¿Por qué la inteligencia artificial consume tanta agua? El impacto detrás de cada consulta
Cada vez que hacemos una consulta en un chatbot, generamos una imagen con inteligencia artificial o utilizamos un asistente virtual, pocas veces pensamos en la infraestructura que hace posible esa interacción. Y aunque solemos hablar constantemente de “la nube”, en la realidad no solemos dimensionar que todo esto funciona gracias a enormes centros de datos repartidos por el mundo, donde miles de servidores trabajan las 24 horas del día.
Dicha capacidad de procesamiento genera una gran cantidad de calor. Para evitar que los equipos se sobrecalienten y garantizar que continúen funcionando de forma segura, muchos centros de datos utilizan sistemas de refrigeración que requieren agua o tecnologías que, de forma directa o indirecta, también tienen una huella hídrica.
Por ello, el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial también abre un debate sobre su impacto ambiental y la importancia de desarrollar soluciones cada vez más sostenibles.
¿Por qué la inteligencia artificial necesita agua?
Cuando utilizamos una herramienta de inteligencia artificial, la información no se procesa en nuestro teléfono o computadora. En realidad, la solicitud viaja hasta un centro de datos, instalaciones que albergan miles de servidores especializados capaces de realizar millones de operaciones por segundo.
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Estos servidores trabajan de manera continua para responder consultas, almacenar información, entrenar modelos de inteligencia artificial y ofrecer servicios digitales a millones de personas al mismo tiempo. Como cualquier equipo electrónico de alto rendimiento, al funcionar producen calor.
Si ese calor no se controla, el rendimiento disminuye y los equipos pueden sufrir daños. Por esta razón, los centros de datos incorporan diferentes sistemas de refrigeración que mantienen la temperatura dentro de rangos seguros.
No todos los centros de datos utilizan agua de la misma forma
Algunas instalaciones utilizan aire exterior cuando las condiciones climáticas lo permiten, reduciendo significativamente la necesidad de agua. Otras emplean sistemas de refrigeración evaporativa, donde parte del agua se evapora para disipar el calor generado por los servidores. También existen tecnologías de circuito cerrado y sistemas de refrigeración líquida que recirculan el agua y mejoran la eficiencia del proceso.
La elección del sistema depende de diversos factores, entre ellos:
- El clima de la región.
- La temperatura ambiente durante el año.
- El tamaño del centro de datos.
- La eficiencia energética de los equipos.
- Las estrategias ambientales implementadas por cada empresa.
Es decir que un centro de datos ubicado en una región fría puede aprovechar el aire exterior durante buena parte del año, mientras que otro instalado en una zona con altas temperaturas requerirá sistemas de refrigeración más intensivos.
¿Cuánta agua puede consumir la inteligencia artificial?
En los últimos años se han difundido publicaciones que atribuyen una cantidad fija de agua a cada consulta realizada a la IA. Sin embargo, investigadores, como Pengfei Li y Shaolei Ren, de la Universidad de California, Riverside, señalan que no existe un valor universal, ya que la huella hídrica de la inteligencia artificial depende de factores como la ubicación del centro de datos, el sistema de refrigeración, la fuente de energía utilizada y el momento en que se procesa la solicitud.
Entre ellos se encuentran:
- Modelo de inteligencia artificial.
- Complejidad de la tarea solicitada.
- Tiempo de procesamiento.
- Ubicación del centro de datos.
- Eficiencia de los servidores.
- Sistema de refrigeración.
- Fuente de electricidad utilizada.
Esto significa que dos consultas aparentemente similares podrían tener una huella hídrica diferente dependiendo de dónde y cómo fueron procesadas.
Los especialistas también señalan que una parte importante del impacto no proviene únicamente del agua utilizada para enfriar los servidores. Una fracción considerable de la huella hídrica está relacionada con la producción de la electricidad que alimenta toda esa infraestructura. Si la energía procede de fuentes que requieren grandes volúmenes de agua para su generación, el impacto indirecto aumenta.
