El debate sobre el consumo de agua en la inteligencia artificial está lejos de estar claro. Durante meses, se han viralizado cifras alarmantes sobre la cantidad de agua que necesita un centro de datos para operar modelos como ChatGPT. Una de las más repetidas apareció en el libro Empire of AI, de la periodista Karen Hao. En él se afirmaba que un centro de datos cerca de Santiago de Chile consumiría mil veces más agua que toda la población de la zona. La cifra impactó, pero resultó estar mal calculada.
Hao reconoció el error en un hilo de X, al tomar datos técnicos sobre uso de agua, se había producido una confusión entre litros y metros cúbicos. Eso multiplicó el consumo estimado por un factor de mil. El fallo, que provenía de una fuente secundaria mal interpretada, ya está siendo corregido en futuras ediciones del libro.
I am working to address an apparent error for a data point I cited in my book about the water footprint of a proposed data center in Chile. I’d like to explain what happened, what I’m doing to remedy it, and provide more recent data on the water footprint of data centers. 1/
— Karen Hao (@_KarenHao) November 18, 2025
Enfriar con agua, operar sin ruido
El agua no se usa directamente para que la IA «funcione», sino para enfriar los servidores que procesan millones de operaciones cada segundo. Estos sistemas generan calor. Mucho. Para mantenerlos a temperatura segura, el líquido circula por la maquinaria y luego se libera parte de él por evaporación en torres de enfriamiento. Algunas empresas utilizan agua reciclada o tratada. Otras, agua potable. El motivo es simple, el agua salobre daña los equipos.
Aunque existen tecnologías alternativas (como refrigerantes especiales o sistemas cerrados), estas también plantean dilemas ambientales. Los refrigerantes industriales pueden liberar sustancias persistentes, y los sistemas eléctricos incrementan el consumo de energía. En regiones cálidas, como Arizona o Querétaro, la refrigeración hídrica se intensifica en verano, justo cuando la demanda de agua es más sensible.
Una botella por consulta: cifras que confunden
Titulares como «un email generado con IA consume una botella de agua» buscan concienciar, pero desinforman. No hay un número único de litros por consulta. Depende del clima, la infraestructura, la fuente de energía y el diseño del centro. También importa si se mide el agua directa o también la usada en la generación eléctrica.
De hecho, los centros que más agua consumen no siempre son los de IA. Hay otros sectores industriales, e incluso campos de golf, con huellas hídricas mucho mayores.
Dónde importa el agua
El problema no es tanto cuánta agua se usa, sino dónde. En estados de EE. UU. con sequías cracicas, como Arizona o Utah, proyectos de centros de datos han encontrado oposición local. Lo mismo ocurre en zonas de México como Querétaro, donde los permisos ambientales han sido relajados para atraer inversiones. El agua, a diferencia del carbono, no tiene un impacto global homogéneo. Su escasez es localizada. Por eso, un consumo que en una región es sostenible, en otra puede ser devastador. Esa es la tensión que muchos estudios y titulares no recogen.
Tecnología invisible, tensión visible
El crecimiento de la IA requiere más centros de datos. Y estos, según la estación y el diseño, necesitarán más agua o más energía. Algunas empresas apuestan por eficiencia, otras no informan con claridad. La presión local, mientras tanto, crece. Lo que este debate deja claro no es solo una cuestión técnica, sino social. Qué estamos dispuestos a ceder, y dónde, para sostener una tecnología que no vemos, pero que usamos cada día.
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