La inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar y un nuevo informe de Naciones Unidas pone cifras a una realidad que hasta ahora había pasado relativamente desapercibida. El espectacular crecimiento de la IA está impulsando una demanda sin precedentes de electricidad, agua, materiales y centros de datos, generando impactos ambientales que podrían multiplicarse durante los próximos años.
La cuestión no es si la inteligencia artificial aporta beneficios, porque los aporta en numerosos ámbitos científicos, médicos, educativos e industriales. El verdadero debate consiste en encontrar un equilibrio que permita aprovechar su enorme potencial sin agravar problemas como el cambio climático, la presión sobre los recursos hídricos o la generación de residuos electrónicos.
Frente a esta realidad, es necesario promover prácticas más sostenibles en el desarrollo y uso de la IA.
La inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar mientras crece sin freno
La revolución tecnológica avanza a una velocidad extraordinaria, pero expertos de Naciones Unidas advierten de que detrás de cada consulta, imagen o vídeo generado por IA existe una huella ambiental cada vez más difícil de ignorar.
El informe elaborado por el Instituto de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH) revela cifras que invitan a la reflexión.
Solo en 2025, los centros de datos asociados al crecimiento de la inteligencia artificial dejaron una huella hídrica de 4,5 billones de litros de agua.
Esa cantidad equivale aproximadamente al volumen necesario para llenar 1,8 millones de piscinas olímpicas o abastecer las necesidades domésticas de unos 600 millones de personas en el África subsahariana.
Estos datos reflejan la enorme dimensión física que existe detrás de tecnologías que muchas veces percibimos únicamente como software.
El consumo eléctrico de la IA ya rivaliza con el de grandes países
La expansión de la inteligencia artificial también está disparando la demanda energética global.
Durante 2025, los centros de datos consumieron aproximadamente 448 teravatios hora (TWh) de electricidad.
Si toda esa infraestructura constituyera un país independiente, ocuparía el noveno puesto mundial por consumo eléctrico.
Las previsiones para 2030 apuntan incluso a que podría superar los 945 TWh, situándose entre los mayores consumidores de energía del planeta.
La inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar también en emisiones
El estudio calcula que la huella de carbono de los centros de datos alcanzó los 189 millones de toneladas de CO₂ equivalente durante 2025.
Para compensar esas emisiones sería necesario plantar aproximadamente 3.200 millones de árboles jóvenes y mantenerlos durante una década.
Aunque la digitalización suele asociarse a soluciones limpias e intangibles, la realidad demuestra que la infraestructura tecnológica depende de una enorme cantidad de recursos físicos y energéticos.
Por ello, numerosos expertos consideran imprescindible acelerar la integración de energías renovables en el sector tecnológico.
El vídeo generado por IA abre una nueva frontera energética
El informe identifica un fenómeno especialmente relevante: el crecimiento explosivo de la generación de imágenes y vídeos mediante inteligencia artificial.
Generar una imagen puede requerir aproximadamente 60 veces más energía que una respuesta breve de texto.
Sin embargo, el vídeo representa un desafío mucho mayor. Un único vídeo generado por IA puede consumir tanta electricidad como 200.000 clasificaciones de spam o cientos de imágenes creadas mediante algoritmos generativos.
Esta tendencia podría incrementar significativamente la presión energética durante los próximos años.
El problema oculto de los residuos electrónicos
El informe identifica un fenómeno especialmente relevante: el crecimiento explosivo de la generación de imágenes y vídeos mediante inteligencia artificial.
La expansión de la inteligencia artificial no solo implica consumo energético.
También requiere servidores, procesadores, sistemas de refrigeración y componentes tecnológicos que tienen una vida útil limitada.
Los investigadores estiman que la infraestructura asociada a la IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030.
La cifra equivale a desechar aproximadamente 250 Torres Eiffel en equipamiento tecnológico cada año.
Los beneficios de la IA son reales, pero requieren responsabilidad
La inteligencia artificial ya está ayudando a desarrollar medicamentos, mejorar diagnósticos médicos, optimizar redes energéticas, analizar fenómenos climáticos y aumentar la productividad en numerosos sectores.
Su capacidad para acelerar avances científicos resulta innegable.
Sin embargo, los expertos advierten de que ignorar su huella ambiental sería un error similar al cometido en otras revoluciones tecnológicas del pasado, donde los impactos ecológicos fueron considerados demasiado tarde.
La clave pasa por impulsar una IA más eficiente, alimentada por energía limpia y diseñada para minimizar el consumo de recursos.
Encontrar el equilibrio será uno de los grandes desafíos de esta década
El mercado global de la inteligencia artificial podría multiplicarse por 25 entre 2023 y 2033, alcanzando un valor cercano a los 5 billones de dólares.
Este crecimiento convierte a la IA en una de las tecnologías más transformadoras de la historia reciente.
Pero también plantea preguntas fundamentales sobre sostenibilidad, eficiencia energética y uso responsable de recursos naturales.
La transición hacia una inteligencia artificial más sostenible exigirá innovación tecnológica, transparencia, regulación adecuada y un compromiso firme con los objetivos climáticos.
La inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar porque no es solo software
Una de las conclusiones más contundentes del informe de Naciones Unidas es que la IA no puede entenderse únicamente como una herramienta digital.
Detrás de cada chatbot, recomendación automática, imagen generada o vídeo creado existen centros de datos, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, minerales estratégicos, agua, terrenos y complejas cadenas de suministro.
Como recuerda el informe, la inteligencia artificial también está hecha de hormigón, cobre, silicio, litio, agua, tierra y carbono.
Comprender esta dimensión material resulta esencial para diseñar un futuro tecnológico verdaderamente sostenible.
Conclusiones sobre la inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar y obliga a buscar un equilibrio sostenible
La inteligencia artificial tiene un coste ambiental que no podemos ignorar y las cifras publicadas por Naciones Unidas muestran que la revolución digital también tiene consecuencias físicas muy reales sobre el planeta.
El desafío no consiste en frenar la innovación ni en renunciar a los beneficios de la IA. La verdadera tarea será encontrar un equilibrio inteligente entre progreso tecnológico y sostenibilidad ambiental. Solo así será posible aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial sin comprometer los recursos naturales de las generaciones futuras.
Y es que la producción de componentes electrónicos, como chips y baterías, demanda minerales raros y otros materiales que, en su extracción, generan contaminación, degradación del suelo y destrucción de ecosistemas.
¿Por qué la inteligencia artificial consume tanta energía?
Porque necesita enormes centros de datos que procesan miles de millones de operaciones y requieren sistemas de refrigeración permanentes.
¿Cuánta agua consumieron los centros de datos en 2025?
Según Naciones Unidas, aproximadamente 4,5 billones de litros de agua.
¿La inteligencia artificial también genera emisiones?
Sí. Los centros de datos asociados a la IA produjeron una huella estimada de 189 millones de toneladas de CO₂ equivalente en 2025.
¿Qué actividad consume más energía dentro de la IA?
La generación de vídeo mediante inteligencia artificial figura entre las aplicaciones con mayor demanda energética.
¿Es posible desarrollar una IA más sostenible?
Sí. Los expertos consideran fundamental mejorar la eficiencia de los algoritmos, utilizar energías renovables y diseñar infraestructuras con menor impacto ambiental.
