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No es solo CO₂: la ONU demuestra cómo la IA consumirá en 2030 tanta agua como 1.300 millones de personas

El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial amenaza con dejar una huella ambiental sin precedentes antes de que acabe esta década. Según un informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-Inweh), los centros de datos que sostienen la IA consumirán en 2030 cerca de 945 teravatios-hora de electricidad —casi el triple del consumo anual conjunto de Pakistán, Bangladesh y Nigeria— y demandarán tanta agua como la que necesitan para beber los 1.300 millones de habitantes del África subsahariana. Su huella sobre el terreno superará los 14.500 kilómetros cuadrados, una superficie que casi dobla el área metropolitana de Yakarta.

El documento, titulado Costo ambiental del uso de energía de la IA: huella de carbono, agua y suelo, cuestiona la forma en que se ha venido midiendo el impacto del sector. La mayoría de los análisis existentes se han centrado exclusivamente en las emisiones de carbono, ignorando que cada kilovatio-hora empleado en entrenar o ejecutar un sistema de IA arrastra también una huella hídrica —por la refrigeración y la generación de energía— y una huella sobre el suelo, derivada de la infraestructura y las cadenas de suministro.

El informe advierte además de que estas tres huellas no evolucionan en paralelo. Sustituir el carbón por bioenergía puede reducir la huella de carbono de la electricidad en torno a un 70%, pero al mismo tiempo dispara la huella hídrica más de treinta veces y la territorial hasta cien veces. La conclusión, para la ONU, es clara: apostar por energías bajas en carbono no garantiza automáticamente un menor consumo de agua ni de suelo, y evaluar la sostenibilidad de la IA con una única métrica puede esconder trasvases de impacto hacia regiones ya sometidas a estrés hídrico o territorial.

Una demanda energética que ya es comparable a la de un Estado

La escala del problema es visible incluso antes de llegar a 2030. En 2025, los centros de datos globales consumieron unos 448 teravatios-hora de electricidad. Tomados en conjunto, serían el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, por detrás de Francia y por delante de Arabia Saudita.

Una consulta de chat convencional consume aproximadamente 200 veces más energía que una clasificación de texto básica. Generar una sola imagen puede requerir unas 1.450 veces esa referencia

El tipo de tarea marca diferencias enormes en el gasto energético. Una consulta de chat convencional consume aproximadamente 200 veces más energía que una clasificación de texto básica. Generar una sola imagen puede requerir unas 1.450 veces esa referencia, y producir un vídeo corto con IA puede equivaler al consumo de 200.000 clasificaciones de spam. Sin embargo, decisiones como el modelo utilizado, la longitud de la solicitud o la resolución del resultado suelen quedar ocultas tras configuraciones predeterminadas que el usuario nunca llega a ver.

El informe también pone sobre la mesa la llamada paradoja de Jevons o efecto rebote: a medida que los modelos se vuelven más eficientes y baratos, se usan con mayor frecuencia, de modo que las ganancias de eficiencia quedan fácilmente neutralizadas por el simple aumento del volumen.

Una IA más eficiente y asequible implica un mayor consumo, lo que hace que la huella ambiental total sea mucho mayor que el ahorro que obtenemos gracias a las mejoras en la eficiencia

Lo explica el profesor Madani, coautor del estudio y reciente Premio del Agua de Estocolmo 2026, en la nota de prensa enviada por la ONU a la prensa: “Mucha gente piensa que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que la tecnología mejora y los procesos se vuelven más eficientes. Pero esa es solo una visión parcial del problema general. Una IA y una energía más eficientes y asequibles implican un mayor consumo de IA, lo que hace que la huella ambiental total sea mucho mayor que el ahorro que obtenemos gracias a las mejoras en la eficiencia”.

Los costes se concentran donde menos se usa

La distribución geográfica del impacto agrava la inequidad. Irlanda es un ejemplo extremo: en 2023, los centros de datos representaron el 21% del consumo eléctrico nacional, superando al conjunto de los hogares urbanos del país, lo que llevó al operador de la red a suspender nuevas autorizaciones en el entorno de Dublín hasta 2028. Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas anuales de residuos electrónicos, buena parte de los cuales terminarían en economías de bajos ingresos con escasas salvaguardias ambientales.

Más de 150 países carecen de acceso real a computación soberana para IA, lo que el informe encuadra no solo como una brecha económica, sino como un problema de justicia ambiental

El doctor Mir Matin, director del Programa de Análisis Geoespacial, Climático y de Infraestructuras de UNU-Inweh, señala la paradoja geográfica del modelo actual: “Si se compara la ubicación de los centros de datos con las zonas más afectadas por la escasez de agua, se observa que en algunos casos se producen las mismas regiones. Además, las comunidades que viven cerca de estos centros no son necesariamente las que utilizan la IA que se ejecuta allí. Esa asimetría es el problema. Si no la solucionamos, seguiremos repitiendo patrones antiguos, donde algunos lugares asumen los costos y otros se benefician”.

Solo 32 países cuentan con centros de datos especializados en IA, y el 90% de esa capacidad está concentrada en apenas dos de ellos. Más de 150 países carecen de acceso real a computación soberana para IA, lo que el informe encuadra no solo como una brecha económica, sino como un problema de justicia ambiental: quienes quedan fuera del reparto de beneficios son con frecuencia los mismos que soportan la extracción de minerales críticos y la gestión de los residuos electrónicos.

El rector de la Universidad de las Naciones Unidas y subsecretario general de la ONU, Tshilidzi Marwala, pone el acento en la dimensión política del reto: “El desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las zonas privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la IA. La IA sin duda puede impulsar la prosperidad y el bienestar humano. Si lo hace de forma equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica”.

El informe no plantea un escenario catastrofista, sino que concluye que una IA compatible con los límites del planeta es posible, a condición de que la expansión de capacidad vaya acompañada de medición rigurosa, transparencia y responsabilidad compartida por todos los actores del ecosistema.