La IA tiene sed: el costo hídrico detrás de tus imágenes favoritas
Cada click creativo en la nube puede consumir litros de agua. ¿Tecnología sin conciencia ambiental? Mal negocio. Mientras el algoritmo crea arte, los servidores beben agua.
La inteligencia artificial generativa está revolucionando la creatividad, la medicina, el diseño y hasta el humor en redes sociales. Pero también está bebiendo agua como si fuera un cactus con jet lag. ¿Sabías que generar una imagen con IA puede consumir hasta 5 litros de agua? No, no es un error de tipeo. Esa animación adorable estilo Studio Ghibli que te alegró el día podría haber drenado lo mismo que tres botellas de soda.
El problema no es la imagen en sí, sino el refrigerado de los servidores que la hacen posible. Los centros de datos —esos templos modernos de silicio y ventiladores— consumen cantidades alarmantes de agua para mantener sus máquinas funcionando. Y el crecimiento de la IA solo está aumentando esa sed.
Algunos datos que te van a hacer pensar antes de pedir otra ilustración con estilo Pixar:
Generar 1 millón de imágenes IA puede requerir hasta 5 millones de litros de agua.
OpenAI, Google y Microsoft son responsables de un consumo anual combinado de miles de millones de litros.
El uso de agua en centros de datos ha crecido un 30% en los últimos cinco años.
Meta (Instagram y Facebook) consume aproximadamente 26 millones de litros de agua por día para refrigerar sus servidores.
La inteligencia artificial generativa ya se ganó su lugar en los titulares y —seamos honestos— también en los feeds de todos. Produce textos, diseña logos, diagnostica enfermedades y hasta te fabrica un meme en tiempo real que arranca carcajadas. Pero detrás de su aparente magia, hay un dato que a los economistas y ambientalistas debería preocuparnos: cada imagen generada por IA puede consumir hasta 5 litros de agua. Y no, no es un error de cálculo ni una metáfora exagerada.
La explicación está en los cimientos físicos de la tecnología: los centros de datos, esos gigantescos edificios repletos de servidores, son los verdaderos músculos que procesan los algoritmos que hoy nos fascinan. El problema es que estas máquinas generan calor. Mucho calor. Y para que no colapsen, se requiere un sistema de refrigeración intensivo, que en muchos casos utiliza agua como recurso principal.
Según un estudio de la Universidad de California (2023), entrenar un modelo grande de IA, como los que se usan para generación de imágenes o textos, puede consumir más de 700.000 litros de agua, suficiente para abastecer a 300 personas durante un año en promedio. Y ese es solo el entrenamiento; cada interacción, cada consulta al sistema, sigue sumando al contador hídrico.
Pensemos en esto desde la perspectiva económica: vivimos en un mundo donde más de 2.400 millones de personas enfrentan escasez de agua, según datos de Naciones Unidas (2022), mientras que la demanda tecnológica crece a ritmos de dos dígitos anuales. La ironía es casi poética: celebramos los avances de la IA, sin considerar que su sed tecnológica puede agravar un problema de recursos que ya es crítico.
Por supuesto, la IA tiene el potencial de resolver desafíos monumentales: desde mejorar la eficiencia energética hasta optimizar el uso agrícola. Pero no podemos ser ciegos al costo ambiental oculto de su infraestructura. En términos de sustentabilidad, estamos ante un clásico dilema económico: ¿cómo maximizar los beneficios de la tecnología sin hipotecar nuestros recursos más básicos?
La solución pasa por exigir mayor transparencia a las big tech, impulsar centros de datos alimentados por energías renovables y, sobre todo, recordar que el desarrollo tecnológico no puede divorciarse de la lógica ambiental. Porque al final del día, ningún algoritmo nos servirá si no tenemos agua para seguir funcionando… ni nosotros, ni los servidores.
Políticas públicas y el caso argentino
En América Latina, la regulación sobre el consumo hídrico en centros de datos aún es incipiente. Mientras en Estados Unidos y Europa comienzan a exigir reportes de sostenibilidad hídrica, muchos países latinoamericanos siguen sin marcos claros. Esto representa tanto una amenaza como una oportunidad.
En Argentina, donde el recurso hídrico enfrenta presiones crecientes por el cambio climático y la actividad agroindustrial, el avance de los centros de datos no puede desligarse del debate ambiental. A medida que el país busca posicionarse como hub digital regional —con iniciativas como el Data Center de ARSAT o inversiones en conectividad—, urge desarrollar normativas específicas que aseguren una IA eficiente también en lo hídrico. Si no, podríamos estar digitalizando el futuro... con agua prestada.
ActividadConsumo de agua estimadoGenerar 1 imagen IA3 a 5 litrosProducir una taza de café140 litrosCrear 1 hamburguesa de carne vacuna2.400 litrosDucharse durante 10 minutos100 litros1 hora de streaming de video en HD20 litros (aprox.)
Y entonces... ¿nos convertimos en monjes offline?
No. No se trata de apagar la IA, sino de prender la conciencia. La buena noticia es que algunas big tech ya empezaron a mover fichas. Google y Microsoft se comprometieron a reducir su huella hídrica y mejorar la eficiencia de sus sistemas de refrigeración. Se están desarrollando nuevas tecnologías de enfriamiento por aire y energías renovables que podrían marcar la diferencia.
También hay conversaciones (lentas, pero reales) sobre regulaciones y límites de consumo en centros de datos. Porque no se puede hablar de transición digital sin meter en la conversación la escasez hídrica global.
Cuando menos IA es más planeta
Usar IA no es el problema. El problema es usarla como si no tuviera consecuencias. Si una imagen generada potencia tu trabajo, mejora un tratamiento médico o alegra el cumpleaños de alguien con un retrato personalizado, bienvenida sea. Pero generar decenas de ilustraciones por capricho o ansiedad estética tiene un costo oculto que ya no podemos seguir ignorando.
Como economista con alma de chamán digital, te lo digo simple: si vamos a usar inteligencias artificiales, que sea con inteligencia humana. Porque el agua no se genera. Se agota.
Y una IA sin planeta no sirve para nada, ni siquiera para dibujarlo.