Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas advierte que el crecimiento de la IA está aumentando no solo la demanda de electricidad, sino también el consumo de agua y la ocupación de suelo. El estudio plantea que medir únicamente las emisiones de carbono puede ocultar otros costos ambientales.
La inteligencia artificial suele presentarse como una revolución digital que ocurre en la nube. Sin embargo, detrás de cada consulta, imagen, video o proceso automatizado existen servidores, centros de datos, sistemas de refrigeración, redes eléctricas y grandes infraestructuras físicas que requieren recursos naturales.
Un nuevo informe de la Universidad de las Naciones Unidas, a través de su Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH), advierte que esta expansión podría ejercer una presión considerable sobre la electricidad, el agua y el suelo durante los próximos años. El estudio fue publicado en junio de 2026 y analiza precisamente estas tres dimensiones de la huella ambiental de la IA.
Una aclaración importante: no son 9,3 billones de litros solo por la IA
Una de las cifras que más ha llamado la atención es la de 9,3 billones de litros de agua al año para 2030.
El dato es correcto, pero necesita contexto: corresponde a la huella hídrica asociada a la electricidad que consumirían todos los centros de datos del mundo, no exclusivamente a la inteligencia artificial.
El informe estima que los centros de datos podrían demandar 945 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2030. La generación de esa electricidad tendría una huella hídrica de aproximadamente 9,32 billones de litros, equivalente a las necesidades domésticas básicas de agua durante un año de los cerca de 1.300 millones de habitantes del África subsahariana.
La IA, sin embargo, representa una parte cada vez mayor de ese consumo. Según el informe, los trabajos relacionados con IA representaron alrededor del 20% del consumo eléctrico de los centros de datos en 2025 y podrían llegar al 40% en 2030.
Bajo ese escenario, la electricidad utilizada específicamente por cargas de IA podría alcanzar unos 378 TWh en 2030, con una huella hídrica asociada de aproximadamente 3,7 billones de litros.
La electricidad también será un desafío
El crecimiento de los centros de datos es uno de los principales factores detrás del aumento de la demanda eléctrica.
En 2025, estas instalaciones consumieron aproximadamente 448 TWh a escala mundial. Si fueran consideradas como un país, ocuparían el puesto 11 entre los mayores consumidores de electricidad del planeta.
Para 2030, el consumo podría superar los 945 TWh, casi el 3% de la electricidad mundial proyectada. Esa cantidad sería casi tres veces el consumo combinado de Pakistán, Bangladesh y Nigeria.
La IA es uno de los principales motores de este crecimiento debido a la expansión de los modelos generativos y, especialmente, al aumento de su utilización cotidiana.
El informe también destaca que la mayor parte de la energía no necesariamente se consume durante el entrenamiento de los modelos. Una vez desplegados, los sistemas requieren electricidad cada vez que un usuario realiza una consulta o genera contenido. El estudio estima que entre 80% y 90% del consumo energético de la IA corresponde a la inferencia, es decir, al funcionamiento de los modelos ya entrenados.
El agua no solo se utiliza para enfriar servidores
Cuando se habla del consumo de agua de la inteligencia artificial, suele pensarse exclusivamente en los sistemas de refrigeración de los centros de datos.
Pero la investigación de UNU-INWEH plantea una mirada más amplia. La llamada huella hídrica también incluye el agua utilizada indirectamente para producir la electricidad que alimenta esas instalaciones.
Por eso, el impacto puede variar considerablemente dependiendo de dónde esté ubicado un centro de datos y de qué fuentes provenga la electricidad que consume.
Un centro instalado en una zona con estrés hídrico puede generar una presión mucho mayor sobre las comunidades locales que otro con características similares situado en una región con mayor disponibilidad de agua. Naciones Unidas advierte precisamente que los beneficios de la IA pueden ser globales mientras algunos de sus costos ambientales se concentran en determinadas comunidades.
También ocupa territorio
El tercer componente analizado por el informe es el suelo.
