquier sistema de inteligencia artificial. Al priorizar el bajo consumo desde la etapa de programación, se sientan las bases para un desplieue responsable y escalable.

El segundo eje consiste en desplegar la tecnología para maximizar su impacto sistémico, lo que asegura priorizar aplicaciones en la optimización de redes eléctricas, la gestión inteligente de grandes edificios y el mantenimiento predictivo industrial, áreas que representan los puntos de mayor retorno en términos de ahorro energético y reducción de desperdicios en la economía real.

Como tercer punto, se destaca la gestión de la demanda con intención para crear conciencia sobre el costo real de cada proceso e incluye abordar el fenómeno de los "dark data", que son datos almacenados que nadie vuelve a consultar y que representan entre el 60% y 75% de la información guardada en algunas organizaciones. Reducir este almacenamiento innecesario es una medida directa para bajar el consumo de los centros de datos.

Costo adicional o competitividad

Los autores del reporte acuñaron el término "paradoja energética de la IA"; para describir esta tensión: una tecnología que, mal gestionada, puede acelerar la crisis climática, pero que, desplegada estratégicamente, puede convertirse en el motor más eficiente de la transición energética.

La sostenibilidad no debe verse como un costo adicional, sino como una palanca de competitividad y resiliencia, con lo cual al optimizar los sistemas, las empresas también reducen sus costos operativos y se preparan mejor para un mercado donde la energía será más costosa y regulada.

Quienes integren métricas de eficiencia energética en su estrategia actual obtendrán una ventaja competitiva de largo plazo, pero se advierte que sin una gestión activa, el crecimiento desmedido de la tecnología podría neutralizar los avances logrados con las energías renovables.

Las redes eléctricas en varias regiones ya enfrentan presiones y cuellos de botella que amenazan la expansión tecnológica y la integración energética, ante lo cual el riesgo de no actuar implica profundizar brechas digitales y limitar el acceso equitativo a los recursos esenciales.