El Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) publicó el informe “Costo ambiental de la inteligencia artificial: huella de carbono, agua y suelo”, en el que advierte que los usos actuales de la tecnología demandan cada vez más recursos naturales y que las evaluaciones actuales, centradas principalmente en las emisiones de carbono del entrenamiento, no abarcan el panorama completo.
Cada kilovatio-hora de electricidad generada por IA conlleva una huella hídrica (derivada de la refrigeración y la generación) y una huella de suelo (derivada de la infraestructura y las cadenas de suministro). Estas huellas pueden tener efectos opuestos, por lo que reducir una puede aumentar el impacto de otra, según el documento.
El informe cuantifica que el consumo mundial de electricidad de los centros de datos, estimado en 448 teravatios-hora (TWh) en 2025, podría alcanzar los 945 TWh en 2030.
Científicos de la #ONU alertan de que los usosempleados de la tecnología actual exigen cada vez más recursos naturales. 🤖
— Red del Agua UNAM (@Agua_UNAM) June 24, 2026
Consulta el informe publicado por el Instituto Universitario de #NacionesUnidas para el Agua, el #MedioAmbiente y la Salud. 🌱💧
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Se proyecta que la huella hídrica asociada será de 9.3 billones de litros y la huella de suelo superará los 14 mil 500 kilómetros cuadrados. Además, señala que la inferencia, y no el entrenamiento, genera la mayor parte del consumo energético de la IA: una vez implementado un modelo, miles de millones de interacciones diarias con los usuarios consumen entre el 80 y 90 por ciento de su energía total. Solo ChatGPT procesa alrededor de 2 mil 500 millones de mensajes al día.
El consumo energético varía considerablemente según la tarea, una consulta de chat consume aproximadamente 200 veces más energía que una clasificación de texto básica; una imagen de IA consume alrededor de mil 450 veces más, y un solo vídeo corto puede coincidir con 200 mil clasificaciones de spam.
La energía necesaria para generar una imagen con IA es suficiente para alimentar una bombilla LED de 10 vatios durante 17 minutos, mientras que un vídeo de alta complejidad requiere energía para alimentarla durante 42 horas.
El consumo de agua asociado a la electricidad es de aproximadamente dos cucharadas (29 mililitros) para una sola imagen, pero aumenta a 4.1 litros para un vídeo complejo, casi equivalente a las necesidades de agua potable de una persona durante dos días.
El informe advierte que las mejoras en la eficiencia por sí solas no bastarán para frenar el crecimiento, además, la infraestructura de IA podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030.
El informe propone un ecosistema de IA responsable basado en seis principios: transparencia, eficiencia desde el diseño, equidad y justicia ambiental, responsabilidad del ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible, para garantizar que la innovación avance sin trasladar costos ambientales a comunidades vulnerables.
