Centros de datos, energía y agua: el verdadero motor detrás de la IA

En la práctica, ese impacto ocurre sobre todo dentro de los centros de datos. Allí se concentran miles de servidores y aceleradores especializados que procesan modelos cada vez más complejos. Microsoft explica que el crecimiento de las aplicaciones de nube y de IA de alto rendimiento ha incrementado los requisitos energéticos de los chips de silicio; y cuando esos chips consumen más energía, también generan más calor, lo que históricamente ha obligado a enfriarlos con sistemas intensivos en agua. UNEP añade una idea que vuelve esto muy tangible: una sola interacción con ChatGPT puede consumir unas diez veces más electricidades que una búsqueda de Google, y el auge de la IA podría hacer que la infraestructura asociada llegue a usar varias veces más agua que la que extrae Dinamarca en un año. Incluso cuando el consumo por consulta parece pequeño, la escala cambia por completo la ecuación. Un reporte periodístico que resumió información discutida por MIT Technology Review señaló que OpenAI divulgó una cifra promedio de 0.34 Wh por consulta a ChatGPT y Google una mediana de 0.24 Wh por interacción con Gemini, pero también recordó que esos datos no describen bien interacciones complejas ni modalidades como imagen o video.

La nueva conversación: innovación, transparencia y legitimidad ambiental

Lo más interesante del momento actual es que la conversación ya no gira solo alrededor del asombro tecnológico; ahora gira también alrededor de la legitimidad ambiental. La IEA (por sus siglas en inglés, International Energy Agency o Agencia Internacional de Energía) publicó en abril de 2025 su informe Energy and AI precisamente para llenar el vacío de datos y ordenar una discusión que ya involucra a gobiernos, reguladores, empresas tecnológicas, sector energético y especialistas internacionales. En ese contexto, los grandes proveedores están intentando mostrar que pueden escalar la IA sin renunciar a sus compromisos climáticos, aunque no todos lo hacen con el mismo nivel de detalle.

Amazon ofrece quizá la imagen más clara de esa tensión: mantiene su meta de cero emisiones netas para 2040, reporta que igualó con renovables el 100% de la electricidad consumida en 2024 por segundo año consecutivo, pero al mismo tiempo reconoce que sus emisiones absolutas aumentaron 6% en 2024. Y OpenAI, a diferencia de los hyperscalers con reportes ambientales corporativos extensos, aparece en estas fuentes más bien a través de cifras puntuales por consulta, lo que ha abierto un debate sobre cuánto están dispuestas las empresas a revelar y con qué metodología.

Hacia una IA más medible, eficiente y regulada

Frente a este panorama, las soluciones que se están discutiendo para los próximos años tienen algo en común: no prometen una “IA verde” por arte de magia, sino una IA más medible, más eficiente y más regulada. UNEP plantea cinco líneas de acción: crear estándares para medir el impacto ambiental de la IA, exigir divulgación obligatoria de consecuencias directas, volver más eficientes los algoritmos, reciclar agua y reutilizar componentes, hacer más ecológicos los centros de datos con renovables y conectar las políticas de IA con la regulación ambiental general. Las empresas, mientras tanto, ya están probando respuestas técnicas concretas. Microsoft apuesta por enfriamiento directo al chip, circuitos cerrados, auditorías hídricas y nuevos centros optimizados para IA que no requieren agua para refrigeración. Amazon combina mejoras de eficiencia energética, chips personalizados, sistemas avanzados de enfriamiento y una meta de ser water positive en AWS para 2030, de la que ya reporta un avance del 53%. En el fondo, las propuestas más serias apuntan a cuatro frentes: menos energía por operación, menos agua por unidad de cómputo, más electricidad limpia y más transparencia pública sobre el costo real de cada modelo y cada centro de datos.

IA verde: más que una etiqueta, una forma distinta de diseñar tecnología

El concepto de IA verde no debería entenderse como una promesa decorativa ni como una forma de suavizar el impacto ambiental de la tecnología. En realidad, implica cambiar la manera en que se diseñan, entrenan, despliegan y evalúan los sistemas de inteligencia artificial. Una IA más verde busca equilibrar el rendimiento del modelo con su costo energético, su consumo de agua, su dependencia de hardware especializado y su huella durante todo el ciclo de vida. Esto significa hacer preguntas que muchas veces quedan fuera de la conversación técnica: ¿es necesario usar un modelo enorme para resolver este problema?, ¿podría funcionar un modelo más pequeño y específico?, ¿qué tan eficiente es la arquitectura?, ¿dónde se procesa la carga de trabajo y con qué tipo de energía?

Desde esta mirada, la inteligencia artificial sostenible no se limita a usar energías renovables en centros de datos. También incluye prácticas como la compresión de modelos, la selección inteligente de datos, la reducción de procesos redundantes, el uso de hardware más eficiente y la medición de emisiones asociadas al entrenamiento y la inferencia. La diferencia es relevante: no se trata solo de que la IA ayude a resolver problemas ambientales, sino de que la propia IA sea construida bajo criterios de eficiencia, responsabilidad y transparencia. Para las empresas, esto abre una conversación estratégica: adoptar IA no debe significar consumir más recursos sin control, sino diseñar soluciones que realmente aporten valor sin multiplicar innecesariamente la carga tecnológica.

