Un informe de la ONU cuantifica el impacto hídrico de la expansión de la IA
El centro de datos de Google en Mesa, Arizona, tiene permiso para usar 5,5 millones de metros cúbicos de agua al año. Un solo emplazamiento. Es el tipo de dato con el que arranca Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints, publicado en 2026 por el Instituto para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH), y también el tipo de dato que el debate sobre la sostenibilidad de la IA tiende a ignorar.
El carbono domina ese debate, pero el informe plantea que evaluarlo desde un único indicador puede ocultar trasvases de impacto entre dimensiones: "bajo en carbono" no equivale automáticamente a "bajo en agua" ni a "bajo en suelo ocupado". El caso de Brasil lo muestra con claridad: su red eléctrica, dominada por la hidroeléctrica, genera un 77% menos de CO₂ por kWh que la media global, pero su huella hídrica y de suelo prácticamente triplica ese promedio. Lo que parece verde desde el carbono puede ser muy costoso desde el agua.
En 2025, los centros de datos del mundo consumieron una cantidad de electricidad cuya huella hídrica asociada alcanzó los 4,5 billones de litros. Son cifras referidas a la electricidad consumida, no al agua de refrigeración directa, que añade otra capa de presión local sobre acuíferos y ríos, especialmente en zonas áridas o ya sometidas a sobreexplotación.
En 2025, los centros de datos del mundo consumieron una cantidad de electricidad cuya huella hídrica asociada alcanzó los 4,5 billones de litros
La proyección para 2030 agrava el escenario. Si el consumo eléctrico de los centros de datos alcanza los 945 TWh previstos, la huella hídrica asociada llegaría a los 9,3 billones de litros —equivalente a las necesidades domésticas anuales de todos los 1.300 millones de habitantes del África subsahariana— y la de suelo superaría los 14.500 km². Y eso sin contar que la IA, que en 2025 representaba el 20% de la electricidad consumida por los centros de datos, podría escalar al 40% en ese mismo horizonte temporal.
El agua como variable de localización
La huella ambiental de una misma instalación varía radicalmente según el mix eléctrico del país anfitrión, lo que convierte la ubicación de la infraestructura de IA en una decisión con consecuencias directas sobre los recursos hídricos locales. Brasil, Canadá, Suiza y Suecia presentan intensidades hídricas por kWh más del doble de la media global. Hong Kong, Estados Unidos, Australia y Singapur se sitúan entre un 43% y un 66% por debajo de esa media.
El informe documenta casos concretos de tensión. Irlanda es uno de los más llamativos: en 2023, los centros de datos representaban el 21% de la electricidad total medida en el país, frente al 5% de 2015, superando el consumo conjunto de todos los hogares urbanos irlandeses. La operadora de red EirGrid llegó a suspender nuevas conexiones en la región de Dublín hasta 2028. Querétaro, en México —que el informe identifica como capital nacional de centros de datos—, aparece también: imágenes satelitales de febrero de 2026 muestran cómo la sequía prolongada ha reducido drásticamente la superficie del embalse Presa El Centenario, mientras los centros de datos de la zona siguen demandando agua para refrigeración y producción energética. El Microsoft data center en Middenmeer, Países Bajos, consumió unos 84 millones de litros de agua en 2021, un año de sequía severa, muy por encima de las estimaciones iniciales de 12 a 20 millones de litros, lo que generó una oposición sostenida de agricultores locales.
"Si mapeas dónde se están construyendo los centros de datos frente a dónde el estrés hídrico es mayor, tiendes a ver las mismas regiones en algunos casos", señala el Dr. Mir Matin, responsable del Programa de Análisis Geoespacial, Climático e de Infraestructuras de UNU-INWEH y coautor del informe. "Y las comunidades que viven cerca de esas instalaciones no son necesariamente las que usan la IA que se ejecuta allí. Esa asimetría es el problema. Sin resolverla, solo estaremos repitiendo patrones más antiguos, donde algunos lugares cargan con los costes y otros capturan los beneficios".
Lo que cada consulta cuesta en agua
El informe desciende también a la escala operativa. Generar una imagen de IA estándar implica una huella hídrica asociada a la electricidad de unos 29 mililitros —algo menos de dos cucharadas soperas. Un vídeo de alta complejidad eleva esa cifra a 4,1 litros, el equivalente aproximado a dos días de agua potable para una persona.
