El Sudamericano Silvia Ribeiro 27/06/26
La Jornada | La haine
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El desarrollo y uso de sistemas de inteligencia artificial (IA) utiliza más energía que casi todos los países del mundo, lo cual se traduce en un impacto devastador en el uso de agua, de suelo y en emisión de dióxido de carbono y otros gases que causan el caos climático. En 2025, el consumo de electricidad de la industria de la inteligencia artificial fue de 448 teravatios, lo cual supera en cerca de 1.3 veces al consumo de electricidad de todo México, triplica el de Argentina y es 40 veces la demanda eléctrica de Uruguay o Costa Rica.
Aún más preocupante: un reciente informe de Naciones Unidas estimó que para 2030 se duplicará la demanda energética de los centros de datos –donde se aloja la infraestructura de la IA– hasta 945 teravatios/hora de electricidad, equivalente al consumo total actual de todo el continente africano con una población de mil 600 millones de personas.
Si la demanda de electricidad de la IA estimada para 2030 se considera como un país, ocupará el sexto lugar en el ránking mundial, sólo detrás de EE.UU., China, India, Rusia y Japón, superando con creces a países de alto consumo como Alemania, Francia o Arabia Saudita.
El informe “Costo ambiental del uso energético de la inteligencia artificial: huellas de carbono, agua y suelo” fue publicado en junio de 2026 por la Universidad de Naciones Unidas y coordinado por Kaveh Madani, director del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de Naciones Unidas.
Junto con la altísima demanda energética, reportan que, a 2030, la huella hídrica asociada será de 9.3 billones de litros de agua, lo que equivale a las necesidades básicas anuales de mil 300 millones de personas en África subsahariana. La apropiación de suelos para infraestructura se estima en 14 mil 500 kilómetros cuadrados, 10 veces la superficie de la Ciudad de México.
Señalan que la huella ambiental de la inteligencia artificial se ha subestimado sistemáticamente. No solamente porque las poderosas empresas tecnológicas que dominan esta industria evitan dar esa información, también porque la mayoría de las evaluaciones se centran en medir solamente las emisiones de carbono asociadas al entrenamiento y ejecución de los grandes modelos de lenguaje. No consideran, además, que cada kilovatio de electricidad usada conlleva una importante huella hídrica, entre otros en generación, uso de energía y la refrigeración que exigen los centros de datos, así como su huella en uso de la tierra, en infraestructura energética, instalaciones y cadenas de suministro.
Medir los impactos solamente en emisiones de carbono y tratar de compensarlos con energías supuestamente “bajas en carbono” oculta la consideración de las huellas hídrica y de suelos y no considera tampoco otros impactos como la extracción de recursos minerales y la producción de desechos electrónicos que se estima en más de 2.5 millones de toneladas métricas anuales.
Un problema agregado es que la huella energética, hídrica y de suelos no necesariamente se mueven en la misma dirección. “Cambiar de los combustibles fósiles a la bioenergía, por ejemplo, podría dar la impresión de que se reduce la huella de carbono hasta 70 por ciento, pero al mismo tiempo multiplica la huella de agua por 30 y la de suelo por cien. “Bajo en carbono” no es sinónimo de “bajo en agua” ni de “bajo en territorio”, explica la doctora Miriam Aczel, una de las autoras del informe.
Señalan además que el uso de la energía, con su consiguiente impacto hídrico y ambiental, es muy relevante en el proceso de entrenamiento de la IA y aumenta exponencialmente con el uso de los sistemas de IA, especialmente de IA generativa, como ChatGPT y similares. Entre 80 y 90 por ciento de las demandas energética e hídrica es causada por las interacciones diarias de miles de millones de usuarios con esos sistemas, actualmente 2 mil 500 millones en el caso de ChatGPT. Una consulta de texto usa hasta 60 veces más energía que una consulta en buscador sin IA, y 200 veces más energía que una aplicación simple de IA, como clasificación de spam. La generación de imágenes con IA usa mil 450 veces más energía y hacer un video corto demanda hasta 200 mil veces más.
Reportan también la enorme desigualdad entre quienes se benefician y quienes sufren los impactos. Es un mito que la ubicación de un centro de datos signifique mayor acceso para la población local que sufre los impactos. La tendencia de parte de las empresas de EE.UU. –que junto a China tienen 90 por ciento de la infraestructura de producción de IA, aunque la china es mucho menos voraz– es ubicar los centros de datos en lugares que ya sufren estrés hídrico, lo cual ocasiona escasez de abasto de electricidad y aumento de costos para las poblaciones de esos lugares. Uno de los ejemplos en el informe es la instalación de centros de datos en Querétaro, México.
Hay muchos aspectos profundamente negativos en el desarrollo de la inteligencia artificial, ambientales, sociales, laborales, económicos, políticos, de dependencia. La promoción de sus supuestos beneficios se basa, demasiado a menudo, en ignorar u ocultar los brutales impactos hídricos, climáticos y de explotación de miles de comunidades locales que conlleva, entre otros.
