A veces lo más inquietante de una tecnología no es lo que promete, sino lo que deja detrás. Y con la inteligencia artificial, la factura ya no se mide solo en carbono: también en agua, suelo y electricidad. Un nuevo informe de la Universidad de las Naciones Unidas pone el foco en ese peaje invisible y avisa de que, si sigue el ritmo actual, la infraestructura que sostiene la IA puede convertirse en una de las grandes devoradoras de recursos del planeta.
La cuenta que maneja el estudio impresiona. Para 2030, los centros de datos que hacen posible estos sistemas podrían consumir 945 teravatios hora al año, casi el 3% de la demanda mundial prevista. Traducido a algo más terrenal: es casi el triple de la electricidad que gastan juntos Pakistán, Bangladés y Nigeria. Y el agua tampoco sale gratis: la huella hídrica de la IA podría subir hasta 9,3 billones de litros, una cantidad equivalente a las necesidades domésticas de 1.300 millones de personas en el África subsahariana.
La IA no solo enchufa, también drena
Lo que más llama la atención del informe es que la discusión se queda corta cuando mira solo las emisiones. La IA no es únicamente una máquina de CO2: cada kilovatio que consume arrastra costes adicionales de agua y de suelo, por el enfriamiento, la generación eléctrica y la propia infraestructura física. Y aquí está la trampa, porque no todos esos impactos van en la misma dirección.
Una solución pensada para recortar carbono puede disparar el consumo de agua o de terreno. El documento advierte de ese efecto rebote ambiental y avisa de que reducir una presión puede trasladarla a otra zona ya castigada, desde regiones con estrés hídrico hasta áreas donde el suelo empieza a escasear para nuevas instalaciones.
La película, además, no va solo de grandes modelos entrenados durante semanas. El día a día pesa más de lo que solemos pensar. El estudio calcula que la fase de uso constante, conocida como inferencia —es decir, cuando el sistema responde a consultas y ejecuta tareas—, representa entre el 80% y el 90% del consumo total de energía de la IA. ChatGPT y compañía no se alimentan de un gran momento épico, sino de millones de pequeñas peticiones acumuladas. Y eso, claro, acaba pesando como una losa.
El negocio crece más rápido que los enchufes
La infraestructura que sostiene esta fiebre ya tiene talla de país. En 2025, los centros de datos habrían consumido 448 teravatios hora, situándose entre los mayores usuarios eléctricos del mundo. Para 2030, su huella de suelo podría superar los 14.500 kilómetros cuadrados, aproximadamente el doble de la superficie del área metropolitana de Yakarta. La imagen no es casual: la IA parece etérea, pero vive pegada al cemento, a los cables y a los sistemas de refrigeración.
Hay señales muy concretas de que este crecimiento ya está tensando redes y territorios. En Irlanda, los centros de datos llegaron a representar el 21% de la demanda eléctrica en 2023, lo que ha frenado nuevas conexiones a la red. En otras partes del mapa, la expansión también ha encendido alarmas por el agua, con preocupaciones en zonas de México y Uruguay. La tecnología avanza; la infraestructura, a veces, se queda sin aire.
El reparto de costes tampoco es precisamente equitativo. Más del 90% de la capacidad de cómputo de la IA está concentrada en Estados Unidos y China, mientras que los impactos de la extracción de minerales y de los residuos electrónicos —que podrían alcanzar 2,5 millones de toneladas al año en 2030— suelen caer en otros lugares. El informe lo resume sin rodeos: si la IA se construye de forma concentrada, también reparte de forma concentrada sus beneficios y sus daños.
El campo entra en la ecuación, y no quiere quedarse fuera
Con todo ese panorama, podría parecer que el sector agrario frenaría el entusiasmo. Pero no: la inversión en tecnología para agroalimentación sigue fuerte y la IA se ha colado en la conversación con fuerza. En 2025, la inversión mundial en agrifoodtech superó los 16.000 millones de dólares, y alrededor de un tercio de esa cifra —unos 5.000 millones— fue a parar a áreas de deeptech, incluida la inteligencia artificial.
Para grandes compañías del sector, el debate no gira tanto alrededor del coste de la infraestructura digital como del balance final entre gasto y ahorro. Syngenta, por ejemplo, defiende que el coste ambiental de usar computación para IA quedará ampliamente compensado por las mejoras que esa tecnología puede aportar en el campo. La empresa sostiene que, frente a los 4.800 millones de hectáreas de tierra agrícola que hay en el mundo, la huella física de un centro de datos sigue siendo pequeña. Habrá que ver si esa cuenta aguanta el ritmo real de expansión.
La tesis es clara: la IA puede ayudar a ajustar el riego, mapear cultivos, anticipar rendimientos y reducir desperdicios. También puede acelerar el desarrollo de semillas y herramientas de protección de cultivos para sacar más producción de la misma parcela y, en teoría, evitar que se abran nuevas superficies agrícolas sobre bosques o hábitats naturales. En regadíos de precisión, en parcelas con goteo o en sistemas de monitorización por satélite, la promesa suena muy bien. Y sí, promete.
Pero la propia empresa admite que no todo vale. Dice que selecciona proveedores en la nube con compromisos de energía renovable y operaciones “positivas en agua”, y que usa IA solo cuando de verdad aporta valor. Ese matiz importa, porque en un sector con márgenes ajustados y presión sobre recursos, la palabra mágica no es automatización: es balance. Y ese balance, de momento, sigue en construcción.
El informe de la Universidad de las Naciones Unidas deja una idea bastante incómoda sobre la mesa: la IA puede ser parte de la solución, pero también puede convertirse en una nueva fuente de presión ambiental si se mide mal y se gobierna peor. La pregunta ya no es si crecerá, porque eso parece descontado. La pregunta es quién paga la factura, y hasta dónde está dispuesto el sistema a seguir acumulándola. Nosotros estaremos atentos.