Con cada interacción de un usuario con los chatbots de inteligencia artificial (IA) se evapora agua suficiente como para llenar una botella de medio litro, lo cual, repetido miles de millones de veces, es un problema mayúsculo.

Los sistemas de IA, al igual que los basados en modelos de lenguaje a gran escala, requieren inmensos centros de datos para entrenarse y funcionar.  

Según trabajos recientes, estas instalaciones funcionan como cerebros digitales y generan tanto calor durante sus operaciones que necesitan enfriamiento constante para no colapsar. 

El método más común es la refrigeración mediante agua, a través de los servidores, y su evaporación en torres.

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Muchas veces potable, el líquido desaparece del ciclo hidrológico habitual, no regresa a los ríos ni al mar y su reaparición en forma de lluvia puede tardar hasta un año. 

Ese dato cobra relevancia si tenemos en cuenta que la mayoría de estos centros de datos están en zonas con estrés hídrico, donde la demanda de las poblaciones locales compite con la de las tecnológicas. 

De acuerdo con investigaciones de la Universidad de California, en algunos municipios de Estados Unidos, como The Dalles (Oregón) y West Des Moines (Iowa), las instalaciones consumen hasta una cuarta parte del recurso vital.

El entrenamiento de un solo modelo de IA requiere varios millones de litros, cifra que supera con creces el gasto de una pequeña comunidad en un año. 

Las grandes empresas, conscientes del problema, prometen repetidamente objetivos sostenibles, como ser “carbono neutral”, “positivos en agua” o generar “cero residuos”, pero los informes recientes muestran una realidad menos idealista. 

Google, por ejemplo, vio crecer su huella de carbono un 48 por ciento desde el comienzo de la expansión de sus operaciones de IA, y solo repuso el 18 por ciento del líquido utilizado.