La reciente tendencia en redes sociales de transformar fotografías al estilo de Studio Ghibli ha capturado la atención de millones de usuarios en todo el mundo. Estas imágenes han permitido a las personas reimaginar sus recuerdos y momentos cotidianos con la magia del famoso estudio de animación japonés.
Sin embargo, detrás de esta moda aparentemente inofensiva, se esconde un significativo consumo de recursos naturales, especialmente de agua. Esto plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el medio ambiente.
El elevado consumo de agua en la generación de imágenes por IA
Cada interacción con herramientas de IA requiere una infraestructura tecnológica compleja basada en centros de datos con miles de servidores. Estos equipos generan gran cantidad de calor, por lo que necesitan sistemas de refrigeración eficientes.
Muchos de estos sistemas utilizan agua para enfriar los servidores, mediante torres de enfriamiento donde el agua absorbe el calor y se evapora. Aunque efectivo, este método implica un consumo considerable. Herramientas como ChatGPT utiliza alrededor de 500 ml de agua por cada serie de entre 5 a 50 interacciones.
Álvaro Peña, experto en inteligencia artificial, señala a EFE que «la gente no es consciente del agua que se consume por generar una imagen con IA. Y mucho menos de que generar contenido con IA pueda implicar medio litro de agua por pocas interacciones». Además, destaca que «no se contabilizan todas las etapas que requieren agua, como la fabricación de chips o la refrigeración en la generación de energía».
Centros de datos y su impacto en los recursos hídricos
Estudios recientes revelan cifras preocupantes sobre el consumo hídrico de la inteligencia artificial. La OCDE estima que, para 2027, la IA podría utilizar entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos de agua al año. Este supera el uso anual de países como Dinamarca y alcanzando la mitad del consumo del Reino Unido.
Grandes empresas tecnológicas también han reportado aumentos significativos. Según un informe del Centro Nacional de Políticas de Ingeniería (NEPC por sus siglas en inglés), Microsoft, por ejemplo, incrementó su consumo en un 34% en 2022, en parte por el entrenamiento de modelos como ChatGPT. Google utilizó entre 6 y 7 millones de metros cúbicos ese año, y Meta alcanzó los 2 millones. Esta tendencia muestra cómo el crecimiento de la IA está estrechamente ligado a un mayor uso de recursos naturales.
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María Prado, portavoz de energía, clima y movilidad de Greenpeace, ha detallado a EFE que «en los centros de datos, el consumo de agua es altísimo. Se utiliza para tres cosas: refrigeración, generación de electricidad y fabricación de microchips». Detalla además que “la refrigeración usa entre 1 y 9 litros de agua por kilovatio hora de energía, y el 80% de esa agua se evapora”. También advierte que “la electricidad para alimentar los centros puede evaporar hasta 7,6 litros por kWh, lo que implica que la electricidad necesita mucha más agua que la refrigeración en sí”.
Diferencias entre herramientas de IA y su impacto ambiental
Es esencial comprender que no todas las herramientas de IA tienen el mismo impacto ambiental. Modelos como ChatGPT, DALL·E o Midjourney, difieren en sus procesos operativos y, por ende, en su consumo de recursos., aunque todos son impulsados por inteligencia artificial.
ChatGPT, por ejemplo, se centra en la generación de texto y requiere una cantidad significativa de procesamiento para comprender y generar respuestas coherentes basadas en las entradas del usuario. Por otro lado, herramientas como DALL·E y Midjourney están diseñadas para crear imágenes a partir de descripciones textuales, un proceso que puede ser aún más intensivo en términos computacionales.
La generación de imágenes de alta calidad implica procesar complejos algoritmos y manejar grandes volúmenes de datos, lo que puede resultar en un mayor consumo de energía y, consecuentemente, de agua para la refrigeración de los sistemas involucrados.
María Prado remarca que «la huella real está invisibilizada. Las grandes tecnológicas solo muestran una parte de la foto porque no están obligadas a publicar los datos completos». Por su parte, Peña agrega que “no hay suficiente transparencia” y que “algunas empresas, como Microsoft, han omitido datos o subestimado consumos”.
Hacia un uso responsable de la inteligencia artificial
Ante este escenario, es clave que empresas y usuarios tomen conciencia del impacto ambiental del uso de IA. Las compañías deben apostar por prácticas sostenibles, como desarrollar algoritmos más eficientes, usar sistemas de enfriamiento con menor consumo hídrico y recurrir a energías renovables.
Algunas ya están actuando. Microsoft, por ejemplo, busca ser “positiva en agua” para 2030, reponiendo más agua de la que utiliza mediante proyectos de eficiencia y restauración de ecosistemas.
María Prado plantea que “deberíamos exigir procedimientos normalizados para medir el impacto ambiental de la IA. Hoy no hay datos confiables ni suficientes regulaciones”. Apunta directamente al papel de los gobiernos: “deben asumir el liderazgo para imponer transparencia y sostenibilidad hídrica, energética y ambiental”.
En esa misma línea, Álvaro Peña considera que “la responsabilidad es compartida entre usuarios y empresas, pero dudo que veamos cambios si no hay presión externa” y advierte que no cree que “se tomen medidas si no hay una crisis visible como cortes eléctricos o problemas directos en el día a día”.
Iniciativas para reducir la huella hídrica en la tecnología
Pese al oscuro panorama, existen ejemplos prometedores. Peña destaca que “optimizar los procesos de entrenamiento y hacer un uso responsable son claves” y cita el caso de la empresa china DeepSeek como referente de eficiencia, al demostrar que “se puede hacer más con menos recursos”.
Por su parte, María Prado invita a repensar el modelo de desarrollo actual. “Es hora de hablar de suficiencia: cambiar el modelo socioeconómico y reducir nuestras necesidades y consumo digital”. También advierte que “cada vez que tecleamos, hay una gran emisión de CO₂ detrás. No vemos el humo, pero está ahí”.
En última instancia, la transición hacia una IA más sostenible no solo dependerá de avances tecnológicos, sino también de una conciencia colectiva que permita cuestionar cómo y para qué utilizamos estas herramientas. “Desde Greenpeace defendemos un enfoque más lento y precautorio, para tener en cuenta los riesgos de una IA que podría llegar a superar la inteligencia humana”, señala Prado.