Más IA es igual a mayor demanda de infraestructura
El rápido avance de la inteligencia artificial está impulsando la construcción de nuevos centros de datos en distintas regiones del mundo. Organismos internacionales estiman que el consumo eléctrico de estas instalaciones continuará creciendo durante los próximos años debido al aumento de servicios digitales, almacenamiento en la nube y aplicaciones de IA.
Este escenario ha llevado a que gobiernos, investigadores y empresas tecnológicas busquen formas de reducir tanto el consumo energético como el uso de agua asociado a estas infraestructuras. Actualmente, el desafío no consiste únicamente en desarrollar modelos de inteligencia artificial más potentes, sino también en hacerlo de una manera compatible con el cuidado de los recursos naturales.
¿La inteligencia artificial consume agua directamente?
La inteligencia artificial, como software, no utiliza agua por sí sola. El consumo está asociado a la infraestructura física que hace posible su funcionamiento.
Por ello, cuando se habla de la huella hídrica de la inteligencia artificial, en realidad se hace referencia al agua utilizada durante diferentes etapas del proceso, entre ellas:
- La refrigeración de los centros de datos.
- La generación de electricidad que alimenta los servidores.
- La fabricación de componentes electrónicos, como procesadores y sistemas de almacenamiento.
- La construcción y operación de la infraestructura tecnológica.
Esto significa que el impacto no depende únicamente de una consulta realizada por un usuario, sino de todo el ecosistema que permite que esa tecnología funcione de forma continua.
¿Qué están haciendo las empresas para reducir este impacto?
A medida que aumenta el uso de la inteligencia artificial, también crece el interés por desarrollar centros de datos más eficientes. En los últimos años, diversas empresas tecnológicas han comenzado a implementar estrategias para reducir el consumo de agua y energía.
Una de las principales líneas de trabajo consiste en mejorar los sistemas de refrigeración. También está creciendo el uso de tecnologías de refrigeración líquida de alta eficiencia, especialmente para servidores dedicados al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, ya que permiten disipar el calor de forma más precisa y con un menor consumo de recursos.
Además, muchas compañías están apostando por energías renovables para abastecer sus centros de datos y por herramientas de inteligencia artificial capaces de optimizar el funcionamiento de los propios sistemas de refrigeración. Esto permite ajustar automáticamente la temperatura según la carga de trabajo, reduciendo tanto el consumo eléctrico como la necesidad de enfriamiento.
El desarrollo tecnológico aún debe avanzar hacia modelos más sostenibles que combinen innovación, eficiencia y una mejor gestión de los recursos naturales.
¿Cómo podemos hacer un uso más responsable de la inteligencia artificial?
Si bien el mayor impacto ambiental depende de la infraestructura tecnológica, como usuarios podemos contribuir a un uso más consciente de las herramientas digitales.
Algunas acciones sencillas son:
- Utilizar la inteligencia artificial cuando realmente aporte valor y evitar generar consultas repetitivas o innecesarias.
- Formular preguntas claras y completas para reducir el número de interacciones requeridas.
- Aprovechar la IA como apoyo para aprender, crear o resolver problemas, sin depender de ella para tareas que pueden realizarse de manera sencilla.
- Mantener una actitud crítica frente a la información generada por estas herramientas y verificar los datos cuando sea necesario.
- Recordar que toda actividad digital, desde enviar un correo electrónico hasta almacenar archivos en la nube, requiere infraestructura física y recursos para funcionar.
¿Sabías que generar imágenes con inteligencia artificial también tiene un costo ambiental? El agua y la energía que se necesitan para crear una sola imagen pueden sorprenderte.
Conoce más sobre este impacto oculto y cómo podemos reducirlo en nuestro blog: https://t.co/EJiQymEWMg pic.twitter.com/8SnOZ0tEVa— Aguakan (@DHCAGUAKAN) April 16, 2025
Así como pequeñas acciones ayudan a reducir el desperdicio de agua en casa, un uso más eficiente de la tecnología también forma parte de una cultura de consumo responsable.
Comprender cómo funciona esta tecnología permite tomar decisiones más informadas y reconocer que, detrás de cada servicio digital, existe una red de equipos que requiere recursos para operar.
