En 2023, Uruguay vivía la peor sequía en más de 70 años, en Montevideo, el agua que salía de las llaves traía tanto sodio que las autoridades tuvieron que mezclarla con agua salada para hacer rendir las reservas, y se declaró la emergencia hídrica. En ese país sediento, un investigador llamado Daniel Pena hizo una pregunta sencilla, ¿cuánta agua potable iba a consumir el centro de datos que Google planeaba instalar en Canelones, el departamento que rodea la capital por el norte y el este?. El Ministerio de Ambiente se negó a responder, amparándose en el secreto comercial de la empresa, Pena no se conformó, llevó el caso a la justicia y un juez en lo contencioso administrativo le dio la razón, el Ministerio apeló, y un tribunal de apelaciones confirmó la decisión, obligando al Estado a decir lo que se había negado a decir. La cifra, cuando por fin se conoció, hablaba sola, hasta 7,6 millones de litros de agua potable al día, lo que gasta en una jornada una ciudad de cincuenta y cinco mil personas. Tiempo después, el proyecto se redujo a la mitad y cambió el enfriamiento con agua por uno basado en aire.
Esa historia, que parece un asunto local, ejemplifica un problema que apenas empezamos a entender, le pedimos a la IA un correo, un resumen, una imagen, y la respuesta llega en segundos, limpia, como salida de la nada, pero esa nube donde se genera la información no está en el cielo, está en bodegas del tamaño de una cancha de fútbol, llenas de máquinas que funcionan las veinticuatro horas al día que consumen electricidad sin descanso y que, para no recalentarse, consumen agua, muchísima agua, lo que un estado quiso esconder tras el secreto comercial en Uruguay es justamente lo que casi nunca vemos; y es que detrás de cada consulta aparentemente inofensiva hay una industria pesada, con sed, con consumo y con consecuencias que quizás no dimensionamos.
Las cifras de esa sed acaban de ponerlas sobre la mesa los científicos del instituto académico de las Naciones Unidas especializado en recursos hídricos, medio ambiente y salud, conocido por sus siglas en inglés como UNU-INWEH. En un informe publicado hace pocos dias, proyectan lo que costará, en términos físicos, sostener el apetito de la inteligencia artificial. Para 2030, los centros de datos que la alimentan consumirían alrededor de 9,3 billones de litros de agua al año, más del doble de lo que usaban en 2024, esta es una cantidad de agua capaz de cubrir, durante más de un año, las necesidades domésticas básicas de más de mil millones de personas.
La electricidad cuenta una historia parecida, y aquí la comparación conviene traerla a nuestro contexto, el mismo informe calcula que, hacia 2030, esa infraestructura podría demandar 945 teravatios-hora de energía al año, para dimensionarlo, toda Colombia, sus hogares, su industria, su comercio consumió en 2024 unos 82 teravatios-hora, según el operador del sistema, es decir, la inteligencia artificial pediría para entonces cerca de once veces lo que gasta hoy el país entero en un año, este no es un escenario remoto, ya en 2025 los centros de datos del mundo consumieron más electricidad que un país como Arabia Saudita. A ello se suma una huella de suelo que superaría los catorce mil quinientos kilómetros cuadrados, más que todo el departamento de Sucre y la generación de hasta dos millones y medio de toneladas anuales de basura electrónica, buena parte de la cual terminará en países pobres, con poca capacidad para procesarla sin daño. La promesa de una tecnología limpia descansa, paradójicamente, sobre una de las cadenas industriales más exigentes en recursos naturales que hayamos construido.
