Cuando un usuario escribe una consulta en ChatGPT, en Google Gemini o en cualquier sistema de inteligencia artificial generativa, lo que ve en pantalla es texto, casi inmediato, casi mágico. Lo que no ve es el torrente de recursos naturales que ese segundo de cómputo consume. Cada interacción con un modelo de lenguaje de gran escala requiere un proceso computacional tan intensivo que equivale, según investigaciones recientes, al consumo de aproximadamente medio litro de agua potable en los sistemas de refrigeración de los centros de datos que lo soportan. Multiplique ese medio litro por los millones de consultas diarias que se realizan en todo el mundo, y el número que emerge ya no es mágico: es una crisis en formación.
El entrenamiento de un solo modelo de inteligencia artificial avanzada —ese proceso previo que lo convierte en capaz de responder— puede consumir más de 700,000 litros de agua dulce y generar decenas de toneladas métricas de CO₂. Según datos compilados por investigadores del sector energético, entre 2014 y 2023 el consumo de energía de los servidores dedicados a IA se multiplicó exponencialmente, con las unidades aceleradas por GPU creciendo de menos de 2 teravatios-hora anuales en 2017 a más de 40 teravatios-hora en 2023. Para 2025, se estima que la potencia necesaria para operar los sistemas de IA globales podría alcanzar los 23 gigavatios, comparable al consumo eléctrico total del Reino Unido.
La huella ecológica de la inteligencia artificial no se agota en la energía eléctrica. Se extiende sobre tres recursos fundamentales que en Panamá y en toda América Latina ya son fuente de conflictos socioambientales: el agua, el suelo y los minerales.
El agua es quizás el impacto más subestimado. Los grandes centros de datos —esas naves industriales que operan las veinticuatro horas del día en California, Virginia, Irlanda, Singapur y cada vez más en América Latina y el sudeste asiático— necesitan sistemas de refrigeración que disipan el calor generado por miles de servidores funcionando en paralelo. Ese calor se elimina evaporando agua, en muchos casos agua potable extraída de acuíferos locales que compiten directamente con las comunidades. Microsoft reportó que su consumo hídrico creció un 34% entre 2021 y 2022; Google, durante el mismo período, consumió el equivalente a más de veinte mil millones de litros. Cuando esa agua regresa a los ríos o fuentes de las que se extrajo, lo hace alterada en temperatura, comprometiendo el oxígeno disuelto que sostiene los ecosistemas acuáticos.
A esto se suma la extracción de minerales críticos —litio, cobalto, tierras raras— indispensables para fabricar los chips y las baterías que alimentan esta industria. Una industria que, paradójicamente, se presenta a sí misma como limpia y digital, cuando en realidad tiene profundas raíces en la minería más extractiva del planeta. En países como la República Democrática del Congo o Chile, las comunidades indígenas y campesinas pagan hoy el costo de un consumidor en Manhattan que le pregunta a su asistente virtual qué película ver esta noche.
Los defensores de la inteligencia artificial responden a estas críticas con un argumento poderoso: la tecnología misma puede convertirse en la solución. Y tienen razón, en parte. La IA ya se aplica hoy con resultados concretos en el monitoreo de la deforestación, en la predicción de sequías e inundaciones, en la optimización del consumo energético de edificios y redes eléctricas inteligentes, en la aceleración del descubrimiento de nuevos materiales para paneles solares y baterías más eficientes. En el campo de la salud, los modelos de diagnóstico asistido por IA están reduciendo el tiempo de detección de enfermedades en comunidades rurales sin acceso a especialistas. En la agricultura de precisión, permiten reducir el uso de agua y agroquímicos hasta en un 30%, lo que en regiones vulnerables al cambio climático puede representar la diferencia entre la cosecha y el hambre.
Estos no son argumentos menores. En mi trayectoria trabajando con soluciones basadas en la naturaleza y con el Programa Global de Mercurio de las Naciones Unidas, he aprendido que las herramientas no son intrínsecamente buenas ni malas: lo que determina su valor ético es la intención con que se diseñan, la transparencia con que se despliegan y la equidad con que se distribuyen sus beneficios. La inteligencia artificial puede ser una herramienta extraordinaria para la transición hacia una economía verde y circular, pero esa posibilidad no absuelve automáticamente su huella actual. El argumento del beneficio futuro no puede ser excusa para eludir la responsabilidad del daño presente.
¿Puede la contribución social y económica de la IA compensar su impacto ecológico? La respuesta honesta es: depende. Depende de quién controle la tecnología, de cómo se financie su infraestructura, de qué marcos regulatorios se construyan y, sobre todo, de si los países del Sur Global —que llevarán una porción desproporcionada de los costos ambientales sin acceder equitativamente a los beneficios— logran posicionarse en esta conversación con poder real de negociación.
Hay señales alentadoras: algunas empresas tecnológicas están transitando hacia energías renovables para sus centros de datos, exploran sistemas de refrigeración de circuito cerrado que reducen el consumo hídrico hasta en un 85% y comienzan a publicar métricas de sostenibilidad más detalladas. Pero estas iniciativas son todavía insuficientes, voluntarias y asimétricamente distribuidas. La transparencia no puede ser opcional en una industria de este impacto. Necesitamos marcos internacionales vinculantes que obliguen a medir, reportar y compensar la huella ecológica de la IA, de la misma forma en que se exige a las industrias extractivas.
La economía circular nos enseña que no existe un residuo sin origen ni un costo sin quien lo pague. La inteligencia artificial no escapa a esta ley. Cada modelo que se entrena, cada servidor que se enciende, cada chip que se fabrica deja una marca en el sistema hídrico, energético y mineral del planeta. Esa marca no desaparece porque el producto final sea intangible.
Lo que la humanidad necesita ahora no es renunciar a la inteligencia artificial ni tampoco aceptarla sin condiciones. Necesita gobernarla con la misma inteligencia que pretende representar: con visión de largo plazo, con justicia socialmente distributiva, con respeto por los límites planetarios y con la humildad de reconocer que el progreso verdadero no puede construirse sobre la deuda ecológica de las generaciones futuras.
En Latinoamérica, región de agua, biodiversidad y posición estratégica en los debates globales sobre clima y sostenibilidad, tenemos tanto la responsabilidad como la oportunidad de exigir que esta tecnología se desarrolle bajo los estándares más altos. No como consumidores pasivos de una revolución diseñada en otros hemisferios, sino como actores que entienden que la tierra, el agua y los ecosistemas no son variables de ajuste en ningún modelo de negocio, ni siquiera en los más sofisticados del siglo XXI.
El autor es empresario verde, ecologista y activista ambiental.
