El impacto hídrico de la Inteligencia Artificial generativa The water impact of generative Artificial Intelligence
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Resumen
Esta investigación se fundamentó en la necesidad de examinar los costos ambientales asociados con la inteligencia artificial generativa, con especial énfasis en el consumo de agua, un aspecto que ha recibido escasa atención pública. Su propósito principal fue analizar el impacto hídrico derivado del entrenamiento y la operación de grandes modelos de lenguaje, empleando un enfoque no experimental apoyado en una revisión exhaustiva de literatura científica, los hallazgos indican que el entrenamiento de un modelo de gran escala puede requerir entre 200.000 y 700.000 litros de agua para el proceso de enfriamiento en centros de datos, mientras que su uso cotidiano, al ser replicado por millones de usuarios, genera una huella hídrica acumulada aún mayor. Se concluye que este impacto constituye una externalidad ambiental significativa, lo cual plantea la urgencia de implementar estrategias de reducción, aumentar la transparencia en los reportes de consumo y promover tecnologías más sostenibles.
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Citas
Alnafrah, I. (2025). Los dos cuentos de la IA: una evaluación global de los impactos ambientales de la inteligencia artificial desde una perspectiva política multidimensional. ScienceDiret.
Barker, C. (2025). Inteligencia artificial y medio ambiente: el panorama actual. Jisc: https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2025/03/28/artificial-intelligence-and-the-environment-the-current-landscape/
Barragán, B. (2025). La enorme cantidad de agua que usa la IA para generar imágenes. Informador. Informador.mx: https://www.informador.mx/estilo/Inteligencia-Artificial-La-enorme-cantidad-de-agua-que-usa-para-generar-imagenes-20250402-0100.html
Basantes, C. (2024). La sed de la inteligencia artificial: ¿cuántos litros de agua consume y cómo afecta al ambiente? lupa.com: https://lupa.com.ec/explicativos/consumo-agua-inteligencia-artificial/
Benoit, J. (2024). ¡La IA consume una gran cantidad de agua! safig: https://www.safig.fr/es/la-ia-consume-una-gran-cantidad-de-agua-2024-09-18-4108.html
Clarin. (2025). ¿Cuánta agua consume la IA al generar imágenes estilo Ghibli con ChatGPT? clarin.com: https://www.clarin.com/informacion-general/cuanta-agua-consume-ia-generar-imagenes-estilo-ghibli-chatgpt_0_6iqEuyUGUG.html
Food & Water watch. (2025). A No Brainer: How AI’s Energy and Water Footprints Threaten Climate Progress. Fact Sheet. https://www.foodandwaterwatch.org/wp-content/uploads/2025/03/FSW_0325_AI_Water_Energy.pdf
Granieri, M. (2023). ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa? OBSBusinessSchool: https://www.obsbusiness.school/blog/que-es-la-inteligencia-artificial-generativa
Guarneros, F. (2025). ¿Cuánta agua consume la IA? Este es su impacto hídrico. Expansión ESG. esg.expansion: https://esg.expansion.mx/innovacion/2025/04/04/cuanta-agua-consume-la-ia
Gupta, U., Kim, Y., Lee, S. y Tse, J. (2021). Chasing carbon: The elusive environmental footprint of computing. Proceedings of the 2021 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA) (pp. 854–867). IEEE. https://doi.org/10.1109/HPCA51647.2021.00078
Hoekstra, A., Chapagain, A., Aldaya, M. y Mekonnen, M. (2020). Manual de evaluacion de la huella hídrica. AENOR Internacional, S.A.U.
Humble, N. y Mozelius, P. (2024). Generative Artificial Intelligence and the Impact on Sustainability. ResearchGate.
ITMadrid. (2025). Inteligencia artificial generativa. itmadrid: https://www.itmadrid.com/inteligencia-artificial-generativa/
Li, P., Yang, J., Islam, M. y Ren, S. (2023). Making AI less “thirsty”: Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models. arXiv Preprint. https://arxiv.org/pdf/2304.03271
Morrison, J., Na, C., Fernandez, J. y Dettmers, T. (2025). Holistically evaluating the environmental impact of creating language. arXiv Preprint. https://arxiv.org/pdf/2503.05804
Mytton, D. (2021). Consumo de agua en el centro de datos. npj Clean Water, 4. https://doi.org/10.1038/s41545-021-00101-w
Parada, P. (2024). Inteligencia Artificial Generativa (genAI), la nueva era de la IAG. IEBS: https://www.iebschool.com/hub/inteligencia-artificial-generativa-tecnologia/
Petterson, D., Gonzales, J., Le, Q., Cheng, L. y Munguia, L. (2024). Carbon Emissions and Large Neural Network Training. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2104.10350
Ramírez, C. M. y Litardo, C. C. (2025). Agua e inteligencia artificial: el lado oculto del progreso tecnológico. E.COUTURE.
Siddik, B. (2021). The environmental footprint of data centers in the United States. Environmental Research letters. https://doi.org/10.1109/ISSST51545.2021.9483344
Vera, Q. C. (2025). Impacto ambiental del creciente uso de la inteligencia artificial: El consumo de agua en centros de datos. Internet society.
Zewe, A. (2025). Explained: Generative AI’s environmental impact. Mit News. https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117