El costo oculto de la IA: en 2030 consumirá agua equivalente a 1.300 millones de personas
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Detrás de cada consulta a ChatGPT o cada imagen generada por inteligencia artificial hay un recurso invisible que se agota: el agua dulce. Un estudio de la Universidad de California Riverside proyecta que para 2030, la IA global consumirá entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua al año, equivalente a la demanda de 1.300 millones de personas. En Ecuador, donde el estrés hídrico ya es una realidad en provincias como Loja, esta cifra debería encender las alarmas.
¿Por qué debería importarte esto? Porque ese consumo no ocurre en el vacío: los gigantescos centros de datos que entrenan y operan modelos de IA requieren enormes cantidades de agua para enfriar sus servidores. Y mientras países como Chile o Uruguay ya enfrentan sequías que afectan su suministro, Ecuador podría ver agravada su propia crisis hídrica si no se toman medidas.
El agua detrás del algoritmo
Entrenar un modelo como GPT-3 consumió 700.000 litros de agua, según el estudio. Pero el problema no es solo el entrenamiento: cada interacción con un chatbot también deja una huella. Microsoft, por ejemplo, reportó un aumento del 34% en su consumo de agua entre 2021 y 2022, atribuido en gran parte a la expansión de sus servicios de IA.
- Cifra clave: 6.600 millones de m³ anuales para 2030, equivalente al consumo de 1.300 millones de personas.
- Origen del dato: Investigación de la Universidad de California Riverside (2024), publicada en la revista Joule.
- Contexto en Ecuador: El país enfrenta déficit hídrico en varias regiones; Loja es una de las provincias con mayor vulnerabilidad.
Lo que viene ahora
La pregunta no es si dejaremos de usar IA, sino cómo hacerla sostenible. Empresas como Google y Microsoft ya investigan sistemas de enfriamiento más eficientes y reutilización de agua. Pero la transparencia es clave: actualmente, las grandes tecnológicas no detallan el consumo hídrico de sus modelos. Como lectores y usuarios, podemos exigir más datos y apoyar políticas que prioricen el recurso más vital.
Mientras la inteligencia artificial avanza, el agua que usamos para beber, regar y vivir no da espera. No se trata de frenar la tecnología, sino de poner límites claros a su sed.
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