Cuando alguien le pide a una IA que redacte un correo o resuma un documento, parece que todo ocurre en una nube limpia, casi sin peso. Pero detrás de esa respuesta inmediata hay un mecanismo físico: máquinas que se calientan, agua que enfría y una pregunta cada vez más incómoda en un país con sed.
El hallazgo que reaviva ese debate llega desde Aragón. Por primera vez en España, una empresa tecnológica deberá responder ante la Justicia por el impacto ambiental de sus centros de datos, tras un recurso presentado por Ecologistas en Acción. La pieza clave de la discusión es el agua.
La organización busca frenar estos proyectos por su elevado consumo hídrico en un territorio afectado por la desertificación. Y no es un detalle menor: más del 40% del territorio español está amenazado por este proceso, según el CSIC, mientras la expansión de la IA empuja la instalación de nuevas infraestructuras.
Ahora bien, no todos los centros operan igual. Tecnologías más recientes, como la refrigeración líquida en circuito cerrado (agua que circula y se reutiliza), reducen de forma significativa el consumo. También aparecen sistemas de reutilización de aguas grises y recuperación de condensación, algo parecido a volver a juntar el agua que deja un aire acondicionado.
Ese es el interruptor del debate: no solo cuánto consume la IA, sino qué sistema usa para enfriarse y dónde está instalado.
Las cifras ayudan, aunque no siempre son fáciles de leer. Un estudio de 2023 estimó que generar 50 respuestas de un chatbot puede consumir alrededor de medio litro de agua. Otra investigación calculó que redactar un correo de 100 palabras podría requerir unos 519 mililitros.
Sin embargo, esos números incluyen la huella hídrica total: fabricación del hardware, entrenamiento del modelo, refrigeración y producción de electricidad. Investigaciones más recientes bajan esa cuenta y sitúan el consumo entre 0,008 y 0,05 litros por texto generado, y entre 0,26 y 3,11 litros por imagen.
El agua invisible detrás de cada respuesta
Parte del problema es la falta de transparencia. Las empresas tecnológicas rara vez desglosan qué parte del agua corresponde de forma específica al uso de IA. Google sostuvo que una consulta en Gemini consume unos 0,26 mililitros, aunque esa cifra fue cuestionada por considerarse incompleta.
Además, hubo errores que enturbiaron la discusión. Algunos libros e informes exageraron consumos por confundir unidades de medida, y ciertos reportes atribuyeron problemas de suministro a centros de datos cuando en realidad se debían a factores locales, como sedimentos en pozos. El resultado fue una mezcla de alarma real con ruido.
Julián Estévez subraya que el dato necesita contexto: en Estados Unidos, los centros de datos consumen alrededor del 0,2% del agua potable total. En Texas, la proporción ronda apenas el 0,005%. La agricultura, en cambio, absorbe la mayor parte del agua dulce.
En España, sin embargo, el engranaje cambia por una razón concreta. El país es atractivo para estas infraestructuras por su liderazgo en energías renovables, pero el agua es un factor limitante. La agricultura intensiva consume cerca del 80% del recurso disponible, y las sequías vuelven cada litro más sensible en términos sociales y políticos.
Por eso generó preocupación que Amazon pidiera aumentar un 48% el uso de agua en sus centros de datos de Aragón ante la previsión de más días calurosos. Allí ya no se discute solo una cuestión técnica. Se discute qué uso del agua tiene prioridad cuando el calor aprieta.
La oportunidad de un diseño más inteligente
La salida no parece estar en demonizar la IA ni en ignorar su impacto. La oportunidad pasa por ubicar estos centros en zonas donde puedan usar agua regenerada, evitar la competencia con el consumo doméstico o agrícola y apostar por sistemas cerrados más eficientes.
Si la nube quiere seguir creciendo en España, tendrá que parecerse menos a un grifo abierto y más a una casa bien diseñada, donde cada tubería cuenta y nada se desperdicia.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
