--- canonical_url: "https://beat21.net/contenido/29018/la-huella-invisible-de-la-inteligencia-artificial" title: "La huella invisible de la inteligencia artificial" article_type: "Article" main_image: "https://beat21.net/download/multimedia.grande.ad026f95beccbae5.Z3JhbmRlLndlYnA%3D.webp" date_published: "2026-10-15T09:29:00-03:00" date_modified: "2026-10-15T09:51:45-03:00" category_name: "Sociedad" category_url: "https://beat21.net/categoria/41/sociedad" --- # La huella invisible de la inteligencia artificial **![IMG_0296](/download/multimedia.normal.b740d8d661dc6376.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp)** **La expansión de la inteligencia artificial está multiplicando la demanda de agua y electricidad de los centros de datos. Las proyecciones científicas anticipan una presión ambiental creciente: millones de metros cúbicos de agua, nuevas emisiones de carbono y una infraestructura digital que compite por recursos cada vez más estratégicos.** La inteligencia artificial no funciona en una nube abstracta. Depende de centros de datos con miles de servidores y procesadores de alto rendimiento que generan calor de manera continua. Para mantenerlos operativos, muchas instalaciones utilizan sistemas de refrigeración que consumen agua, mientras que otras tecnologías reducen o eliminan parte de esa demanda directa. El impacto no termina en el agua que ingresa a las instalaciones. También existe un consumo indirecto asociado a la generación de electricidad y a la fabricación de los semiconductores. Un estudio publicado en Nature Sustainability estimó que el despliegue de servidores destinados a inteligencia artificial en Estados Unidos podría generar, entre 2024 y 2030, una **huella** **hídrica** anual de entre 731 y 1.125 millones de metros cúbicos, según el escenario de expansión considerado. La cifra representa una proyección para Estados Unidos, no una medición del consumo mundial. Aun así, muestra la dimensión potencial del problema: cientos de miles de millones de litros de **agua** asociados a una infraestructura cuyo crecimiento todavía está en marcha. El **impacto** depende de dónde se construyen los centros de datos, qué sistemas de refrigeración utilizan, cuánta electricidad necesitan y cómo se produce esa energía. Una misma carga de trabajo puede presentar diferencias de consumo hídrico de varios órdenes de magnitud según las condiciones operativas y la eficiencia de la instalación. La consecuencia ambiental es especialmente grave cuando estas infraestructuras se instalan en regiones con estrés hídrico. En esos territorios, el abastecimiento industrial debe evaluarse frente a la disponibilidad de agua para consumo humano, agricultura y conservación de los ecosistemas. Electricidad: los centros de datos se encaminan a consumir más de 900 TWh anuales. ![IMG_0297](/download/multimedia.normal.8e0cc82809bfe7c9.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp) El segundo gran impacto es energético. Según la Agencia Internacional de Energía (AIE), el consumo eléctrico mundial de los centros de datos alcanzó aproximadamente 415 teravatios-hora (TWh) en 2024 y podría acercarse a 945 TWh en 2030, más del doble en seis años. Para dimensionar esa magnitud, 945 TWh equivalen a 945.000 millones de kilovatios-hora de electricidad en un año. La inteligencia artificial es uno de los principales motores de ese crecimiento. El entrenamiento de modelos avanzados, la generación de imágenes y videos y la ejecución de sistemas de razonamiento requieren capacidad de procesamiento adicional. Las aplicaciones más complejas pueden consumir cientos o miles de veces más energía por consulta que una generación sencilla de texto, aunque el consumo real depende de la tarea y del sistema utilizado. La demanda creciente obliga a ampliar la capacidad de generación y las redes de distribución. También aumenta la necesidad de asegurar un suministro continuo para instalaciones que operan durante las 24 horas. La **AIE** proyecta que las energías renovables cubrirán cerca de la mitad del incremento de la demanda eléctrica de los centros de datos hasta 2030 en su escenario de referencia. El gas natural y el carbón también contribuirán a satisfacerla, mientras que la energía nuclear ganará participación hacia el final de la década. Por eso, la expansión de la IA no garantiza por sí sola una transición energética más limpia. Si la demanda adicional se cubre con generación fósil, el crecimiento digital puede aumentar las emisiones incluso mientras las empresas anuncian objetivos de neutralidad de carbono. ![IMG_0298](/download/multimedia.normal.a24a7faeb3841ff7.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp) **La relación entre inteligencia artificial y cambio climático ya puede medirse mediante proyecciones científicas. El estudio estimó que la instalación de servidores de IA en Estados Unidos podría generar entre 24 y 44 millones de toneladas adicionales de CO₂ equivalente por año hacia 2030, según el ritmo de expansión y las condiciones energéticas consideradas.** Incluye el impacto energético asociado al funcionamiento de los servidores y depende de factores como la ubicación de las instalaciones, la composición de la matriz eléctrica y las mejoras de eficiencia. El mismo estudio concluye que reducir la huella ambiental exigirá mucho más que mejorar los equipos de refrigeración. La localización de los centros de datos, el aprovechamiento de los servidores, la descarbonización de la electricidad y la eficiencia de la infraestructura pueden modificar sustancialmente el resultado. En sus escenarios, las mejores combinaciones de prácticas industriales, distribución geográfica y suministro eléctrico podrían reducir hasta un 73 % las emisiones residuales y un 86 % la huella hídrica frente al escenario de referencia analizado. Son reducciones potenciales modelizadas, no resultados ya alcanzados por toda la industria. La discusión también alcanza a **Argentina**. En octubre de 2025, Sur Energy y OpenAI anunciaron una carta de intención para explorar el desarrollo de Stargate Argentina, un proyecto de infraestructura de inteligencia artificial con una capacidad potencial de hasta 500 megavatios (MW). Las proyecciones muestran una tendencia concreta: más capacidad de procesamiento implica una creciente demanda de electricidad, agua e infraestructura. La eficiencia puede reducir el consumo por operación, pero el resultado global también depende de cuántas operaciones se realizan y de la velocidad con la que se expande el sector. Hacia 2030, el desafío ambiental de la inteligencia artificial no se medirá solamente por la potencia de sus modelos, sino por la cantidad de recursos que necesitará para mantenerlos funcionando. La presión ambiental no es el único desafío asociado con la aceleración tecnológica. A medida que los sistemas de inteligencia artificial adquieren mayor capacidad para ejecutar tareas, utilizar herramientas y operar con distintos grados de **autonomía**, también crecen las preocupaciones sobre la seguridad de esas capacidades. **Los agentes de IA pueden encadenar acciones, interactuar con programas y operar dentro de entornos digitales con una intervención humana limitada. Si sus permisos son excesivos o sus mecanismos de supervisión resultan insuficientes, un error de diseño, una instrucción maliciosa o una vulnerabilidad pueden amplificar sus consecuencias.** En **infraestructura crítica,**redes eléctricas, sistemas de transporte, servicios financieros y redes de comunicaciones, los riesgos exigen especial atención. La combinación de automatización, conectividad y acceso a herramientas sensibles hace necesario reforzar los controles de acceso, las pruebas de seguridad, la supervisión humana y los protocolos de respuesta ante incidentes. El ecosistema tecnológico avanza de este modo hacia una transformación radical, obligando a la sociedad a decidir cómo financiar y regular un progreso digital exponencial, sin comprometer los recursos vitales, la sustentabilidad ambiental y la seguridad del planeta. --- *Contenido creado y optimizado para IA con [Medios CMS](https://medios.io)* — Plataforma profesional para la gestión de medios digitales y portales de noticias.