NUEVO INFORME DE NACIONES UNIDAS
La ONU alerta del impacto de la IA en el agua, el suelo y el consumo energético
La expansión de la inteligencia artificial está acentuando las desigualdades globales. Los beneficios se concentran en los países más desarrollados, mientras que los costes ambientales recaen en el Sur Global. Un informe de Naciones Unidas advierte de la falta de datos comparables para medir su huella y señala que usos como la generación de vídeo incrementan de forma significativa su consumo energético.
Publicidad
Usar herramientas de inteligencia artificial se ha convertido en algo cotidiano para millones de personas. Sin embargo, la sociedad percibe la IA como una innovación virtual o una herramienta digital, sin asociarla con la enorme infraestructura y las cadenas de suministro que la sostienen.
Se utilizan a diario para buscar información o generar textos e imágenes, pero detrás de cada interacción se activa una red tecnológica global que consume recursos y genera una huella ambiental poco visible para el usuario.
Naciones Unidas ha publicadoun informe en el que advierte del alcance de la IA más allá del consumo eléctrico. El documento presenta la visión más completa hasta la fecha sobre sus costes ambientales, al incluir la huella hídrica y de uso del suelo, los residuos electrónicos y la distribución desigual de los beneficios y cargas a escala global.
"Algunas tareas de IA demandan más energía que otras tareas digitales convencionales. Por ejemplo, una imagen generada por IA típica requiere unas 2,9 Wh, alrededor de 60 veces más electricidad que una respuesta breve de texto. La generación de vídeo es aún más exigente: clips de alta resolución en modelos grandes pueden superar los 415 Wh por clip", dice a SINC Kaveh Madani, director del Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH).
"Es decir, un único vídeo corto puede consumir tanta electricidad como cientos de imágenes. Las búsquedas en Google asistidas por IA pueden requerir casi diez veces más energía que las búsquedas convencionales", añade Madani, quien lideró el equipo de investigación.
Costes ambientales
La expansión de esta tecnología está vinculada a una compleja red de infraestructuras y cadenas de suministro que implica el funcionamiento de centros de datos, la fabricación de chips y un uso intensivo de recursos naturales, como energía, agua, suelo y minerales críticos.
Por su parte, Miriam Aczel, científica de UNU-INWEH y coautora del informe explica a SINC: "Tendemos a pensar en ella como software o como algo que existe 'en la nube'. Pero la IA no es solo código. La conciencia a este respecto está creciendo, pero las políticas y el debate público aún no han alcanzado plenamente la escala física de la toda esa infraestructura".
El informe busca cubrir las lagunas existentes en la gobernanza ambiental de la IA. Su análisis va más allá del enfoque centrado únicamente en el carbono al examinar los efectos indirectos asociados al consumo de energía.
Han cuantificado tanto el CO2 equivalente, como el consumo de agua y uso del suelo vinculado a la generación de electricidad necesaria para el funcionamiento de la IA a gran escala. Además, estos resultados varían según la ubicación y la combinación de fuentes energéticas de cada sistema.
"La IA no tiene una única huella. Su impacto ambiental depende del tipo que se utilice, de la tarea que realice, del tamaño del modelo, de dónde se ejecute el cómputo y de la fuente de electricidad que lo alimente", subraya Madani.
El documento afirma que los centros de datos con energías renovables no son necesariamente sostenibles en escala global. / Damien Power
Uso de energías renovables
Por otro lado, el documento afirma que los centros de datos con energías renovables no son necesariamente sostenibles en escala global. Según los autores, ser "bajo en carbono" no implica menor consumo de agua o de suelo, y una evaluación limitada puede desplazar las cargas ambientales hacia regiones con estrés hídrico o presión sobre el territorio, agravando las desigualdades locales.
"La IA es global en su uso, pero su infraestructura está altamente concentrada. Los costes no siempre recaen en los mismos lugares que los beneficios. Pueden aparecer a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA: extracción de minerales críticos, generación de electricidad, uso de agua, presión sobre el suelo, red de refrigeración y residuos electrónicos", enfatiza Aczel.
El gasto en inteligencia artificial podría superar este año los 2,5 billones de dólares. Además, el mercado global pasaría de 189.000 millones en 2023 a casi 5 billones en 2033, lo que supone un crecimiento de 25 veces en menos de una década.
Si los centros de datos se consideraran un país, su consumo en 2025 los situaría como el undécimo mayor consumidor mundial, al nivel de Francia. / Adobe Stock
Consumo energético en aumento
El crecimiento de la inteligencia artificial se traduce en un fuerte aumento del consumo energético. Si los centros de datos se consideraran un país, su consumo en 2025 —448 TWh— los situaría como el undécimo mayor consumidor mundial, al nivel de Francia. La IA representaría alrededor del 20% del consumo eléctrico de estos centros.
En Irlanda, los centros de datos ya consumen el 21% de la electricidad, más que los hogares urbanos, y el operador de la red ha frenado nuevas conexiones en Dublín hasta 2028. Si esa proporción alcanzara el 40% en 2030, el consumo asociado podría subir a 374 TWh. En la tendencia actual, llegaría a 945 TWh, cerca del 3% del consumo eléctrico global y suficiente para abastecer a 1.300 millones de personas durante más de cinco años.
Según el origen de la electricidad, las emisiones podrían alcanzar 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente, mientras que la huella territorial superaría los 14.000 km² y el consumo de agua los 9,3 billones de litros, suficiente para cubrir las necesidades mundiales durante 1,6 años.
Medir para poder regular
La transparencia es la primera medida urgente para reducir el impacto ambiental de la IA, según los autores. "No podemos gestionar lo que no podemos medir", advierte Madani, que señala la falta de datos públicos y comparables.
