La Inteligencia Artificial agudiza los problemas hídricos en España  

La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una esponja invisible que absorbe ingentes cantidades de agua, día y noche, aquí y allá, sin descanso ni límites a la vista. La sed tecnológica alcanza una dimensión perturbadora y enfrenta los intereses de las megacorporaciones con las necesidades de las localidades afectadas por un consumo descontrolado de recursos hídricos. Los centros de datos que activan la IA constituyen un inmenso sumidero que chupa agua de calidad, amenazando los precarios equilibrios del líquido elemento en España. Las protestas se extienden ante el imparable uso del nuevo invento.

Las protestas contra los daños hídricos que causa la Inteligencia Artificial se extienden con creciente intensidad por el orbe. La alarma social ha dado un salto cualitativo el pasado abril, cuando un activista arrojó una bomba incendiaria contra la mansión de Sam Altman, el gran jefe de Open AI, uno de los protagonistas del negocio más pujante del siglo con su herramienta ChatGPT. El atacante fue detenido acto seguido, justo cuando se dirigía a las oficinas de la firma OpenAI con la intención de pegar fuego al edificio.

Puede observarse esta agresión como un hecho aislado, pero también como reflejo del rechazo a la IA que se extiende sin freno por doquier. Las encuestas lo expresan contundentemente: el 57% de los votantes en Estados Unidos opina que los riesgos de la IA superan sus beneficios, mientras que un 91% exige regulación. Más hechos aislados: comunidades rurales en Texas o Maine han bloqueado infraestructuras para frenar el gasto masivo de agua y energía; marcas de primera fila, como Dove, ya incorporan a su estrategia comercial el término «AI slop» (contenido digital de baja calidad generado por IA sin supervisión humana); protestas contra centros de datos en Malasia y Arizona, o rechazo local al proyecto Stratos, en Box Elder (Utah), cuyo consumo hídrico podría perjudicar al Gran Lago Salado. Lo mismo ha pasado en países como Uruguay y Chile ante los planes de las tecnológicas que pueden afectar al río Santa Lucía y a las comunidades locales.

Naciones Unidas, a través de su Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud (UNU-INWEH), apunta que “el planeta ha entrado en la era de la bancarrota hídrica global” y advierte de los crecientes riesgos ante los nuevos usos de recurso tan limitado como necesario. UNU-INWEH advierte de que los conceptos habituales (“estrés hídrico” o “crisis hídrica”) ya no reflejan suficientemente la realidad de muchos lugares en el mundo, donde las pérdidas de capital hídrico natural son irreversibles y no hay forma de recuperar los niveles anteriores. Como escribe Eduardo Martínez de la Fe (Futuribles), “la infraestructura de la IA está creciendo más rápido que los mecanismos democráticos diseñados para gobernarla, tal como pasó a principios del siglo XIX con la Revolución Industrial”.

El agua que se traga la IA se utiliza ante todo para refrigerar los centros de datos y entrenar sus modelos operativos. El proceso de transformar H2O en datos sobre las pantallas provoca graves problemas ambientales y acelera gravemente al agotamiento de los recursos en zonas con problemas hídricos. Cabe recordar que desde Europa se señala el elevado estrés hídrico de España y consideran que el riesgo de desertización afecta al 74% del territorio de nuestro país.

La proliferación de los centros de datos modifica los paisajes y transforma sus zonas de asentamiento. Son habitualmente enormes superficies con hangares refrigerados y repletos de servidores que se dedican a procesar miles de millones de cálculos complejos. Esos cacharros se calientan mucho cuando atienden las consultas de la IA, llamadas prompt, generando temperaturas extremas que deben disiparse. En eso se gasta el agua, muchísima agua. La lucha de las grandes tecnológicas (OpenAI, Anthropic, Google, NVIDIA y Meta) contra el sobrecalentamiento de esos centros consume millones de litros de agua potable. Y esto es solo el principio. La Unesco prevé que el consumo de agua por parte de Google, Microsoft y Meta se triplicará el año que viene. O sea, ya mismo.

La pregunta oportuna es saber cuánta agua se consume al usar la IA, teniendo en cuenta que son mil millones de personas las que usan diariamente esta nueva frontera informática. Hay pluralidad de respuestas. Conviene advertir que el mayor impacto social y revuelvo mediático sobre esta cuestión procede del libro El Imperio de la IA (2025), publicado por Karen Hao. En sus páginas criticó la política extractiva de las grandes corporaciones y el desmesurado consumo de agua de la IA, calculando que un solo centro de datos podía consumir mil veces más agua que una ciudad de 88.000 habitantes. Pero el dato era erróneo. No se llega a esa barbaridad. La investigadora reconoció que la equivocación procede de la información que recibió desde el Servicio Municipal de Agua Potable y Alcantarillado de Chile (SMAPA), centrada en el consumo total de agua en Cerrillos y Maipu, localidades que utilizó para su libro. Karen Hao solicitó la cantidad en litros, pero la respuesta no especificaba las unidades y todo indica que en realidad eran metros cúbicos, de donde procede el desfase. Lo cierto es que Hao advirtió sobre un problema real y creciente, que los datos posteriores han ajustado y confirman la gravedad del problema.

