Un informe de la Universidad de las Naciones Unidas ofrece un análisis exhaustivo de las consecuencias ambientales que está causando la inteligencia artificial (IA). una tecnología dependiente de vastas infraestructuras físicas, extracción de minerales y altos consumos de electricidad, entre otros impactos.Según el documento, para el año 2030, si los centros de datos fueran un país, su consumo eléctrico asociado estaría al nivel del de Francia. Y en cuanto a las emisiones de dióxido de carbono, causantes del calentamiento, podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente al año, cifra equiparable a las emisiones totales actuales de Reino Unido.El informe destaca que la IA, motor de la cuarta revolución industrial, presenta un crecimiento tan explosivo que supera la capacidad de descarbonización global.Según el informe, se prevé que el gasto en IA este año supere los 2,5 billones de dólares. El mercado mundial crecerá desde los 189.000 millones de dólares en 2023 a casi 5 billones de dólares (con b) en 2033, con un crecimiento que se sustenta en los centros de datos, grandes consumidores de energía.El consumo de los centros de datos se duplicaráEl estudio revela cifras sorprendentes. Por ejemplo, en 2025, los centros de datos -la columna vertebral de la IA- consumieron aproximadamente 448 TWh de electricidad, cifra que podría duplicarse para 2030.Eso significa que si estos equipamientos fueran un país, ese nivel de consumo eléctrico los situaría en el puesto 11 a nivel mundial, aproximadamente en una posición pareja a la Francia.Además, de mantenerse la tendencia actual, esa cifra de consumo podría alcanzar los 945 TWh para 2030, lo que representaría casi el 3 % del consumo mundial de electricidad proyectado. Esto equivale a casi el triple del consumo anual combinado de electricidad de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que en conjunto albergan a más de 650 millones de personas. Además, producir esa cantidad de electricidad tendría un fuerte impacto en su traducción en emisiones de gases invernadero a la atmósfera de gases invernadero. Concretamente, la huella de carbono se ha estimado en 399 millones de toneladas de CO2 equivalente, una cifra comparable a las emisiones del Reino Unido en todos sus sectores en 2025.Para equilibrar ese balance de emisiones y compensarlas esas emisiones se requeriría la plantación de 6.700 millones de árboles en 10 años aproximadamente el doble de la cantidad de árboles en el Reino Unido.Otro impacto es el consumo de agua. El informe señala que, incluso cuando se devuelve parte del agua extraída, «las extracciones a gran escala pueden sobrecargar los acuíferos y los sistemas fluviales, especialmente en regiones áridas o con escasez de agua subterránea».Y la superficie terrestre asociada a esta electricidad superaría los 14.000 km², casi 10 veces el tamaño de la Ciudad de México.En 2025, los centros de datos -la columna vertebral de la IA- consumieron aproximadamente 448 TWh de electricidad, cifra que podría duplicarse para 2030.La IA es ahora uno de los principales impulsores de los centros de datosLa IA es ahora uno de los principales impulsores del crecimiento de consumo en los centros de datos. En 2025, las cargas de trabajo de IA representaron por sí solas alrededor del 20 % del gasto total de electricidad de los centros de datos, y si esa proporción aumenta al 40 % para 2030, como se prevé, su demanda de electricidad podría alcanzar aproximadamente 378 TWh. Solo esta cantidad sería suficiente para cubrir las necesidades de electricidad residencial de toda la población del África subsahariana durante más de dos años.Los impactos ambientales de la IA vienen condicionados no solo por el crecimiento de los centros de datos y el abastecimiento con fuentes mixtas de suministro eléctrico, sino también por el creciente costo de construir modelos de inteligencia artificial cada vez más grandes.Como explica el informe, “cada kilovatio-hora de electricidad utilizado para entrenar o ejecutar un modelo de IA genera una huella ambiental, que incluye una huella de carbono derivada de la matriz energética; una huella hídrica derivada de la producción de electricidad y la refrigeración; y una huella terrestre derivada de la infraestructura energética, los embalses y la extracción de combustible. Estas tres huellas no siempre varían en la misma dirección”.Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 consumió en 34 días aproximadamente 1,3 GWh de electricidad (que es lo que gastan de media 340 familias pero al cabo del año), mientras que se estima que GPT-4 consumió entre 50 y 70 GWh en 100 días, aproximadamente entre 40 y 55 veces más que GPT-3.Sin embargo, el entrenamiento es solo una parte del panorama, ya que la huella operativa de la IA está cada vez más impulsada por la llamada “inferencia” (el trabajo de la IA para responder a las consultas). Una vez implementados los modelos, miles de millones de interacciones cotidianas representan la mayor parte del consumo energético, y se estima que la inferencia consume entre el 80 % y el 90 % del consumo total.Entrenar el GPT-5...y sobre todo el usoEntrenar los nuevos modelos de IA requiere