"Actualmente hay muy poca información pública estandarizada, lo que impide evaluar los impactos reales o comprobar si la eficiencia anunciada es efectiva o si las cargas ambientales se desplazan entre regiones", argumenta Aczel. Por ello, el informe reclama un sistema estandarizado de medición y reporte ambiental que permita comparar proveedores y jurisdicciones.
La transparencia, subrayan, "es el primer requisito para lograr reducir el consumo", aunque no suficiente por sí sola. En algunos casos podrían ser necesarios límites directos, especialmente donde la presión sobre el agua o las redes energéticas es elevada.
Portada del informe. / UNU-INWEH
El estudio propone además varias medidas prácticas: diseñar modelos más eficientes y adaptados a cada tarea, mejorar la eficiencia energética y hídrica de los centros de datos y situarlos en regiones con menor impacto ambiental, y aumentar la transparencia en su consumo de recursos.
También destaca el papel de los usuarios y organizaciones, a quienes recomienda un uso "adaptado a la tarea", eligiendo siempre la opción más ligera posible. "Una respuesta breve tiene una huella menor que una imagen, y el vídeo es aún más intensivo", recalca la investigadora.
Menos cortesía y más eficiencia
Entrenar modelos de IA requiere grandes cantidades de energía. Los cerca de 100 GWh necesarios para ChatGPT-5 equivalen al consumo anual de 770.000 personas en África subsahariana y su huella hídrica alcanza los 1.000 millones de litros.
El mayor impacto, sin embargo, procede del uso cotidiano. ChatGPT procesa unos 2.500 millones de consultas al día, con un consumo estimado de 383 GWh al año. Integrada en plataformas masivas, una búsqueda generativa puede consumir hasta diez veces más energía que una convencional.
"Una respuesta breve de texto, una imagen y un vídeo de alta resolución tienen resultados ambientales muy diferentes. Por eso la gobernanza de la IA debe ir más allá de las declaraciones generales sobre 'tecnología digital' y analizar cuidadosamente tareas, modelos, sistema y ubicaciones específicas", declara Madani.
Incluso el lenguaje del usuario influye. Eliminar la cortesía ('por favor', 'gracias') puede reducir el consumo al acortar respuestas. Un modo más conciso podría ahorrar hasta 87–98 GWh al año.
Conforme esta tecnología se integra en plataformas de uso masivo, su demanda energética puede convertirse en un problema a gran escala. / Pexels
El vídeo dispara el consumo
La generación de vídeo es uno de los retos emergentes. Un único vídeo de alta resolución puede requerir más energía que cientos de imágenes generadas por inteligencia artificial, y su consumo crece rápidamente con la resolución y el número de fotogramas.
Los autores advierten de que, conforme esta tecnología se integra en plataformas de uso masivo, su demanda energética puede convertirse en un problema a gran escala.
El estudio también alerta del aumento de los residuos electrónicos. Para 2030, la IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de desechos electrónicos al año, una cantidad equivalente al peso de unas 250 Torres Eiffel.
Si los centros de datos se consideraran un país, estarían al nivel de Francia. / Adobe Stock
El Sur Global asume el coste
Los minerales necesarios para fabricar el hardware de la IA suelen extraerse en condiciones que generan daños ambientales y sociales, especialmente en países del Sur Global.
Aczel lo resume así: "La brecha digital entre países ricos y pobres sigue siendo un problema importante. El Sur Global continúa suministrando minerales críticos —el 'combustible' de la cuarta revolución industrial— a los países ricos, que tienen la capacidad económica para desarrollar, instalar y operar la IA y los centros de datos. El sur debe lidiar con la contaminación derivada de la extracción de minerales críticos sin aprovechar los beneficios de la IA".
Solo 32 países cuentan con infraestructura de nube especializada en inteligencia artificial, concentrada en un 90% en Estados Unidos y China. Más de 150 países carecen de capacidad soberana de cómputo.
Incluso dentro de los países ricos, algunos centros de datos se construyen en comunidades con escasez de agua, limitaciones de la red eléctrica y poca influencia política. "Por eso, una gobernanza responsable de la IA debe preguntarse no solo si la tecnología es potente o innovadora, sino también: quién se beneficia, quién decide, quién paga el coste ambiental y quién participa en la configuración del futuro de la IA", continúa el director del UNU-INWEH.
Estos últimos dependen de proveedores externos y tienen poco control sobre el acceso a estas tecnologías, sus costes o la gestión de los datos.
Como resultado, se amplía la brecha entre los países que desarrollan y controlan la inteligencia artificial y aquellos que se limitan a utilizarla, asumiendo con frecuencia una parte importante de sus costes ambientales.
Recomendaciones importantes
Por último, el documento recoge recomendaciones dirigidas a gobiernos, industria, usuarios, operadores de centros de datos, inversores, comunidades e instituciones internacionales. En ellas subraya la necesidad de medir y regular la huella completa de la inteligencia artificial.
"La IA puede aportar enormes beneficios en salud, educación o clima, pero solo si su desarrollo se mantiene dentro de límites planetarios mediante transparencia, cooperación y diseño responsable", recoge el informe.
"El objetivo no es frenar la IA, sino evitar el uso innecesario de recursos y asegurar que se diseñe, alimente y gobierne de manera responsable", concluyen Aczel y Madani.
Referencia:
Aczel, M., Chamanara, S., Matin, M., Farsi, A., Marwala, T., Madani, K. "Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints". United Nations University Institute for Water, Environment and Health(UNU-INWEH).
Publicidad