El crecimiento de los grandes centros de datos necesarios para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial está elevando la demanda eléctrica y la presión sobre los recursos hídricos. Organismos internacionales reclaman más transparencia y normas que obliguen a las empresas tecnológicas a medir y reducir su huella ambiental.
La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología intangible, pero su funcionamiento depende de una extensa infraestructura física: centros de datos, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, chips, minerales, suelo y grandes cantidades de agua.
El acelerado desarrollo de los modelos generativos está incrementando la capacidad informática necesaria para su entrenamiento y uso cotidiano. Esta expansión amenaza con convertir los centros de datos en uno de los grandes focos de crecimiento de la demanda eléctrica durante los próximos años.
La Agencia Internacional de la Energía calcula que el consumo mundial de electricidad de estas instalaciones podría duplicarse de aquí a 2030, hasta alcanzar aproximadamente 945 teravatios hora anuales, algo menos del 3 % de la demanda eléctrica global prevista.
El consumo de los centros dedicados principalmente a la inteligencia artificial crece todavía más deprisa. Según la agencia, su demanda eléctrica aumentó alrededor de un 50 % durante 2025.
Una huella hídrica menos visible
La presión ambiental no se limita a la electricidad. Muchos centros de datos utilizan agua para refrigerar los servidores y mantenerlos dentro de temperaturas seguras. También existe un consumo indirecto asociado a la producción de la electricidad que alimenta las instalaciones.
El impacto hídrico, sin embargo, varía considerablemente. Depende del sistema de refrigeración, el clima, la disponibilidad local de agua y la composición de la red eléctrica. Un centro instalado en una región cálida y sometida a estrés hídrico puede generar consecuencias muy diferentes a las de otro situado en una zona fría y abastecida con energías de bajas emisiones.
Esta diversidad dificulta establecer una cifra universal para la huella ambiental de una consulta o un modelo de inteligencia artificial. También revela una de las principales debilidades del debate actual: la falta de datos comparables y verificables proporcionados por las propias empresas.
El riesgo de trasladar los costes a la sociedad
La construcción masiva de centros de datos puede obligar a reforzar redes eléctricas, prolongar el funcionamiento de centrales de combustibles fósiles y competir por el agua con hogares, agricultura e industria.
Aunque las empresas tecnológicas destacan las mejoras en la eficiencia de sus servidores, estas ganancias no garantizan una reducción del consumo total. El aumento continuo de la capacidad instalada y del número de usuarios puede absorber —e incluso superar— el ahorro obtenido mediante equipos más eficientes.
Los beneficios económicos y tecnológicos de la inteligencia artificial tampoco deben ocultar una cuestión distributiva: quién obtiene los beneficios de estas infraestructuras y quién asume sus costes energéticos, ambientales y territoriales.
Regular antes de que la presión sea irreversible
Los organismos internacionales recomiendan exigir a los operadores información detallada sobre su consumo de electricidad y agua, sus emisiones, la eficiencia de los sistemas de refrigeración y el origen de la energía utilizada.
También plantean incorporar criterios de disponibilidad hídrica y capacidad eléctrica antes de autorizar nuevas instalaciones, favorecer la reutilización del calor residual y establecer objetivos obligatorios de eficiencia.
El desafío no consiste en detener el desarrollo de la inteligencia artificial, sino en impedir que su expansión se apoye en un consumo de recursos opaco y sin límites. Sin regulación y planificación pública, los costes físicos de la revolución digital podrían terminar recayendo sobre los territorios y ciudadanos que menos se benefician de ella.