Optimización de recursos: cuando la IA reduce desperdicio y mejora decisiones

La paradoja de la inteligencia artificial es que, aunque requiere recursos para operar, también puede convertirse en una herramienta poderosa para optimizar el uso de recursos dentro de las organizaciones. En sectores como energía, manufactura, logística, agricultura, retail o servicios, los modelos de IA pueden detectar patrones de consumo, anticipar demanda, reducir desperdicios, mejorar rutas, ajustar inventarios y automatizar decisiones que antes dependían de procesos manuales o reactivos. La clave está en que la IA no se implemente como una capa adicional de complejidad, sino como un mecanismo para hacer más eficiente lo que ya existe.

En el contexto empresarial, esta optimización puede verse en acciones muy concretas: sistemas que reducen consumo energético en edificios, algoritmos que ajustan la operación de centros de datos, plataformas que identifican fugas de agua, modelos que predicen mantenimiento antes de que ocurra una falla o agentes que conectan información dispersa entre sistemas para evitar retrabajo. Aquí la IA deja de ser solo una tecnología de productividad y se convierte en una herramienta de eficiencia operativa sostenible. Sin embargo, el beneficio no ocurre automáticamente. Para que la IA realmente reduzca desperdicio, debe estar conectada con indicadores claros, datos confiables y objetivos de negocio alineados con una estrategia de sostenibilidad.

Mitigación y adaptación climática: el papel de la IA ante un entorno más incierto

Otra dimensión importante es el papel de la IA en la mitigación y adaptación climática. La mitigación se relaciona con reducir o evitar emisiones, por ejemplo mediante mejores pronósticos de demanda energética, integración de energías renovables, optimización del transporte, eficiencia industrial o monitoreo de emisiones. La adaptación, en cambio, busca preparar a comunidades, empresas e infraestructuras para responder mejor a los impactos climáticos actuales y futuros: olas de calor, sequías, inundaciones, incendios, interrupciones logísticas o cambios en la disponibilidad de recursos.

En ambos casos, la inteligencia artificial aporta una ventaja evidente: puede procesar grandes volúmenes de datos ambientales, operativos y geográficos para identificar riesgos, anticipar escenarios y apoyar decisiones más rápidas. Puede ayudar a prever eventos climáticos extremos, monitorear deforestación, mejorar el uso del agua, optimizar cultivos, gestionar redes eléctricas inteligentes o evaluar vulnerabilidades en cadenas de suministro. Pero también aquí existe una condición: la IA debe utilizarse como una herramienta de apoyo a la decisión, no como sustituto de la responsabilidad humana. La acción climática requiere datos, sí, pero también gobernanza, criterio, inversión, colaboración y una visión clara de impacto a largo plazo.

El reto para las empresas: adoptar IA sin perder responsabilidad

La gran pregunta ya no es si la IA tiene impacto ecológico. Lo tiene, y cada vez es más visible. La pregunta relevante es si la industria y los gobiernos serán capaces de gestionar ese impacto con la misma velocidad con la que hoy despliegan modelos, centros de datos y productos nuevos. La conversación actual muestra una paradoja: los mismos proveedores que prometen que la IA ayudará a optimizar sistemas energéticos, reducir desperdicios y acelerar soluciones climáticas también están expandiendo una infraestructura que consume más electricidad, más agua y más materiales críticos. Por eso, el futuro sostenible de la IA no dependerá solo de modelos más inteligentes, sino de decisiones más sobrias: dónde se construyen los centros de datos, con qué energía operan, cuánta agua usan, cuánto duran sus equipos y qué tan transparentes son las métricas que publican. Si la década pasada fue la de hacer posible la IA, la que viene tendrá que ser la de hacerla responsable.

Lecturas recomendadas de Suri Services

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Referencias         

Amazon. (2025). 2024 Amazon Sustainability Report. https://sustainability.aboutamazon.com/2024-report[6](https://sustainability.aboutamazon.com/2024-report)

Google. (2024). 2024 Environmental Report. https://sustainability.google/reports/google-2024-environmental-report/[5](https://sustainability.google/reports/google-2024-environmental-report/)

Infobae. (2025, 16 de septiembre). La transparencia energética de la inteligencia artificial revela cifras inéditas y genera debate sobre su impacto ambiental. https://www.infobae.com/tecno/2025/09/16/la-transparencia-energetica-de-la-inteligencia-artificial-revela-cifras-ineditas-y-genera-debate-sobre-su-impacto-ambiental/[4](https://www.infobae.com/tecno/2025/09/16/la-transparencia-energetica-de-la-inteligencia-artificial-revela-cifras-ineditas-y-genera-debate-sobre-su-impacto-ambiental/)

International Energy Agency. (2025, 10 de abril). Energy and AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/[1](https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/)

Microsoft Prensa. (2024, 26 de julio). Sostenible desde el diseño: Transformando la eficiencia hídrica de los centros de datos. https://news.microsoft.com/es-es/2024/07/26/sostenible-desde-el-diseno-transformando-la-eficiencia-hidrica-de-los-centros-de-datos/[3](https://news.microsoft.com/es-es/2024/07/26/sostenible-desde-el-diseno-transformando-la-eficiencia-hidrica-de-los-centros-de-datos/)

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