La inteligencia artificial (IA) ha transformado diversos sectores, como la medicina o el entretenimiento. Sin embargo, su funcionamiento eficiente depende de una infraestructura robusta que consume recursos significativos.
Para que la IA funcione, se necesitan centros de datos equipados con servidores de alto rendimiento que procesan enormes cantidades de información. Estos servidores generan una gran cantidad de calor, por lo que requieren sistemas de refrigeración eficientes. Esto significa que cada vez que usamos un chatbot o generamos una imagen con IA, hay un costo energético detrás.
En Estados Unidos, generar un correo electrónico de 100 palabras con IA puede consumir hasta 1.4 litros de agua solo para enfriar los servidores. Ahora, imaginemos este nivel de consumo a escala global. En México, el panorama no es muy distinto: con el crecimiento de empresas tecnológicas y centros de datos en Querétaro, Monterrey y CDMX, la demanda de energía y agua sigue aumentando. ¿Estamos preparados para este impacto? El agua es fundamental para mantener la temperatura de los servidores y evitar que se sobrecalienten. Si bien la IA puede ayudar a optimizar el uso del agua en la agricultura o a mejorar la eficiencia energética en ciudades inteligentes, su propia operación también tiene un costo ambiental que no podemos ignorar.
Un centro de datos con una capacidad de 15 megavatios puede requerir aproximadamente 1.36 millones de litros de agua al día. Esto equivale al consumo diario de agua de una ciudad con entre 30,000 y 50,000 habitantes. En un país como México, donde algunas regiones enfrentan crisis hídricas recurrentes, este es un tema que merece atención. Sin embargo, empresas tecnológicas como Amazon Web Services (AWS) ha optado por diseños de centros de datos como es el caso de Querétaro en donde utilizan sistemas de enfriamiento por aire, los cuales no requieren el uso continuo de agua para la refrigeración. También, proveedores de soluciones como Veolia ofrecen servicios de tratamiento de agua para centros de datos, permitiendo optimizar activos, conservar agua y mejorar la rentabilidad.
Más allá del software y los algoritmos, la IA necesita hardware. La fabricación de chips y servidores requiere materiales como silicio, litio y tierras raras, cuya extracción y procesamiento tienen un impacto ecológico significativo. La industria minera podría verse cada vez más presionada para abastecer esta demanda, lo que abre el debate sobre cómo equilibrar el desarrollo tecnológico con la sostenibilidad.
¿Hacia dónde vamos?
La inteligencia artificial llegó para quedarse y seguir evolucionando, por ello es crucial que su crecimiento incluya estrategias que minimicen su impacto ambiental, como desarrollo de centros de datos más eficientes, energías renovables y materiales reciclados. Como usuarios y empresas, también podemos ser más conscientes de nuestro consumo digital y optar por alternativas más sostenibles.
