El debate sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial ha girado principalmente en torno al consumo de energía y las emisiones de carbono. Hay otro componente igualmente significativo que ha recibido menor atención, el agua. Los sistemas de IA generativa requieren grandes volúmenes de este recurso para refrigerar los servidores que procesan sus operaciones, y la escala de ese consumo ha comenzado a documentarse con mayor precisión en la literatura científica reciente.
Un estudio publicado en 2025 en la revista Patterns estimó que los sistemas de IA consumieron ese año entre 312.500 y 764.600 millones de litros de agua a nivel global, un rango comparable al consumo mundial anual de agua embotellada. Entrenar un solo modelo de lenguaje de gran escala demanda alrededor de 2,6 millones de litros. Por cada veinte consultas generadas se consume aproximadamente un litro en procesos de refrigeración. Microsoft reportó un incremento del 34% en su consumo hídrico entre 2021 y 2022; Google registró un aumento cercano al 22% en el mismo período.
El problema central es que las grandes empresas tecnológicas no desagregan, en sus reportes ambientales, el consumo hídrico atribuible específicamente a cargas de trabajo de IA frente a otras operaciones de sus centros de datos, esa falta de especificidad hace que las estimaciones deban construirse sobre métricas generales, introduciendo una incertidumbre significativa. Google ha sido hasta ahora la excepción, divulgó que el consumo por consulta a su sistema Gemini es de 0,26 mililitros, dato que sugiere que algunas estimaciones académicas previas podrían estar sobreestimadas. Pero la transparencia parcial de un solo operador no resuelve el problema de fondo.
Desde la perspectiva de los estándares ESG y de marcos como la Directiva Europea de Reporte de Sostenibilidad Corporativa (CSRD), la omisión de este dato plantea interrogantes sobre la materialidad y veracidad de la divulgación ambiental, en mercados donde las obligaciones de reporte son vinculantes, esa brecha puede derivar en contingencias regulatorias concretas para los operadores.
Colombia es uno de los países con mayor disponibilidad hídrica per cápita del mundo, pero esa abundancia coexiste con déficits de acceso severos en amplias zonas del territorio. Según el Ministerio de Vivienda, 12 millones de colombianos tienen acceso inadecuado al agua potable y 3,2 millones carecen de acceso en cualquier condición, concentrándose el 90% de esta cifra en zonas rurales. Solo el 9,7% de los municipios cumple con el suministro de agua apta en sus áreas rurales. En Chocó, La Guajira, Guainía y Vichada, entre el 40% y el 53% de la población carece de acceso adecuado, según UNICEF Colombia.
Esa realidad territorial es relevante para la discusión regulatoria por una razón concreta, cualquier expansión de infraestructura de centros de datos en el país, o cualquier aumento en la demanda hídrica indirecta derivada del uso intensivo de servicios de IA alojados en servidores internacionales, debe leerse dentro de un escenario de estrés hídrico diferenciado por región. La diferencia entre el consumo diario promedio urbano en Colombia, entre 150 y 200 litros por persona, y el consumo rural; entre 70 y 80 litro refleja una brecha estructural que el ordenamiento ambiental no puede ignorar.
En Colombia, el aprovechamiento del recurso hídrico está regulado por el Decreto 1076 de 2015, que exige concesión de aguas ante la autoridad ambiental competente para cualquier uso que supere los umbrales domésticos. Las actividades industriales de consumo hídrico sistemático, generación termoeléctrica, minería, manufactura por ejemplo, están sometidas a ese régimen. La pregunta que emerge es si la operación de centros de datos en territorio colombiano, o la prestación de servicios de IA que demandan recursos hídricos en otras jurisdicciones, tiene algún punto de contacto con ese marco legal, por ahora, la respuesta es que no existe un instrumento específico.
El CONPES 4144 de 2025, que establece la Política Nacional de Inteligencia Artificial, define seis ejes estratégicos orientados al desarrollo ético y sostenible de la IA, pero no incluye disposiciones concretas sobre gestión de recursos naturales asociados a esta tecnología. La política reconoce la necesidad de una infraestructura de datos robusta sin establecer condicionamientos ambientales para su expansión.
La Unión Europea avanza a través del AI Act con indicadores de eficiencia hídrica para centros de datos. Estados Unidos discutió en 2024 el Artificial Intelligence Environmental Impacts Act, sin que se concretara en legislación vinculante. En América Latina no existe hasta la fecha ningún instrumento regulatorio que aborde específicamente la huella hídrica de la IA.
Una regulación efectiva requiere, en primer lugar, información, métricas estandarizadas que permitan calcular el consumo asociado a entrenamiento, inferencia y almacenamiento, con obligaciones de divulgación pública y verificable. Requiere también una discusión sobre la territorialidad de los impactos, pues buena parte del consumo hídrico asociado al uso de IA en Colombia ocurre fuera del territorio nacional, lo que plantea desafíos propios del derecho ambiental internacional y de los marcos de debida diligencia, como los que promueve la Directiva CSDDD.
Si Colombia decide desarrollar infraestructura de centros de datos propia, lo que algunas estrategias sectoriales contemplan, el licenciamiento ambiental ante ANLA deberá incorporar el análisis de huella hídrica con el mismo rigor que se exige a otras industrias de consumo intensivo de agua. La analogía regulatoria con la industria extractiva no es arbitraria, en ambos casos se trata de actividades que dependen estructuralmente de un recurso natural de dominio público, cuyo aprovechamiento sostenible es, en el ordenamiento colombiano, una obligación constitucional.