Actualmente, algunos cálculos establecen que el consumo directo en el servidor para una consulta a la IA supone un gasto de 0,32 mililitros de agua (una decimoquinta parte de una cucharada). Sin embargo, estos datos publicados por la firma del mencionado Sam Altman solo contemplan el agua dulce evaporada in situ para enfriar los servidores del centro de datos durante la fracción de segundo que supone el procesamiento. Google baja aún más la cifra y calcula que un mensaje de su asistente Gemini consume 0,26 mililitros (cinco gotas). Sin embargo, otros investigadores elevan la cifra para una interacción con la IA hasta los 519 mililitros (una botella de medio litro) para trabajos simples como la redacción de un correo o un texto de cien palabras con modelos avanzados como GPT-4. Estas disparidades han puesto en tela de juicio la transparencia de los informes de sostenibilidad que publican los grandes del sector.

Otros estudios de la Universidad de California, Riverside e informes de The Washington Post añaden el consumo indirecto; es decir, el agua que las centrales eléctricas necesitan evaporar para generar la electricidad que consume esa consulta a la IA, además del gasto de agua proporcional que representa la fabricación de los chips. Para hacerse una idea, conviene contrastar con otras actividades cotidianas en estos tiempos digitales. Mientras una consulta a ChatGPT emplea el equivalente a una botella pequeña de agua, contemplar una hora de streaming en Netflix eleva la cifra a 800 mililitros, mientras una búsqueda normal en Google “evapora” 0,26 ml. o tirar de la cadena del retrete supone seis litros. Se estima que una sesión de entre 20 y 50 preguntas en modelos como ChatGPT consume aproximadamente medio litro de agua. Todo suma. O, mejor dicho, resta.

Los datos confirman que la IA funciona como un pozo sin fondo que complicará hasta extremos insospechados la gestión del agua en todas partes. No es preciso recurrir a técnicas de prospectiva para calibrar la gravedad de un gasto desmesurado de agua protagonizado por los mil millones de personas que ya utilizan la Inteligencia Artificial. Y solo estamos en la prehistoria de esa frontera tecnológica que lo está cambiando todo.

La pescadilla que se muerde la cola

Si se pregunta a la propia IA cómo resolver el problema del agua que ha creado con su existencia, las respuestas que ofrece son soluciones para mitigar la gran huella hídrica y energética. La Inteligencia Artificial se defiende ante la acusación y afirma que los algoritmos se pueden utilizar también como herramienta para optimizar al máximo el diseño, la refrigeración y la eficiencia de los centros de datos. La IA responde a este desafío y propone las siguientes aplicaciones prácticas:

1. Gestión Predictiva de la Refrigeración. Señala la IA el modelo DeepMind de Google. Es el ejemplo más famoso porque Google cedió el control de los sistemas de enfriamiento de sus centros de datos a una IA. El algoritmo analiza en tiempo real variables como la temperatura exterior, la humedad y la carga de trabajo de los servidores. De esa forma, la IA predice los picos de calor y ajusta los ventiladores y bombas de agua al milímetro, logrando reducir hasta un 40% el consumo de energía en refrigeración, lo que se traduce en millones de litros de agua no evaporada.
2. Coordinación con Energías Renovables. La IA predice con horas de antelación cuánta energía del sol o del viento habrá en la zona donde se ubica el centro de datos. Si la IA detecta que va a nublarse (lo que obligaría a utilizar la red eléctrica general, que consume agua), cambia las tareas pesadas de procesamiento a otro centro de datos del mundo donde en ese momento brille el sol. Así, el procesamiento «sigue a la energía limpia» y evita el consumo indirecto de agua.
3. Gemelos Digitales para Diseños Eficientes. Antes de construir o modificar un centro de datos, la IA diseña un «gemelo digital» (una réplica virtual exacta). El algoritmo simula cómo se moverá el aire caliente y el agua por las instalaciones. Esto permite diseñar tuberías y pasillos de servidores muy eficientes que disipan el calor de forma natural, reduciendo la necesidad de evaporación de agua desde el primer día.
4. Mantenimiento Predictivo de Fugas. Las redes de tuberías de los centros de datos están monitorizadas por IA. Los algoritmos identifican microvariaciones de presión o humedad que indican una fuga invisible. Así es posible reparar el fallo antes de que se desperdicien miles de litros de agua destilada o refrigerante.
5. Creación de Algoritmos más «Ligeros». Los ingenieros usan algoritmos para «comprimir» el código de herramientas como ChatGPT sin que pierdan precisión. Al requerir menos cálculos para responder a una pregunta, los servidores trabajan menos, se calientan menos y, por lo tanto, consumen menos agua.