El auge en la adopción de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), como ChatGPT y DeepSeek, ha generado serias inquietudes sobre su repercusión ambiental, particularmente en lo que respecta al uso de agua.

A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y demandantes, su huella hídrica se sitúa en el centro de debate entre expertos, empresas y gobiernos.

Los centros de datos, fundamentales para el entrenamiento y operación de esos modelos avanzados, son los principales responsables del alto consumo de agua.

Esos centros requieren enormes cantidades de electricidad y también dependen del agua para refrigerar los servidores y evitar su sobrecalentamiento.

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Un estudio de la Universidad de California revela que entrenar un modelo de lenguaje avanzado como GPT-3 puede consumir hasta 700 mil litros de agua dulce, principalmente debido a la evaporación en torres de enfriamiento, cifra comparable al agua necesaria para producir cientos de automóviles.

Se proyecta que para 2027, la demanda global de IA podría alcanzar entre cuatro mil 200 y seis mil 600 millones de metros cúbicos de agua, superando el consumo anual de países como Dinamarca.

Esa cifra incluye el agua utilizada en los centros de datos y la necesaria para la generación de electricidad.

A pesar de que la huella hídrica de la IA es menor en comparación con sectores como la agricultura y la industria textil, la rápida expansión de la tecnología podría llevar a un aumento exponencial en su demanda de recursos hídricos.

La OCDE advierte que el consumo excesivo podría socavar los beneficios ambientales que la IA promete aportar, como la optimización de recursos y la reducción de las emisiones de carbono.