La rápida expansión de la inteligencia artificial está impulsando la construcción de enormes centros de datos en todo el mundo. Estas infraestructuras, esenciales para entrenar y operar modelos avanzados, consumen cantidades crecientes de energía y agua, y plantean serias dudas sobre su sostenibilidad ambiental. La reciente llamada de atención de Naciones Unidas para frenar la expansión descontrolada de estos centros ha puesto el foco en un problema que ya no es solo tecnológico, sino también climático, regulatorio y social. Comprender el impacto ambiental de la IA es clave para diseñar políticas públicas, estrategias empresariales y modelos de desarrollo que integren la innovación digital con la protección del planeta.
Centros de datos e inteligencia artificial: por qué consumen tanto
Los centros de datos que alimentan la inteligencia artificial se diferencian de las infraestructuras digitales tradicionales por la intensidad de sus cargas de trabajo. El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA generativa y de aprendizaje profundo requieren millones de operaciones por segundo, ejecutadas en unidades de procesamiento gráfico y chips especializados que trabajan de forma continua. Esta exigencia computacional se traduce en un consumo eléctrico muy superior al de aplicaciones digitales convencionales, tanto para alimentar los equipos como para refrigerarlos.
La concentración de servidores en grandes instalaciones, diseñadas para operar las 24 horas del día, multiplica la demanda energética en regiones específicas y genera picos de consumo que pueden tensar las redes eléctricas locales. Además, la necesidad de mantener temperaturas estables obliga a desplegar sistemas de refrigeración intensivos, que en muchos casos todavía dependen de tecnologías poco eficientes. La combinación de potencia de cálculo, operación continua y necesidades de refrigeración convierte a estos centros en infraestructuras críticas desde el punto de vista energético.
Agua, energía y huella de carbono de la IA
El impacto ambiental de los centros de datos de IA se manifiesta de forma especialmente visible en dos dimensiones: el consumo de agua y la huella de carbono. Muchos sistemas de refrigeración utilizan agua para disipar el calor generado por los servidores, lo que implica extraer grandes volúmenes de fuentes locales. En regiones con estrés hídrico, la instalación de centros de datos puede agravar la competencia por un recurso ya limitado, afectando a comunidades, agricultura y ecosistemas. El debate se intensifica cuando estas infraestructuras se ubican en zonas donde las sequías son recurrentes.
La huella de carbono depende, en gran medida, de la mezcla energética utilizada para alimentar los centros. Cuando la electricidad procede de combustibles fósiles, el funcionamiento de la IA contribuye significativamente a las emisiones de gases de efecto invernadero. Estudios recientes han mostrado que el entrenamiento de modelos de gran tamaño puede generar emisiones comparables a las de miles de vuelos de larga distancia, lo que ha despertado la preocupación de organismos internacionales y organizaciones ambientales. La combinación de uso intensivo de energía y agua sitúa a la IA en el centro del debate sobre la compatibilidad entre transformación digital y objetivos climáticos.
La advertencia de Naciones Unidas y el debate regulatorio
La Organización de las Naciones Unidas ha pedido frenar la expansión indiscriminada de los centros de datos que alimentan la IA, subrayando la necesidad de evaluar sus impactos antes de autorizar nuevas instalaciones. Esta llamada no pretende detener el avance tecnológico, sino exigir que la planificación de infraestructuras digitales incorpore criterios ambientales, sociales y de gobernanza más rigurosos. La preocupación se centra en la velocidad de despliegue, que en muchos casos supera la capacidad de los marcos regulatorios actuales para evaluar riesgos y establecer límites claros.
El debate regulatorio se está desplazando desde la mera protección de datos y la ética algorítmica hacia una visión más amplia que incluye el consumo de recursos naturales y las emisiones asociadas a la IA. Algunos países y regiones están empezando a exigir informes de impacto ambiental específicos para centros de datos, así como requisitos de eficiencia energética y uso de energías renovables. La ONU, al poner el tema en la agenda global, impulsa la coordinación entre gobiernos, empresas tecnológicas y sociedad civil para evitar que la infraestructura de IA se convierta en un nuevo factor de desequilibrio ambiental y territorial.
