La inteligencia artificial también tiene una huella ambiental: ¿quién pagará la factura?

La inteligencia artificial transforma cómo trabajamos, producimos y decidimos. Pasó de promesa a herramienta cotidiana. Puede diagnosticar enfermedades, optimizar procesos y anticipar climas. Sin embargo, consume energía, agua y genera huella ambiental. ¿Puede una herramienta que promete ayudar contra el cambio climático, convertirse en un factor que lo agrave? La respuesta no es sencilla. Asociamos la transformación digital con menor consumo, pero no es inmaterial. Existen centros de datos, redes, refrigeración y dispositivos cuya fabricación requiere minerales y energía. La IA acelera esta demanda. El costo invisible de la revolución digital La Agencia Internacional de Energía (IEA) estimó que los centros de datos consumieron 415 teravatios-hora en 2024, el 1.5% del consumo mundial. Podría alcanzar 945 teravatios-hora para 2030, más del doble en seis años, superando el consumo de Japón. Otro recurso fundamental es el agua. Los centros de datos requieren enfriamiento. Según tecnología y clima, demandan agua directa e indirectamente. ¿Qué sucede cuando se instalan en regiones con escasez hídrica? El desafío no es solo cuánta agua consume un centro de datos, sino dónde, cuándo y cómo se utiliza. No es lo mismo operar con electricidad renovable en una región con disponibilidad hídrica que en una zona con estrés hídrico y combustibles fósiles. La paradoja: la IA también puede ser parte de la solución Sería un error concluir que debemos frenar la IA para proteger al planeta. Necesitamos aprovechar su capacidad para resolver problemas ambientales con velocidad y precisión. En la industria, analiza datos para identificar desperdicios, anticipar fallas, optimizar energía y mejorar producción. En sistemas eléctricos contribuye a pronosticar generación solar y eólica, gestionar demanda y facilitar energías renovables. En agricultura ayuda a utilizar el agua eficientemente, detectar enfermedades y optimizar fertilizantes. En ciudades contribuye a mejorar la movilidad, administrar edificios inteligentes y fortalecer la gestión de residuos. Frente al cambio climático, incluye modelos de predicción, alertas tempranas y herramientas para comprender fenómenos complejos. Que una tecnología pueda reducir emisiones no significa que las reduzca. Dependerá de cómo y dónde se implemente, qué energía utiliza, qué procesos sustituya y si disminuye el consumo. La eficiencia tecnológica puede generar ahorros, pero también estimular mayor demanda. Necesitamos medir resultados reales y no solamente celebrar posibilidades tecnológicas. México frente a una nueva oportunidad industrial Este debate tiene relevancia estratégica. Nuestra cercanía con Estados Unidos, el nearshoring y la transformación de cadenas de suministro pueden convertirnos en un destino atractivo para inversiones tecnológicas y centros de datos. Sin embargo, atraer infraestructura digital va más allá de los montos anunciados. Debemos preguntarnos cuánta electricidad demandará, de dónde provendrá, qué presión ejercerá sobre recursos hídricos y qué beneficios dejará a las comunidades. No podemos construir una economía digital del siglo XXI utilizando criterios ambientales del siglo pasado. Es fundamental avanzar hacia una visión de smartshoring , donde la competitividad incorpore energía limpia, infraestructura moderna, talento, innovación, tecnologías verdes y responsabilidad ambiental. La IA puede fortalecer esta transformación en manufactura, logística, energía y servicios. De la mano con redes eléctricas confiables, bajas emisiones, eficiencia hídrica y reglas claras que den certidumbre a empresas y protejan el interés público. No hablamos de elegir entre crecimiento y sostenibilidad. Sin sostenibilidad, el crecimiento enfrentará límites costosos. ¿Quién debe pagar la factura ambiental? ¿Las empresas tecnológicas? ¿Los operadores de centros de datos? ¿Los consumidores? ¿Los gobiernos? La respuesta debe construirse desde una responsabilidad compartida, pero diferenciada. Las grandes tecnológicas y operadores deben medir y transparentar consumos de energía, agua y emisiones, metas verificables. Los gobiernos deben diseñar políticas públicas que promuevan inversiones responsables, que protejan recursos naturales. Las empresas que adoptamos tecnologías debemos evaluar su impacto integral. Más que implementar IA para mejorar productividad; debemos preguntarnos si también contribuye a objetivos ambientales y sociales. La academia y centros de investigación deben desarrollar tecnologías eficientes y formar talento especializado. Los ciudadanos , debemos comprender que nuestras decisiones digitales forman parte del consumo de recursos. De la inteligencia artificial a la inteligencia sostenible Tras tres décadas en el sector privado, he atestiguado cómo la tecnología transforma procesos industriales, comerciales y logísticos. Las transformaciones ocurren cuando la innovación se acompaña de evolución en nuestra responsabilidad ambiental. En mi libro Travesía hacia un mundo sostenible: Un llamado urgente a la acción para salvar el planeta , comparto como crecimiento económico y sostenibilidad no son opuestos. Avanzan juntos cuando las decisiones generan valor económico, social y ambiental. La IA, una nueva etapa. Su éxito radica en mejorar la vida de las personas sin comprometer recursos futuros. La revolución tecnológica puede ayudarnos a enfrentar desafíos o profundizarlos si ignoramos las consecuencias. La pregunta es: ¿tendremos suficiente inteligencia humana para una IA sostenible? La factura ambiental siempre llega. Si no la asumimos hoy, las próximas generaciones la pagarán. Nos corresponde hoy, también en nuestro entorno tecnológico, invertir en realizar: ¡¡¡ACCIONES SOSTENIBLES!!!