El impacto ambiental de la inteligencia artificial: emisiones de CO₂, consumo de agua y responsabilidad climática

La inteligencia artificial se ha convertido en una infraestructura invisible pero altamente intensiva en energía. Según el estudio de De Vries-Gao, las emisiones de dióxido de carbono asociadas al uso de sistemas de IA en 2025 podrían alcanzar 80 millones de toneladas, una cifra equivalente a las emisiones anuales de toda la ciudad de Nueva York. Este dato marca un punto de inflexión en la percepción del sector tecnológico como una industria de bajo impacto ambiental.

El origen de estas emisiones se encuentra principalmente en los centros de datos que alojan y ejecutan modelos avanzados de inteligencia artificial. Estas instalaciones operan de manera ininterrumpida y requieren enormes cantidades de electricidad, tanto para el procesamiento de datos como para la refrigeración de los servidores. En muchos países, esa electricidad sigue dependiendo en gran medida de combustibles fósiles, lo que incrementa de forma significativa la huella de carbono de la IA.

El estudio también señala que las emisiones vinculadas a la inteligencia artificial ya representan más del 8 % de las emisiones globales de la aviación. Mientras este sector enfrenta regulaciones crecientes, el desarrollo de la IA avanza con límites ambientales poco definidos, lo que plantea dudas sobre la sostenibilidad del actual modelo tecnológico.

Consumo de agua y energía de la IA: un impacto ambiental menos visible

Más allá del CO₂, la investigación pone el foco en otro problema clave del impacto ambiental de la inteligencia artificial: el consumo de agua. Los centros de datos utilizados para la IA dependen de sistemas de refrigeración que requieren enormes volúmenes de agua dulce. En 2025, el uso de agua asociado exclusivamente a la inteligencia artificial podría alcanzar los 765.000 millones de litros, superando incluso la demanda mundial de agua embotellada.

Este dato resulta especialmente preocupante en un contexto global marcado por sequías, estrés hídrico y conflictos por el acceso al agua. A diferencia de otros sectores industriales, el consumo hídrico de la tecnología suele quedar fuera del debate público, lo que dificulta evaluar con precisión la sostenibilidad de la IA a largo plazo.

El consumo energético agrava aún más el problema. Como describen en Cerebro Digital, centros de datos especializados en inteligencia artificial ya consumen tanta electricidad como millones de hogares, ejerciendo una presión creciente sobre las redes eléctricas. En regiones con infraestructuras inestables, el uso de generadores diésel incrementa directamente las emisiones contaminantes, ampliando el impacto climático de la IA.

Inteligencia artificial, beneficios privados y costes ambientales colectivos

Uno de los puntos más críticos del debate sobre la inteligencia artificial y el cambio climático es la desconexión entre quienes obtienen los beneficios económicos y quienes asumen los costes ambientales. Las grandes empresas tecnológicas lideran esta transformación y concentran buena parte de los beneficios, mientras que el impacto climático recae sobre la sociedad en su conjunto.

La falta de transparencia en los informes ambientales dificulta medir con precisión el impacto real de los centros de datos y de la IA. En muchos casos, no se incluyen las emisiones indirectas ni el consumo total de agua asociado a la generación de electricidad. Sin datos completos, resulta imposible diseñar políticas eficaces o exigir responsabilidades.

Aunque algunas compañías han avanzado en el uso de energías renovables, reconocen que alcanzar sus objetivos climáticos es cada vez más complejo. El crecimiento de la inteligencia artificial avanza más rápido que el despliegue de soluciones energéticas limpias, lo que pone en cuestión el concepto de progreso tecnológico sin sostenibilidad.

La inteligencia artificial está transformando la economía y la sociedad, pero su impacto ambiental ya no puede seguir siendo ignorado. El estudio publicado en Patterns aporta datos clave que obligan a replantear el modelo actual. El reto no es frenar la innovación, sino hacerla responsable. Sin transparencia, regulación y compromiso real, el coste climático de la IA seguirá pagándose en silencio, a costa de los recursos naturales y del clima.