La factura ambiental de la IA: consumo eléctrico y tensiones locales

La ONU estima que la columna vertebral energética de la inteligencia artificial necesitará 945 TWh al año en 2030, casi el doble y casi el triple respecto a escalas previas: en 2025 los centros de datos consumieron 448 TWh (UNU-INWEH, 2026). Ese es el dato central: no se trata solo de emisiones de carbono, sino de tres huellas simultáneas —energía, agua y suelo— que desplazan tensiones locales y globales.

La magnitud del problema y por qué no basta contar CO2

Vemos tres mediciones que no avanzan necesariamente en paralelo. El informe del Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH, 2026) proyecta 945 TWh para 2030 y recuerda que en 2025 el consumo fue 448 TWh (UNU-INWEH, 2026). Además, la huella hídrica calculada es comparable a las necesidades básicas de 1.300 millones de personas en el África subsahariana, y la ocupación de suelo prevista supera 14.500 km2, el doble del área metropolitana de Yakarta (UNU-INWEH, 2026).

Es crucial subrayar dónde está el gasto real: la inferencia —es decir, las consultas diarias— acapara entre el 80% y el 90% del consumo energético de la IA (UNU-INWEH, 2026). Por eso concentrarnos en los costos del entrenamiento es una imagen incompleta; la economía muestra además un efecto rebote clásico: a más eficiencia por consulta, más uso agregado.

¿Qué significa esto para la Argentina?

No tenemos todos los números locales finos en este informe, pero el patrón global importa para nuestra política pública. El documento señala que solo 32 países alojan centros especializados en IA y que más de 150 países carecen hoy de computación soberana (UNU-INWEH, 2026). Eso implica desigualdades donde la extracción de minerales y la gestión de residuos recaen en algunos y los beneficios estratégicos en otros. En Argentina esto abre varias preguntas: dónde se ubicarían instalaciones intensivas en agua o energía, cómo afectaría a cuencas hídricas o redes eléctricas locales, y cómo se coordina la planificación energética con permisos territoriales.

Tenemos precedentes internacionales sobre tensiones locales: Irlanda registró 21% del consumo eléctrico de su red por centros de datos en 2023 y decidió frenar nuevas autorizaciones hasta 2028 (UNU-INWEH, 2026). Es una advertencia: sin planificación vinculante, los beneficios económicos pueden no cubrir los costos ambientales y sociales.

Qué políticas parecen razonables desde la gobernanza y la economía del conocimiento

La lección de Hayek sobre el problema del conocimiento es útil: quienes diseñen reglas no saben todo lo que ocurre en cada cuenca, red o comunidad. Por eso proponemos instrumentos que habiliten la innovación sin delegar la gobernanza: 1) integrar la infraestructura de IA en la planificación energética, hídrica y de usos del suelo (recomendación del informe); 2) condicionar incentivos financieros y crédito a protocolos públicos, datos abiertos y auditorías independientes para evitar captura del Estado; 3) incorporar huellas de carbono, agua y suelo como riesgos materiales en la evaluación de inversiones (UNU-INWEH, 2026).

También conviene orientar la regulación hacia la demanda: etiquetado del costo energético por tipo de consulta, incentivos para modelos ligeros donde sean suficientes y precios que internalicen el coste hídrico y de suelo. Recordemos la parte práctica: ChatGPT gestiona unas 2.500 millones de consultas diarias, equivalentes a aproximadamente 383 GWh al año (UNU-INWEH, 2026); pequeñas decisiones de formato y peso por consulta pueden traducirse en grandes externalidades agregadas.

Cerrar la ventana: responsabilidad, transparencia y prudencia a largo plazo

El informe propone seis principios: transparencia, eficiencia por diseño, equidad, responsabilidad del ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible (UNU-INWEH, 2026). Coincidimos en la prioridad por mecanismos que eviten la captura del Estado y la pretensión de conocimiento centralizada. Facilitar crédito y flexibilidad productiva es sensato si va acompañado de protocolos públicos, datos abiertos y auditorías independientes, tal como hemos sostenido en notas previas.

La política no puede ser solo técnica; debe ser institucional. Si la IA trae beneficios reales, conviene asegurarse de que esos beneficios no se construyan sobre cuencas vaciadas, territorios degradados o comunidades que sólo soportan los costos. La ventana para ordenar ese equilibrio es estrecha; perdérsela será, como casi siempre, una consecuencia no intencionada de la prisa por innovar.