Consumo de Agua de la Inteligencia Artificial: Un Desafío Sostenible para el Progreso Tecnológico
Por: Seniors International Consulting & Victor Piriz Correa
En el marco de las Reuniones de Primavera 2026, la conversación global ha dado un giro necesario. Ya no discutimos la Inteligencia Artificial (IA) solo como un motor de eficiencia, sino como una infraestructura con necesidades bio-físicas. Detrás de cada algoritmo optimizado, existe un ciclo térmico que demanda un recurso vital: el agua. Como se analiza en la literatura académica reciente, la expansión de la IA representa una externalidad ecológica significativa que no puede seguir siendo ignorada por los tomadores de decisiones (1).
El Costo Invisible de la Computación
La realidad de la IA es física y térmica. Los centros de datos generan un calor inmenso que debe disiparse para evitar fallos sistémicos. Históricamente, esto se ha logrado mediante la evaporación de agua potable. Se estima que una interacción promedio de entre 20 y 50 consultas con modelos de lenguaje extenso consume aproximadamente 500 ml de agua (2). Cuando escalamos esto a la generación de contenido visual complejo, el consumo puede ascender hasta los 3 litros por imagen (3).
Riesgos de Escasez y Geopolítica del Agua
La ubicación de los centros de datos está colisionando con la realidad geográfica. Muchas instalaciones se encuentran en regiones que ya enfrentan un estrés hídrico severo, como partes de México, Chile, Brasil, Turquía y Australia (8). Esta competencia por el recurso entre la infraestructura tecnológica y las necesidades básicas de las comunidades locales plantea riesgos operativos y dilemas éticos profundos sobre la prioridad del acceso al agua (9).
Gobernanza, Justicia Social y Transparencia
Un desafío crítico es la "trampa de gobernanza" que suele caracterizar a estos proyectos a gran escala. Estudios recientes en PLOS Water revelan una falta de transparencia democrática: en varios casos legales en EE.UU., se ha cuestionado el ocultamiento de datos sobre consumo de agua por parte de operadores y gobiernos locales (8).
Para salir de esta trampa, es necesario integrar una gobernanza endógena que incorpore capacidades institucionales sólidas y confianza ciudadana (10). Como sucede en la transformación de la salud digital, se requiere una arquitectura de gobernanza que defina claramente los derechos de los interesados y asegure que el progreso digital no erosione la seguridad hídrica de la población (11).
Innovaciones Hídricas: De la Cloaca al Servidor
La mitigación del impacto hídrico exige la transición hacia modelos de Economía Circular y simbiosis industrial (4, 11):
Uso de Aguas Residuales: La estrategia más disruptiva es el uso obligatorio de aguas negras domiciliarias e industriales tratadas para refrigeración (5). Al implementar plantas de tratamiento in-situ, el residuo se convierte en refrigerante, protegiendo las reservas potables.
Recuperación de Calor: Los centros de datos deben funcionar como nodos regenerativos, capturando el calor residual para sistemas de calefacción urbana (4).
Metas de "Agua Positiva": Las empresas líderes ya están adoptando compromisos para devolver al ecosistema más agua de la que consumen mediante la restauración de humedales (6).
Conclusión
La transición hacia una infraestructura digital sostenible es una oportunidad para la creación de empleos verdes y una gestión ética del desarrollo. Al observar a un niño bebiendo agua frente a un centro de datos, recordamos que la IA debe ser diseñada para proteger, y no para competir, con el recurso más básico de la vida. Es imperativo que nuestros algoritmos aprendan a ser guardianes del agua.
Referencias
Seniors International Consulting; Piriz Correa V. La Inteligencia Artificial y su Impacto Hídrico: Tensiones entre Innovación y Recurso. 2025
Aicad Business School. ChatGPT y el Agua: La Huella Hídrica que Nadie Te Cuenta [Internet]. Madrid; 2024.
Veolia Water Technologies. La huella hídrica de los centros de datos de IA [Internet]. París; 2023.
CIRCE. Estrategias para reducir la huella hídrica en centros de datos e integrar aguas residuales [Internet]. Zaragoza; 2024.
El Congresista. Centros de datos en Querétaro: entre la innovación y la crisis hídrica [Internet]. Ciudad de México; 2024.
Microsoft Corporation. Microsoft devela avances en sus metas de sostenibilidad hídrica [Internet]. Redmond; 2023.
Cluster Tecnológico Tandil. La huella hídrica de la IA: impacto real para el planeta [Internet]. Buenos Aires; 2024.
Li P, et al. Four water insecurity concerns about datacenters. PLOS Water [Internet]. 2024.
MSCI. When AI Meets Water Scarcity: Operational and Ethical Risks [Internet]. 2024.
Salazar-Xirinachs JM, Boeninger Sempere A. Gobernanza endógena: Teoría, datos y herramientas para salir de la trampa de gobernanza poco efectiva en América Latina [Internet]. Santiago: CEPAL; 2026.
Carnicero J, Serra P. Gobernanza de la salud digital: El arte de la transformación de los sistemas de salud [Internet]. BID; 2020.