Foto de un embalse.
Ciencia La ONU avisa a España: la inteligencia artificial también consume agua, tierra y energía en plena crisis climáticaLa IA deja de ser invisible para el medio ambiente: sus centros de datos podrían consumir casi el 3% de la electricidad mundial en 2030.
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Raquel Díaz Publicada 16 junio 2026 07:28h Las clavesLas claves Generado con IA
La inteligencia artificial no vive en una nube invisible. Detrás de cada modelo, cada imagen generada y cada centro de datos hay servidores, chips, refrigeración, electricidad, suelo, minerales críticos y agua. Ese es el aviso que acaba de lanzar la Universidad de Naciones Unidas en plena expansión global de la IA.
El informe, publicado por el Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de Naciones Unidas, sostiene que la IA debe dejar de analizarse solo como una tecnología digital. También es un sistema material, con costes ambientales medibles en carbono, agua y territorio.
La cifra más llamativa mira a 2030. Según la ONU, los centros de datos que sostienen la inteligencia artificial podrían consumir 945 teravatios hora de electricidad al año, casi el 3% de la electricidad mundial prevista y aproximadamente el doble del consumo anual de Francia en 2025.
El problema no termina en la luz. El mismo informe calcula que la huella hídrica asociada a esa electricidad podría alcanzar 9,3 billones de litros de agua en 2030, una cantidad equivalente a las necesidades domésticas básicas anuales de 1.300 millones de personas en el África subsahariana.
Ahí aparece la advertencia para España. En un país que ya encadena sequías, restricciones, estrés hídrico y conflictos por el uso del suelo, la expansión de centros de datos y servicios de IA no puede planificarse solo mirando la conectividad o el precio de la electricidad.
Refrigeración líquida o sistemas evaporativos
La ONU insiste en que cada kilovatio hora usado para entrenar o ejecutar un sistema de IA arrastra tres huellas distintas: emisiones, agua y tierra. Y esas huellas no siempre se reducen al mismo tiempo. Una fuente baja en carbono puede necesitar más agua o más superficie, según su tecnología y ubicación.
La percha científica está precisamente ahí: medir solo el CO₂ ya no basta. El informe advierte de que evaluar la sostenibilidad de la IA con una única métrica puede esconder daños desplazados a regiones con estrés hídrico, menor protección ambiental o comunidades que no reciben los beneficios de esa infraestructura.
El consumo de agua depende mucho del diseño. Algunos centros de datos utilizan refrigeración líquida o sistemas evaporativos para mantener los servidores a temperaturas seguras, especialmente en zonas calurosas. El Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente recuerda que los impactos sobre el agua varían según la tecnología, el clima y la localización.
Jon Hernández, divulgador de IA, a los profesionales de Recursos Humanos: "Menudo marrón os ha caído"El consumo energético también crece a gran velocidad. La Agencia Internacional de la Energía estima que los centros de datos consumieron unos 415 TWh en 2024, alrededor del 1,5% de la electricidad mundial, y proyecta que esa demanda se duplicará hasta 2030.
El cambio más importante es que el gasto ya no se concentra solo en entrenar grandes modelos. La ONU señala que la inferencia, es decir, el uso cotidiano de modelos ya desplegados para responder a millones de consultas, puede representar entre el 80% y el 90% del consumo energético total de la IA.
Eso cambia el debate. No se trata únicamente de cuánta energía necesitó un modelo para nacer, sino de cuánta consume cada día al funcionar para millones de usuarios, empresas, administraciones, buscadores, asistentes, generadores de imagen y sistemas automatizados.
El informe también distingue entre tareas. Una consulta de chat consume mucho más que una clasificación básica de texto, pero una imagen generada por IA puede disparar la demanda hasta 1.450 veces frente a esa tarea sencilla. Un vídeo complejo multiplica todavía más la huella.
La tierra es la tercera pieza del problema. La ONU calcula que la huella territorial asociada a la electricidad de los centros de datos podría superar los 14.500 kilómetros cuadrados en 2030, aproximadamente el doble del área metropolitana de Yakarta.
A eso se suma el ciclo de vida del hardware. Servidores, chips y sistemas de refrigeración requieren minerales críticos, tierras raras y cadenas de suministro globales. El PNUMA recuerda que los centros de datos generan residuos electrónicos y dependen de materiales cuya extracción puede provocar impactos ambientales importantes.
La ONU no plantea frenar la inteligencia artificial, sino gobernarla mejor. Sus recomendaciones pasan por exigir transparencia ambiental, integrar los centros de datos en la planificación energética e hídrica, evaluar el impacto acumulado de las instalaciones y diseñar modelos más eficientes desde el inicio.
El mensaje para España es claro: la IA puede ayudar a predecir incendios, optimizar redes eléctricas, mejorar diagnósticos o modelar sequías, pero su infraestructura también compite por recursos físicos. En plena crisis climática, lo digital ya no puede venderse como algo sin peso.