una enorme cantidad de energía. Los 100 GWh de electricidad necesarios para entrenar Chat GPT-5 equivalen aproximadamente al consumo anual residencial de 770.000 personas en África subsahariana (el 60 % de la población de la región). La huella hídrica asociada se estima en 1.000 millones de litros y la superficie ocupada en terreno en 1,5 km², lo que equivale aproximadamente al tamaño de 215 campos de fútbol. Si bien estas cifras son significativas, los científicos de la ONU advierten que la huella del uso diario de la IA es mucho mayor.Se estima que solo ChatGPT procesa alrededor de 2.500 millones de mensajes al día. Con un consumo conservador de 0,42 Wh por mensaje, esto se traduce en aproximadamente 383 GWh de electricidad al año. La huella hídrica anual correspondiente equivaldría a las necesidades mínimas anuales de agua potable de unas 500 000 personas en África subsahariana, y la superficie ocupada en terreno supera los 800 campos de fútbol.“Las cifras aumentan drásticamente una vez que se incluye la IA integrada en plataformas masivas (como la Búsqueda de Google)”, afirma el informe. “Es fundamental destacar que el consumo energético por uso varía enormemente según la modalidad y la duración de la salida, por lo que la configuración predeterminada del producto y las elecciones del usuario son determinantes de la huella energética”.Google procesa aproximadamente 5 billones de búsquedas al año y que una búsqueda convencional consume alrededor de 0,3 Wh. Una búsqueda generativa con IA consume hasta 3 Wh, lo que supone un aumento de diez veces.La generación de vídeo como una crisis ambiental emergenteMientras tanto, un solo videoclip de IA de alta resolución puede requerir más de 415 Wh, lo que lo convierte en un proceso más intensivo en energía que la creación de cientos de imágenes de IA. Si se tienen en cuenta la resolución y el número de fotogramas, los requisitos energéticos se disparan. “Y a medida que el vídeo se integra en las plataformas de uso generalizado, esto se convierte rápidamente en un problema de infraestructura a gran escala”.El informe también subraya la creciente generación de residuos de hardwares de la IA. Al final de su vida útil, los residuos electrónicos mal gestionados pueden exponer a las comunidades más vulnerables a sustancias peligrosas. Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos al año, lo que equivale aproximadamente a desechar 250 Torres Eiffel anualmente.Los hallazgos demuestran que una IA responsable requiere una gobernanza integral de la cadena de valor, desde la obtención de minerales hasta el reciclaje y la eliminación segura.Mario ChaparroRecursos naturales en juegoPor otra parte, los minerales que alimentan el hardware de IA a menudo se extraen o se explotan de manera que causan daños ambientales y sociales, concentrados particularmente en el sur global y en regiones con regulación o supervisión débil.Al final de su vida útil, la gestión deficiente de los residuos electrónicos puede exponer a las comunidades más vulnerables a sustancias peligrosas. Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos al año, lo que equivale aproximadamente a desechar 250 Torres Eiffel anualmente.Estos impactos demuestran que “una IA responsable requiere una gobernanza integral de la cadena de valor, desde la obtención de minerales hasta el reciclaje y la eliminación segura”.España, en una posición más favorableAl abordar los indicadores sobre emisiones y energía, el informe destaca que España tiene un mix energético favorable para la IA en comparación con la media global. Su suministro eléctrico cuenta con un 51% de fuentes renovables renovables y un 20% de energía nuclear. En el 'ranking de sostenibilidad', que evalúa los 20 principales centros de datos del mundo, España ocupa una posición intermedia-baja en cuanto a impactos negativos: ocupa el lugar 15º en la huella de carbono y el 14º en huella hídrica. El informe cita el caso de Irlanda y lanza un aviso: los centros de datos ya consumen el 21% de toda la electricidad del país y superan el gasto de todos los hogares urbanos combinados.Desigual distribución y gobernanzaPara abordar estos desafíos, el informe aboga por un ecosistema de IA responsable basado en seis principios operativos: transparencia, eficiencia desde el diseño, equidad y justicia ambiental, responsabilidad del ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible.Por otra parte, hay una desigualdad estructural en el auge de la inteligencia artificial. La infraestructura de vanguardia se concentra en un número reducido de ubicaciones. Los países que carecen de capacidad de procesamiento nacional dependen de proveedores externos, lo que les otorga poco control sobre el acceso, los precios o la gobernanza de los datos. El resultado es una creciente brecha digital entre las naciones que construyen y controlan sistemas de IA y aquellas que simplemente los consumen y asumen a menudo una parte desproporcionada de los costos ambientales.Periodista especializado en medio ambiente. Promotor del Canal Natural. Autor de 'Emergencia climática: Escenarios del calentamiento y sus efectos en España'. (Librosdevanguardia) acerrillo@lavanguardia.es