El uso de agua e IA se ha convertido en un tema central dentro de las discusiones ambientales contemporáneas, especialmente en un contexto marcado por sequías prolongadas, sobreexplotación de acuíferos y una creciente demanda energética global. A primera vista, la relación parece directa: más inteligencia artificial implica más consumo de agua. Sin embargo, cuando se analiza desde la ciencia ambiental y la ingeniería, el panorama resulta mucho más complejo, con variables técnicas, geográficas y climáticas que suelen quedar fuera del debate público.
Agua e IA: el papel de la refrigeración en los centros de datos
La principal relación entre agua e IA ocurre en los centros de datos, infraestructuras diseñadas para procesar grandes volúmenes de información. Los servidores generan calor de forma constante y requieren sistemas de refrigeración para operar dentro de rangos seguros. En muchos casos, el agua se utiliza como medio para absorber y disipar ese calor, especialmente en sistemas de enfriamiento evaporativo.
Un punto clave es que el agua no se “consume” de la misma manera que en otros usos industriales. Parte del líquido se evapora, otra se recircula y, dependiendo del diseño, puede provenir de agua potable, agua reciclada o aguas residuales tratadas. Empresas como Amazon, Meta y Google han comenzado a utilizar fuentes alternativas para reducir la presión sobre los suministros municipales, aunque esta práctica aún no es universal.
¿Por qué medir el impacto hídrico de la IA no es tan sencillo?
Uno de los mayores retos científicos es cuantificar el impacto real del uso de agua en IA. A diferencia de las emisiones de carbono, que se acumulan globalmente en la atmósfera, el agua es un recurso local. Su disponibilidad, renovación y valor ecológico dependen del ecosistema específico donde se extrae.
Además, algunos estudios incluyen el consumo indirecto de agua asociado a la generación de electricidad necesaria para alimentar los centros de datos. Este enfoque, aunque válido desde una perspectiva de ciclo de vida, no se aplica de forma sistemática a otras industrias, lo que dificulta comparaciones justas. Como señalan investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, extrapolar estos cálculos a nivel de una sola aplicación o consulta carece de base científica sólida.
Agua e IA frente a otras actividades humanas
Desde la ciencia ambiental, resulta útil contextualizar. La producción de alimentos de origen animal, el cultivo de algodón o el mantenimiento de espacios recreativos consumen volúmenes de agua muy superiores a los asociados a la mayoría de los centros de datos individuales. Una hamburguesa puede requerir más de 400 galones de agua, y una camiseta de algodón más de 700, considerando toda su cadena de producción.
Esto no significa que el uso de agua e IA sea irrelevante, sino que el análisis debe hacerse con criterios comparables y consistentes. La atención desproporcionada sobre una sola actividad puede ocultar problemas estructurales más amplios relacionados con la gestión del agua a largo plazo.
Cuando el uso de agua e IA sí representa un riesgo ambiental
Los expertos coinciden en un punto fundamental: la ubicación importa. En regiones con estrés hídrico severo, como zonas del centro de Chile, el suroeste de Estados Unidos o partes del norte de México, cualquier nuevo consumidor intensivo de agua puede agravar una situación ya frágil. En estos casos, el problema no es exclusivamente tecnológico, sino regulatorio y ambiental.
La falta de transparencia, evaluaciones de impacto incompletas y marcos legales obsoletos pueden permitir proyectos que comprometan acuíferos sin considerar escenarios futuros de cambio climático. Desde esta perspectiva, el debate sobre agua e IA revela fallas más profundas en la gobernanza del recurso hídrico.
Agua e IA como síntoma de una crisis mayor
La discusión científica sobre agua e IA refleja una realidad ineludible: durante décadas, la planificación económica se basó en la idea de un suministro de agua estable e inagotable. Hoy, esa premisa ya no se sostiene. Sequías prolongadas, reducción de recargas naturales y sobreexplotación de aguas subterráneas están obligando a replantear prioridades.
La pregunta central no es si la IA debe usar agua, sino cómo asignamos un recurso limitado en un planeta que cambia rápidamente. La inteligencia artificial, al ser una tecnología emergente y visible, se convierte en un punto de fricción que expone tensiones que llevan años acumulándose.
Los centros de datos tienen un impacto real, pero ese impacto depende del diseño, la ubicación y la gestión del recurso, no de una cifra universal. Entender esta complejidad permite avanzar hacia decisiones más informadas y responsables, en un momento histórico donde el agua ya no puede darse por sentada. ¿Estamos preparados para valorar este recurso con el mismo rigor con el que impulsamos la innovación tecnológica?
