El vertiginoso crecimiento de los modelos computacionales de alto rendimiento y el comercio a gran escala de datos han dejado de ser un mero hito técnico para convertirse en un reto ambiental global. Según un documento técnico elaborado por la Universidad de las Naciones Unidas y que fue puesto en conocimiento de los canales oficiales de la ONU en el mes de junio de 2026, la huella ecológica de la inteligencia artificial es de tal magnitud que puede desbordar los recursos naturales del planeta.
Redefinición de los criterios de sustentabilidad y el impacto del uso diario
Los marcos de evaluación manejados en la industria tecnológica son claramente incompletos y se centran únicamente en los costos relacionados con las emisiones de gases del entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje, dejando de lado otros costos medioambientales.
El análisis llevado a cabo por la ONU advierte sobre el peligro de implantar soluciones que reduzcan la huella de carbono, pero que amplifiquen la presión sobre las regiones que ya padecen escasez de recursos, como el caso del cambio hacia determinadas fuentes renovables que puede reducir las emisiones directas, pero que incrementará el consumo de agua y de terrenos de forma exponencial.
El consumo de agua en el entrenamiento de la IA a finales de esta década podría ser igual a las necesidades básicas de 1300 millones de personas en el hogar, y la huella de tierra podría alcanzar los 14 500 kilómetros cuadrados, el doble del área de la ciudad de Yakarta y alrededores.
Al contrario de lo que puede pensarse desde la visión pública mayoritaria, que apela a la energía utilizada para el entrenamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño, el estudio ha establecido que la utilización de las aplicaciones cotidianas asume entre el 80% y el 90% del consumo final total. La escala del consumo es masiva: un solo servicio de AI ampliamente utilizado procesa alrededor de 2500 millones de instrucciones (prompts) por día, devorando cientos de gigavatios-hora de electricidad cada año.
Desequilibrios geográficos y la acumulación de residuos electrónicos
La asignación de los costos medioambientales asociados a la computación masiva muestra una importante desigualdad geográfica respecto de sus beneficios globales. Así, mientras que las aplicaciones digitales se utilizan a nivel global, las cargas ambientales están ubicadas en unas determinadas áreas geográficas donde los centros de datos ya se apoderan en gran medida del consumo eléctrico nacional o están agotando el aprovisionamiento de agua en el lugar, incluso en situaciones de sequía.
El informe muestra la creciente descomposición de las computaciones y los residuos asociados (e-waste), estimando, por ejemplo, que la infraestructura de IA producirá anualmente 2,5 millones de toneladas de desechos para el año 2030, una carga de desechos que sin duda se concentrará de nuevo en los países de ingresos bajos con poca capacidad para su tratamiento. A su vez, hay que añadir el deterioro ambiental y las desigualdades sociales en las áreas de extracción de los minerales críticos para confeccionar el hardware.
Este desequilibrio ambiental consolidará la brecha digital y ambiental que se acentuará entre los países. El informe también muestra que más del 90% de la capacidad de cómputo especializado en AI se encuentra concentrado en tan solo 2 naciones, los EE. UU. y China.
Hacia un ecosistema responsable y la gobernanza de los recursos naturales
A pesar de la contundencia de los datos presentados, los autores aclaran que las conclusiones del informe no eclosionan en un argumento en contra (o en choque) del desarrollo de la computación en sí misma. El informe supone una llamada a la acción para poner en marcha reformas que pongan la tecnología en los márgenes biofísicos que impone el planeta.