El impacto hídrico de la inteligencia artificial depende de la complejidad de cada consulta, la refrigeración de los centros de datos y el agua utilizada para generar electricidad. Aunque una interacción puede representar apenas unas gotas, el crecimiento de la IA plantea interrogantes sobre la demanda global de este recurso.
Enviar una consulta a un chatbot de inteligencia artificial puede requerir una cantidad de agua relativamente pequeña, pero calcular su impacto ambiental no es sencillo. Las estimaciones varían según qué procesos se incluyan: desde el agua utilizada directamente para refrigerar los centros de datos hasta la necesaria para producir la electricidad que mantiene en funcionamiento los servidores.
Un ejemplo es el de Google, que estimó que una consulta típica a su chatbot Gemini consume alrededor de 0,26 mililitros de agua, aproximadamente cinco gotas. Sin embargo, al incorporar el agua asociada a la generación de electricidad, el cálculo aumenta a unos 0,725 mililitros, casi un 180% más. Estas cifras corresponden a Gemini y no deben interpretarse como una medición directa del consumo de ChatGPT.
Investigaciones anteriores calcularon un impacto mayor para otras generaciones de modelos. Un estudio de 2023, en el que participó Shaolei Ren, investigador de la Universidad de California en Riverside, estimó que una versión anterior de ChatGPT podía consumir medio litro de agua por cada 10 a 50 interacciones. No obstante, esa cifra depende de las condiciones de funcionamiento y de los supuestos utilizados en el análisis.
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El principal desafío es que no todas las consultas demandan el mismo trabajo computacional. Una pregunta sencilla puede generar una respuesta breve, mientras que una tarea compleja puede requerir razonamientos extensos y múltiples llamadas al modelo. Por eso, atribuir una cantidad fija de agua a cada interacción puede resultar engañoso, incluso cuando las respuestas parecen tener una extensión similar.
También importa distinguir entre el agua consumida dentro de un centro de datos y la utilizada indirectamente para producir energía. Los servidores necesitan sistemas de refrigeración y electricidad para operar, pero el impacto varía según la tecnología empleada, la ubicación de las instalaciones y las condiciones climáticas. En períodos de altas temperaturas, por ejemplo, las necesidades de refrigeración pueden aumentar.
La preocupación se amplía cuando se analiza el crecimiento del sector. Una investigación publicada en 2025 y coescrita por Ren proyectó que las operaciones globales de inteligencia artificial podrían requerir extracciones de entre 4,2 y 6,6 billones de litros de agua al año para 2027. Se trata de una proyección, no de una medición del consumo actual, y refleja la magnitud que podría alcanzar la demanda a medida que se expanden los centros de datos.
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Para mejorar las estimaciones, investigadores de la Northeastern University y la Boston University desarrollaron en septiembre de 2026 un marco denominado Water Cost of Intelligence, que contempla el consumo directo, el agua vinculada a la generación eléctrica y la escasez hídrica de cada región. Este enfoque busca ofrecer una evaluación más completa que la basada únicamente en el funcionamiento interno de los centros de datos.
El debate también llegó al ámbito regulatorio: la Comisión Europea propuso un sistema de calificación para transparentar el uso de electricidad y agua de estas instalaciones. El objetivo es contar con información más precisa sobre su impacto ambiental, especialmente en regiones con problemas de abastecimiento. Por ahora, no existe una cifra universal que permita afirmar cuánta agua consume cada consulta a ChatGPT: el resultado depende del modelo, la tarea, la infraestructura y el método de cálculo.
Con información de WIRED.
