Cada día la Inteligencia Artificial está más presente en nuestras vidas, tanto en el ámbito profesional como en el personal. Sin embargo, su desarrollo plantea una cuestión menos visible, pero cada vez más relevante: su impacto sobre el consumo de agua.
En los últimos tiempos, diversos estudios han puesto de relieve la huella hídrica asociada al funcionamiento de estos sistemas. Aunque pueda percibirse como una tecnología intangible, la inteligencia artificial se apoya en infraestructuras físicas —principalmente centros de datos— que operan de forma continua y requieren sistemas de refrigeración permanentes para garantizar su funcionamiento. Este proceso constituye el principal foco de consumo de agua. A ello se suma la huella hídrica asociada a la fabricación de los componentes tecnológicos, donde la producción de un solo chip puede requerir en torno a 8.000 litros de agua.Algunas estimaciones permiten dimensionar esta realidad. Un estudio de la Universidad de California, Riverside, señala que generar un texto de unas 100 palabras mediante ChatGPT puede requerir alrededor de 519 mililitros de agua. En términos operativos, la Universidad Complutense de Madrid indica que, de forma aproximada, cada veinte respuestas generadas pueden implicar el consumo de un litro de agua, lo que permite visualizar cómo el uso cotidiano de estas herramientas se traduce en volúmenes significativos a gran escala. Esta tendencia se refleja también en el ámbito empresarial: compañías como Microsoft han incrementado su consumo de agua en un 34% en los últimos años, mientras que Google ha registrado consumos anuales de entre 6 y 7 millones de metros cúbicos. A nivel global, organismos como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos sitúan la demanda hídrica asociada a la inteligencia artificial entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos anuales en los próximos años. En esta misma línea, una estimación publicada en la revista Patterns por Alex de Vries-Gao apunta a que el consumo total vinculado a estos sistemas podría situarse en el entorno de 765.000 millones de litros anuales.
Más allá del detalle de cada cifra, lo relevante es la tendencia que subyace: la inteligencia artificial se está consolidando como una nueva demanda sobre los recursos hídricos. Además, no se trata de un consumo homogéneo. Varía en función del tipo de herramienta y del uso que se haga de ella. Los modelos orientados a la generación de imágenes presentan una mayor intensidad de consumo que aquellos centrados en texto, mientras que el entrenamiento de estos sistemas concentra necesidades muy superiores al uso cotidiano. A ello se suma la propia dinámica de adopción tecnológica, donde fenómenos como la viralización de determinados contenidos pueden incrementar de forma significativa la demanda.A este respecto, conviene tener en cuenta que el consumo de agua no solo es directo, vinculado a la refrigeración de los servidores, sino también indirecto, asociado a la generación de la energía necesaria para alimentar estas infraestructuras. Además, el agua de refrigeración también se necesita para compensar los cambios de temperatura ambiental provocados por las estaciones, un aspecto especialmente relevante en un contexto de veranos cada vez más calurosos y mayor escasez de agua.
En el verano de 2022, la compañía Thames Water alertó del uso de agua potable para refrigeración por parte de centros de datos en Londres, en plena sequía, evidenciando el potencial conflicto entre usos. Con el agravamiento de la crisis climática, este tipo de tensiones sobre el recurso hídrico podrían volverse cada vez más frecuentes. Es importante matizar que existen diferencias significativas en función del nivel tecnológico de las instalaciones. Los centros de datos menos modernos pueden llegar a consumir hasta tres veces más agua que los más avanzados, lo que pone de relieve el margen existente para mejorar la eficiencia. Este aspecto cobra especial relevancia si se tiene en cuenta que, de cara a 2030, una parte significativa de la población mundial podría enfrentarse a situaciones de escasez severa de agua.
Este escenario obliga a incorporar estas nuevas realidades en la planificación hidrológica y en la ordenación del territorio. La expansión de la inteligencia artificial no se produce en un entorno abstracto, sino en sistemas hídricos que, en muchos casos, ya presentan tensiones estructurales. En un país como España, caracterizado por una creciente aridificación y por limitaciones en la disponibilidad de recursos, resulta especialmente relevante abordar su desarrollo desde una perspectiva integrada que tenga en cuenta la evolución de los usos y, en particular, la localización de estas infraestructuras en función de la disponibilidad hídrica.
Desde el Foro de la Economía del Agua, consideramos que este contexto pone de manifiesto la importancia de reforzar los instrumentos de planificación y avanzar en modelos de gestión que integren el conjunto de las demandas bajo criterios de sostenibilidad y eficiencia. La incorporación de nuevas actividades intensivas en agua pone de relieve la necesidad de mejorar la coordinación entre políticas y avanzar en mecanismos de transparencia sobre la huella hídrica asociada a estas actividades.
Al mismo tiempo, este escenario abre nuevas líneas de actuación. El desarrollo de soluciones orientadas a la eficiencia hídrica, la reutilización de recursos como el agua regenerada o la optimización del consumo en infraestructuras tecnológicas se perfilan como ámbitos con un recorrido creciente. A ello se suma el potencial de la propia inteligencia artificial para mejorar la gestión del agua, contribuyendo a sistemas más eficientes y resilientes.
Para el Foro de la Economía del Agua, el reto no es frenar el desarrollo tecnológico, sino integrarlo de forma coherente en la gestión del agua. Incorporar la variable hídrica en la toma de decisiones y en la planificación será clave para garantizar que la transformación digital avance en equilibrio con la disponibilidad de un recurso cada vez más limitado
