El avance de la inteligencia artificial está redefiniendo la manera en que las organizaciones procesan información, toman decisiones y generan valor. Sin embargo, detrás de cada modelo entrenado, cada consulta procesada y cada respuesta generada existe un consumo intensivo de energía, agua y recursos de infraestructura que comienza a preocupar tanto a especialistas ambientales como a los propios desarrolladores de estas tecnologías.
Entrenar un modelo de IA de gran escala requiere miles de procesadores gráficos funcionando de manera simultánea durante semanas o meses, lo que se traduce en un consumo eléctrico comparable al de ciudades enteras. A esto se suma la fase de inferencia, es decir, el uso cotidiano de estos sistemas por parte de millones de usuarios, que multiplica exponencialmente la demanda energética global de los centros de datos. Lejos de tratarse de un fenómeno acotado al entrenamiento inicial, el impacto energético de la IA se sostiene y crece con cada interacción.
El consumo hídrico es, quizás, la dimensión menos conocida de este problema. Los centros de datos que alojan la infraestructura de IA requieren grandes volúmenes de agua para los sistemas de refrigeración que evitan el sobrecalentamiento de los servidores. Según diversas estimaciones del sector, entrenar y operar modelos de lenguaje de gran escala puede demandar millones de litros de agua, un recurso cada vez más escaso en numerosas regiones del planeta. La expansión acelerada de la IA obliga entonces a repensar la localización de estas infraestructuras y su relación con las cuencas hídricas locales.
La huella de carbono asociada a la inteligencia artificial no se limita al consumo energético directo. También deben considerarse las emisiones vinculadas a la fabricación de chips especializados, el reemplazo constante de hardware para sostener el ritmo de innovación, y la logística global que sostiene a la industria de semiconductores. Cada eslabón de esta cadena de valor añade emisiones que, sin una medición adecuada, permanecen invisibles para las organizaciones que utilizan estas tecnologías.
Frente a este panorama, la transparencia y la medición se vuelven condiciones indispensables para un desarrollo responsable de la inteligencia artificial. Contar con inventarios de emisiones que incorporen el uso de IA, junto con indicadores de consumo hídrico y energético, permite a las organizaciones comprender el verdadero costo ambiental de su transformación digital. La gestión climática moderna exige incorporar estas variables dentro de los sistemas de Monitoreo, Reporte y Verificación (MRV), de modo que las decisiones tecnológicas puedan tomarse con información confiable y verificable.
En este contexto, plataformas como SIGRA cobran especial relevancia al permitir cuantificar de manera estandarizada las emisiones, el consumo energético y el uso de recursos hídricos asociados a la infraestructura de inteligencia artificial. Disponer de esta información posibilita identificar oportunidades de eficiencia, seleccionar proveedores de nube con mejores prácticas ambientales y avanzar hacia compromisos ESG más sólidos y verificables.
Algunas compañías tecnológicas ya comenzaron a explorar soluciones para mitigar este impacto, desde el uso de energías renovables para alimentar sus centros de datos hasta el desarrollo de sistemas de refrigeración que reducen drásticamente el consumo de agua. No obstante, estas iniciativas individuales no reemplazan la necesidad de una medición sistemática que permita comparar, auditar y mejorar el desempeño ambiental del sector en su conjunto.
La inteligencia artificial ofrece enormes oportunidades para la productividad y la innovación, pero su desarrollo sostenible dependerá de la capacidad de las organizaciones para medir y gestionar su huella ambiental con el mismo rigor que aplican a sus demás procesos productivos. Así como se avanzó en la medición del impacto de la energía, el transporte o la industria, la huella hídrica y energética de la inteligencia artificial debe integrarse plenamente en las estrategias climáticas corporativas, garantizando que la revolución tecnológica en curso sea también una revolución responsable a escala global.
Alejandro Diz Ramos – Manager Digital Sustainability Solutions