Según proyecciones respaldadas por informes internacionales, para el año 2030 el consumo de agua potable asociado al funcionamiento de sistemas de inteligencia artificial podría alcanzar el equivalente al uso anual de aproximadamente 1.300 millones de personas. Este volumen se debe principalmente al enfriamiento de los centros de datos que entrenan y ejecutan los modelos de IA.
A medida que la capacidad computacional crece de forma exponencial, también lo hace la demanda de recursos hídricos, un factor que hasta hace poco recibía menos atención que el consumo energético. Organismos como la ONU han advertido sobre la presión adicional que esta tecnología ejerce sobre los recursos naturales en un contexto global de estrés hídrico creciente.
El desafío no radica solo en la cantidad de agua utilizada, sino en su calidad: se trata de agua potable que, en muchos casos, podría destinarse a consumo humano o agrícola. Expertos en sostenibilidad tecnológica señalan que la solución pasa por acelerar la adopción de sistemas de enfriamiento de bajo consumo hídrico, el uso de fuentes de energía renovable y una planificación más rigurosa de la ubicación de los centros de datos.
El desarrollo de la inteligencia artificial representa un avance significativo, pero su escalabilidad sostenible dependerá en gran medida de cómo gestionemos sus externalidades ambientales en la próxima década.