Ubicación, planificación urbana y justicia ambiental
La localización de los centros de datos de IA no es un asunto neutral desde la perspectiva social y ambiental. Muchas de estas infraestructuras se instalan en zonas con energía relativamente barata, disponibilidad de suelo y marcos regulatorios flexibles, lo que puede generar desequilibrios entre los beneficios económicos y los costos ambientales que asumen las comunidades locales. El uso intensivo de agua en regiones con estrés hídrico o el incremento de la demanda eléctrica en redes ya tensionadas son ejemplos de impactos que no siempre se reparten de forma equitativa.
La planificación urbana y territorial debe integrar el despliegue de centros de datos como parte de una estrategia más amplia de desarrollo sostenible. Esto implica evaluar la capacidad de las cuencas hídricas, la resiliencia de las redes eléctricas, la proximidad a áreas residenciales y la compatibilidad con otros usos del suelo. También requiere mecanismos de participación ciudadana que permitan a las comunidades conocer, debatir y, en su caso, influir en las decisiones sobre la instalación de estas infraestructuras. La justicia ambiental se vuelve un componente clave cuando la innovación tecnológica se traduce en cargas desproporcionadas para determinados territorios.
Innovación tecnológica para centros de datos más sostenibles
Frente a las advertencias y preocupaciones, la industria tecnológica y el sector energético están desarrollando soluciones para reducir el impacto ambiental de los centros de datos de IA. Una de las líneas más relevantes es la mejora de la eficiencia energética de los equipos y la optimización del uso de recursos mediante algoritmos de gestión inteligente. La consolidación de cargas de trabajo, la virtualización y el uso de hardware especializado permiten reducir el consumo por unidad de cálculo, aunque el crecimiento global de la demanda sigue siendo un desafío.
Otra vía clave es la integración de energías renovables en el suministro eléctrico de los centros de datos, así como el uso de sistemas de almacenamiento que permitan gestionar la intermitencia de fuentes como la solar y la eólica. Algunas empresas están experimentando con ubicaciones en climas fríos para reducir la necesidad de refrigeración o con tecnologías de refrigeración líquida y por inmersión que consumen menos agua. También se exploran modelos de economía circular para reutilizar el calor residual en redes de calefacción urbana y minimizar el desperdicio de equipos. La sostenibilidad de la IA depende, en buena medida, de la adopción masiva de estas innovaciones.
Gobernanza global y responsabilidad compartida
El impacto ambiental de la IA no puede abordarse únicamente desde la perspectiva de las empresas tecnológicas o de los países donde se ubican los centros de datos. Se trata de un problema global, ligado a cadenas de valor transnacionales y a servicios digitales que se consumen en todo el mundo. La gobernanza de la infraestructura de IA requiere marcos multilaterales que armonicen estándares ambientales, incentiven las buenas prácticas y eviten la competencia a la baja en regulaciones para atraer inversiones.
La responsabilidad también recae en los usuarios institucionales y corporativos de la IA, que pueden exigir transparencia sobre la huella de carbono de los servicios que contratan y priorizar proveedores comprometidos con objetivos climáticos verificables. La adopción de métricas estandarizadas para medir el impacto ambiental de modelos y servicios de IA facilitaría la comparación y permitiría integrar estos criterios en decisiones de compra y diseño. La combinación de regulación, autorregulación sectorial y presión social puede orientar el desarrollo de la IA hacia trayectorias más compatibles con los límites planetarios.
Formación especializada para una transformación digital sostenible
La tensión entre el avance acelerado de la inteligencia artificial y la necesidad de preservar el medio ambiente pone de manifiesto la importancia de contar con profesionales capaces de integrar la dimensión tecnológica con la estratégica y la ambiental. El diseño, gestión y auditoría de infraestructuras digitales como los centros de datos de IA exigen competencias en transformación digital, análisis de datos, gestión energética y sostenibilidad. En este contexto, programas académicos como la Maestría en Transformación Digital que ofrece FUNIBER proporcionan una formación integral para liderar proyectos tecnológicos que consideren no solo la eficiencia y la innovación, sino también la responsabilidad ambiental y social. A través de este tipo de estudios, es posible formar profesionales capaces de responder a los desafíos que plantean los centros de datos de IA y contribuir a una transformación digital alineada con los objetivos de desarrollo sostenible.