El Coste Oculto de la IA: La Huella Hídrica en la Era Digital

Los centros de datos que sostienen los modelos de Inteligencia Artificial (IA) generan grandes cantidades de calor al realizar miles de cálculos, lo que exige sistemas de refrigeración intensivos. Este proceso utiliza agua como recurso clave, dejando una huella hídrica significativa. Por cada texto generado por un chatbot como ChatGPT, se consume agua. Aunque el gasto hídrico pueda parecer reducido a pequeña escala, se vuelve alarmante cuando se analiza en grandes masas.

Desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022, su popularidad ha implicado un considerable consumo de agua. Crear un texto de 100 palabras requiere 519 mililitros, y el uso diario de esta tecnología, por un 10% de trabajadores estadounidenses, representaría un consumo anual de 435 millones de litros. El entrenamiento de modelos avanzados como GPT-3 intensifica este consumo: se estima que utilizaron cerca de 700,000 litros de agua dulce solo para entrenar el modelo.

Globalmente, la IA podría causar la extracción de entre 4.2 y 6.6 mil millones de m³ de agua en 2027. Esto resulta preocupante en un contexto de escasez hídrica y demanda creciente. En Europa, se proyecta que el consumo de agua dulce relacionado con la IA alcanzará cientos de millones de m³ anuales para 2030.

Empresas tecnológicas, como Microsoft, han comenzado a tomar medidas para optimizar el uso de agua, aunque la falta de transparencia dificulta la evaluación de su impacto ambiental. Infraestructuras como los hipocentros consumen millones de litros de agua, a menudo en regiones con déficit hídrico. Por ejemplo, en España, Meta construirá un centro con un gasto proyectado de 504 millones de litros, afectando áreas ya tensionadas por la sequía.

La sostenibilidad de la IA depende de mejoras significativas en la gestión y la transparencia del uso de recursos esenciales como el agua. Este desafío se amplifica mientras la demanda tecnológica crece sin cesar.