La escala convierte esos mililitros en cifras de gestión. ChatGPT procesa en torno a 2.500 millones de prompts diarios. A una media conservadora de 0,42 Wh por consulta de texto, el consumo anual asciende a unos 383 GWh de electricidad, con una huella hídrica de 3.800 millones de litros anuales —suficiente para cubrir las necesidades domésticas mínimas de 500.000 personas en el África subsahariana.
La generación de vídeo representa el extremo superior de este espectro. Los modelos de texto a vídeo pueden consumir desde 0,14 Wh para un clip de baja resolución hasta más de 415 Wh para uno de alta resolución y larga duración, lo que convierte un solo vídeo corto en el equivalente energético de 200.000 clasificaciones de spam. La energía escala cuadráticamente con la resolución y el número de fotogramas, de modo que reducir a la mitad las dimensiones espaciales y el número de fotogramas puede traducirse en un ahorro de energía cercano al 94%.
ero la mejora técnica por sí sola no resuelve el problema. "Mucha gente cree que la huella ambiental de la IA se reduce a medida que la tecnología mejora y los procesos se vuelven más eficientes. Pero eso es solo una parte del cuadro general", advierte el Profesor Kaveh Madani, director de UNU-INWEH y coautor del informe. "Una IA más eficiente y asequible significa más consumo de IA, lo que hace que la huella global sea mucho mayor que lo que ahorramos gracias a las mejoras de eficiencia."
Justicia hídrica y brecha digital
Las regiones que alojan la infraestructura de IA tienden a asumir los costes ambientales locales —estrés hídrico, presión sobre el suelo— mientras los beneficios estratégicos y económicos fluyen hacia otros territorios. Los países sin infraestructura digital propia apenas sufren impacto local por las operaciones de IA, pero quedan en desventaja creciente en acceso a capacidad de cómputo y servicios digitales.
Las regiones que alojan la infraestructura de IA tienden a asumir los costes ambientales locales mientras los beneficios estratégicos y económicos fluyen hacia otros territorios
A finales de 2025, solo 32 países albergaban centros de datos especializados en IA con los chips y sistemas de refrigeración requeridos para cargas de trabajo avanzadas. Más del 90% de esa capacidad estaba concentrada en Estados Unidos y China, mientras que más de 150 países, incluyendo la mayor parte de África y América del Sur, carecían de esa infraestructura.
Para quienes trabajan en gobernanza del agua, esta asimetría tiene una traducción directa: los países con mayor estrés hídrico son, en muchos casos, los que menos control tienen sobre dónde se instala la infraestructura que consume ese recurso. El informe incluye entre sus recomendaciones que las decisiones de ubicación de grandes clústeres de cómputo incorporen una participación real de las comunidades locales, especialmente donde la escasez de agua o el estrés de la red eléctrica ya son factores críticos. La huella hídrica, concluyen los autores, debería ser ya un criterio explícito en la planificación territorial y en los procesos de autorización de nuevas instalaciones, al mismo nivel que el carbono lleva años ocupando en la agenda regulatoria.
"El sistema global que construye la inteligencia artificial debe también gobernarla de forma sostenible y justa", sostiene el Profesor Tshilidzi Marwala, Rector de la Universidad de las Naciones Unidas y secretario general adjunto de la ONU. "El desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las zonas privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la IA. La IA puede ciertamente avanzar en la prosperidad y el bienestar humano. Si lo hace de forma equitativa, es ahora una cuestión de gobernanza, no técnica".
Medir las tres huellas, no solo una
UNU-INWEH plantea que la IA no puede seguir evaluándose solo desde el carbono. El informe reclama mayor transparencia y la adopción de estándares comunes de reporte que incluyan conjuntamente las huellas de carbono, agua y suelo asociadas a la infraestructura y las operaciones de IA.
A los gobiernos les pide que integren la planificación de infraestructura de IA en sus estrategias de gestión energética, hídrica y de uso del suelo. A la industria, que adopte criterios de eficiencia desde el diseño y que considere los impactos ambientales a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas. A los inversores, que traten esas tres huellas como riesgos materiales en la evaluación de carteras de infraestructura de IA.
A medida que la inversión en inteligencia artificial sigue acelerándose, medir su huella ambiental completa deja de ser una opción y se convierte en condición para que el avance tecnológico no entre en contradicción con los objetivos de sostenibilidad y gestión responsable de los recursos.