Para 2030, la electricidad necesaria para los centros de datos podría estar asociada con una huella territorial superior a 14.500 kilómetros cuadrados. El área sería aproximadamente el doble de la zona metropolitana de Yakarta.
En el caso específico de la IA, bajo el escenario en el que representa el 40% de la demanda eléctrica de los centros de datos, el informe calcula una huella de aproximadamente 5.744 kilómetros cuadrados asociada a la generación de esa electricidad.
Esto incluye no solamente la infraestructura informática, sino también el territorio necesario para producir y suministrar la energía utilizada.
¿Y las emisiones de CO₂?
Aquí también existe una diferencia importante entre la cifra general y la atribuible específicamente a la IA.
Los 945 TWh de electricidad proyectados para los centros de datos en 2030 podrían generar alrededor de 399 millones de toneladas de CO₂ equivalente, dependiendo de la combinación de fuentes energéticas utilizada. Esa cifra se acerca a las emisiones anuales de Reino Unido.
En el escenario específico de la IA, si esta representa el 40% del consumo de los centros de datos, la investigación calcula una huella de aproximadamente 158 millones de toneladas de CO₂ equivalente.
Por ello, afirmar que “la IA emitirá 400 millones de toneladas” simplifica demasiado el resultado. Los 400 millones corresponden al conjunto de los centros de datos, mientras que la estimación específica para las cargas de IA ronda los 158 millones de toneladas bajo el escenario estudiado.
Una energía más limpia no siempre significa menor huella ambiental
Uno de los hallazgos más llamativos del estudio es que reducir las emisiones de carbono no necesariamente disminuye todos los impactos ambientales.
El informe analiza, por ejemplo, el cambio de generación eléctrica basada en carbón hacia bioenergía. Según sus estimaciones, esta transición puede reducir aproximadamente 70% la huella de carbono, pero al mismo tiempo incrementar más de 30 veces la huella hídrica y hasta 100 veces la huella territorial.
Esto no significa que la bioenergía sea siempre una mala alternativa, sino que una evaluación ambiental basada únicamente en CO₂ puede pasar por alto otros costos.
La conclusión de los investigadores es que la sostenibilidad de la IA debe analizarse considerando simultáneamente carbono, agua y suelo.
La huella comienza incluso antes de utilizar la IA
El impacto ambiental tampoco termina en el consumo eléctrico de los centros de datos.
La fabricación de chips, servidores y otros componentes requiere minerales, energía y agua. Además, el rápido reemplazo de equipos genera residuos electrónicos.
El informe estima que la infraestructura relacionada con la IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030, una cantidad equivalente a casi 250 torres Eiffel.
Esto introduce otro desafío: buena parte de la infraestructura tecnológica está concentrada en determinados países, mientras que los residuos y los impactos de la extracción de minerales pueden terminar afectando a otras regiones.
Naciones Unidas pide medir el impacto completo
El informe de UNU-INWEH no plantea que haya que detener el desarrollo de la inteligencia artificial. Su conclusión es que la expansión de esta tecnología debe hacerse de manera responsable y considerando sus costos ambientales.
Entre sus recomendaciones están aumentar la transparencia sobre el consumo de electricidad, agua y suelo; mejorar la eficiencia de los sistemas; considerar estos factores al decidir dónde construir centros de datos y adoptar criterios de justicia ambiental.
En junio de 2026, el secretario general de Naciones Unidas, António Guterres, lanzó además una iniciativa para promover que las compañías de IA transparenten sus huellas de carbono, agua y suelo, precisamente a partir de las recomendaciones del estudio de UNU-INWEH.
La discusión, por tanto, ya no gira únicamente alrededor de cuánta energía necesita la inteligencia artificial. La pregunta empieza a ser más amplia: ¿cuánta agua, territorio y recursos naturales estamos dispuestos a utilizar para sostener la expansión de una tecnología que todavía está en pleno crecimiento?