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La inteligencia artificial, actualmente el motor de capitalización de la industria digital, necesita inmensas cantidades de energía y agua para funcionar. Si esa demanda se listara como un país, estaría entre los 10 mayores consumidores de energía del mundo, lo cual también conlleva gran uso de agua y suelos. Detallé esto en un artículo anterior, con base en un estudio reciente de Naciones Unidas.
No se puede separar el uso de la inteligencia artificial (IA), especialmente la IA generativa, de la proliferación de infraestructura que la sostiene, como los centros de datos a hiperescala. Son esos centros, la inferencia de la IA y su uso masivo, los que generan la enorme demanda energética e hídrica. El estudio advierte que la huella ambiental no disminuirá aún si se crean sistemas más eficientes, por la «paradoja de Jevons»: los modelos más eficientes y su abaratamiento causan mayor consumo y la demanda total de energía y agua aumenta.
Además el crecimiento de esta industria es extremadamente desigual. Los países donde se extraen los recursos y los que reciben la basura -una nueva clase de residuos tóxicos y peligrosos- están en el Sur Global y no obtienen ningún beneficio, se repite un crudo esquema colonial. Un reporte anterior de la Organización Mundial de la Salud da cuenta del impacto de la basura electrónica en la salud de mujeres y niños que separan materiales en los inmensos basureros electrónicos que crecen en esos países.
Antes de apoyar la expansión de la industria digital y las aplicaciones de inteligencia artificial se deben evaluar y tener en cuenta los graves impactos ambientales, hídricos, en salud y en territorios, entre otros. Pese a que el avance de esta industria es arrollador, prácticamente no se realizan y tampoco hay regulación, salvo tímidas normativas sobre privacidad de datos en sólo algunas regiones del mundo.
Siendo graves, los anteriores son apenas una parte de los impactos del capitalismo digital. Estamos ante una era de nuevas formas de dominación y control; la extracción de energía, agua y recursos va paralela a la extracción masiva y robo de información de cada aspecto de nuestras vidas y a la erosión de nuestras capacidades creativas, sociales, de pensamiento crítico.
Actualmente, las 10 mayores empresas tecnológicas del planeta (Nvidia, Apple, Alphabet (Google), Microsoft, Amazon, TSMC, Broadcom, Meta (Facebook), Tesla y SpaceX) tienen un valor bursátil conjunto de cerca de 23 por ciento del PIB global. A su vez, los ocho hombres más ricos del planeta, fundadores y directores de esas empresas, acaparan juntos más fortuna personal que la mitad más pobre de todos los habitantes del planeta, según Oxfam. La desigualdad social es un rasgo que define esta era.
Cecilia Rikap, economista argentina, jefa de investigación del Instituto de Innovación y Propósito Público del University College de Londres, plantea que estamos antes una época de nuevos monopolios, tanto intelectuales como tecnológicos y empresariales. En su libro Teoría de la dependencia digital, Rikap plantea que ahora están en el centro las gigantes tecnológicas (junto con transnacionales de otros rubros, que también trabajan con las primeras) y que están permanentemente asegurándose la permanencia de la dependencia de las periferias, que no son sólo geográficas. (Caja Negra editora, 2026)
Es común pensar en estas gigantes tecnológicas como las dueñas de redes electrónicas y plataformas digitales. Pero, sobre todo, explica Rikap, lo que venden son formas de gobernanza. Desde cómo gobernar nuestra vida cotidiana (correos electrónicos, mensajería, calendarios) a la gestión de economías y rubros industriales enteros y a la propia gestión de gobiernos en salud, educación, gestión política, vigilancia, control de población, aparato militar, guerras, entre otros.
Amazon, Google y Microsoft controlan dos tercios del negocio de las nubes informáticas, donde la mayoría de los gobiernos de América Latina colocan cada vez más aspectos de la gestión de sus países. Estas nubes no son sólo «depósitos». Los gobiernos dependen de las tecnologías de las empresas para acceder y manejar su propia información, con programas de código cerrado que los gobiernos no controlan y a los que las empresas pueden negar el acceso.
Las gigantes tecnológicas han inventado así la forma de extraer cantidades masivas y continuas de datos (personales, institucionales y gubernamentales, sobre recursos, naturaleza, infraestructuras y más), basándose en conocimientos que son públicos y/o colectivos de la humanidad y privatizarlos de tal modo que la monetización y capitalización de estos datos llegue solamente a un grupo minúsculo. Un extractivismo paralelo de recursos materiales y de conocimientos locales, incluso tecnológicos, que no redunda en ninguna mejora para las poblaciones ni los países, sólo genera la ilusión de estar cerca del progreso y la comunicación global.
El robo y la dependencia no se solucionan con instalar centros de datos en nuestros países. Al contrario, al permitirlos y seguir atados a las nubes de las empresas, aumenta la dependencia, al tiempo que se sacrifican comunidades y territorios para ganancia exclusiva de los más ricos del mundo.