Pero el aporte más valioso del informe no está en el tamaño de las cifras, sino en una advertencia, durante años hemos medido la sostenibilidad de casi todo con una sola vara, las emisiones de carbono. Si algo emite menos dióxido de carbono, lo damos por limpio, el estudio desmonta esa comodidad, se advierte que las opciones que parecen más verdes desde el punto de vista del carbono resultan, a menudo, peores para el agua o para la tierra, y que juzgar la inteligencia artificial solo por sus emisiones es como resolver un problema creando otros, muchas veces en lugares que nunca pidieron cargar con ellos. Hay incluso una trampa oculta, mejorar la eficiencia de estas máquinas puede terminar aumentando su impacto total, porque cuanto más barato y eficiente se vuelve usarlas, más las usamos. Es una vieja lección económica, la de que abaratar un recurso suele disparar su consumo.
Y aquí el asunto deja de ser ambiental para volverse jurídico. El informe constata algo que en derecho no podemos pasar por alto, si se superpone el mapa de dónde se construyen estos centros con el mapa de dónde el agua escasea, las mismas regiones tienden a coincidir, las comunidades que viven al lado de estas instalaciones no son, por lo general, las que se benefician de la inteligencia artificial que allí se procesa. Esa asimetría, unos territorios ponen el agua y la energía, otros se quedan con el provecho, es exactamente el tipo de desequilibrio que el ordenamiento ambiental del territorio intenta prevenir.
La pregunta deja de ser cuánta agua consume un algoritmo y pasa a ser otra, más incómoda; bajo qué reglas, con qué información y respondiendo ante quién se autoriza a una infraestructura privada a competir por un recurso común y escaso. El caso uruguayo es revelador precisamente porque el primer obstáculo no fue técnico, sino de transparencia, el ciudadano tuvo que litigar para saber, y el derecho de acceso a la información ambiental, conviene recordarlo, es uno de los pilares del Acuerdo de Escazú, que Colombia incorporó a su legislación.
Es en este punto conviene mirar hacia Europa. La Unión Europea ya trata a los centros de datos como instalaciones de alta intensidad energética y los somete a obligaciones de eficiencia, de reporte y de transparencia ambiental; España, por ejemplo, tramita un reglamento específico para medir y controlar su sostenibilidad, y existe ya un sistema europeo en el que estos operadores deben declarar sus indicadores de consumo. Europa, con su método de siempre, construye la regla antes de que el problema la desborde, entre nosotros ocurre lo contrario, no tenemos un marco propio que mida la huella hídrica de esta infraestructura, la gobernamos con las herramientas generales que ya teníamos, la concesión de aguas, la licencia ambiental, las normas del Decreto 1076 de 2015, instrumentos valiosos, pero pensados para otra época y para otros problemas. Un centro de datos no es una fábrica ni una hidroeléctrica, y sin embargo lo evaluamos como si lo fuera, o peor, como si no fuera nada.
Ese vacío no es gratuito, y es que la exigencia europea rara vez se queda en Europa, llega después, por vías menos visibles, la de la financiación que condiciona sus créditos al desempeño ambiental, la de las cadenas de suministro que trasladan sus estándares a los proveedores, la de la debida diligencia que obliga a las grandes empresas a responder por lo que ocurre en el tercer mundo, entre otras.
Cuando esa exigencia toque la puerta, y lo hará, quien no haya pensado el problema no lo encontrará como un asunto de cumplimiento, sino ya convertido en litigio. El derecho, en estos temas, casi siempre llega tarde; la única pregunta es cuándo llegara.
Vale la pena terminar volviendo a Uruguay, a esa pregunta tan simple que un Estado prefirió no responder, ¿cuánta agua? La inteligencia artificial nos prometió un conocimiento que no ocuparía espacio ni gastaría nada, resultó ser todo lo contrario, una de las cosas más sedientas que hemos inventado. Si insistimos en medir su impacto solo por el humo que no emite, y no por el agua que consume ni por la tierra que ocupa, tal vez estemos celebrando una limpieza que en realidad apenas hemos cambiado de sitio. La verdadera pregunta no es si la inteligencia artificial piensa, es si nosotros estamos pensando lo suficiente sobre lo que cuesta sostenerla, y sobre quién, en silencio, está pagando esa cuenta.
