Inteligencia artificial y agua en Colombia: mitos, verdades y el desafío de la sostenibilidad

Hacer que una plataforma de inteligencia artificial (IA) responda una consulta, genere una imagen o realice una tarea parece un proceso con implicaciones únicamente digitales. Sin embargo, detrás de cada interacción opera una red de centros de datos que consume electricidad, requiere sistemas de refrigeración y utiliza agua para mantener el funcionamiento de miles de servidores.

Ese impacto ambiental ha comenzado a ocupar un lugar en la conversación sobre la sostenibilidad de una tecnología que presenta un crecimiento acelerado.

Por ejemplo, en Colombia, ese debate adquiere una dimensión particular. Aunque el país cuenta con una de las mayores ofertas hídricas del planeta, el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) advierte que la disponibilidad del agua no es homogénea y que varias cuencas enfrentan una presión creciente por el cambio climático, el aumento de la demanda y las transformaciones del territorio.

En ese escenario surge una nueva pregunta: ¿el avance de la inteligencia artificial incrementará esa presión o, paradójicamente, podría aportar herramientas para administrar mejor el recurso?

Para entender cuál es su impacto real, estos son algunos de los mitos más frecuentes sobre la inteligencia artificial, contrastados con evidencia científica, investigaciones y las voces de expertos.

Mito: “hacer una pregunta a la inteligencia artificial no consume agua”

Realidad: cada consulta realizada en estas plataformas activa una red de centros de datos que es integrada por miles de servidores que procesan información de manera simultánea. Ese funcionamiento genera calor y obliga a utilizar sistemas de refrigeración que consumen agua y electricidad para mantener operativa la infraestructura tecnológica.

Ese consumo de liquido no ocurre únicamente durante el funcionamiento de la IA. La fabricación de los chips que utiliza esta tecnología requiere de importantes volúmenes de agua ultrapura y una serie de procesos industriales especializados que amplía su huella ambiental, incluso desde las primeras etapas de producción.

Al respecto, Ricardo Lozano, exministro de Ambiente, señaló para el diario EL País que el crecimiento acelerado de estas tecnologías implica una mayor demanda energética, un aspecto que no puede desligarse de la gestión del recurso hídrico.

En ese sentido, el exfuncionario recuerda que la matriz energética de Colombia depende en gran medida de la generación hidroeléctrica y que episodios recientes como el fenómeno de El Niño en 2024 evidenciaron la necesidad de planificar el desarrollo tecnológico bajo criterios de sostenibilidad.

Mito: “la inteligencia artificial es la industria que más agua consume”

Realidad: los servicios de inteligencia artificial todavía no figuran entre las actividades con mayor demanda de agua en el país.

En Colombia, la agricultura, el abastecimiento agua potable de las ciudades y su uso en distintos procesos industriales como la manufactura, la producción de alimentos y bebidas, o la minería continúan concentrando la mayor parte del consumo del recurso, de acuerdo con el Estudio Nacional del Agua del IDEAM.

No obstante, con relación a la IA, la preocupación de los expertos se centra en el ritmo de crecimiento de la infraestructura digital que hace posible el funcionamiento de esta herramienta.

Las proyecciones internacionales reflejan la magnitud de ese fenómeno. Un análisis de la Pontificia Universidad Javeriana indica que los centros de datos consumieron alrededor de 460 teravatios hora (TWh), durante 2022, una cifra comparable con el consumo total de Francia, y se estima que esa demanda podría superar los 1.000 TWh debido a su rápida expansión. El mismo informe señala que entrenar modelos de gran tamaño puede requerir hasta 700.000 litros de agua destinados, únicamente, a los sistemas de refrigeración.

Mito: “la inteligencia artificial no tiene impacto ambiental”

Realidad: la huella ambiental de esta tecnología va más allá del consumo de agua. Su crecimiento también implica un aumento en la demanda de energía, la fabricación de maquinaria y la generación de residuos electrónicos; factores que hoy hacen parte de la discusión sobre la sostenibilidad digital.

Sobre esto, Ferney Beltrán, director del centro de investigación de la Universidad ECCI, afirma que el desafío no consiste en frenar el avance de la IA, sino en impulsar una “IA verde”, enfocada en optimizar los modelos, reducir el consumo de recursos y promover una gestión responsable de los equipos tecnológicos.

Mito: “no hay forma de hacer la inteligencia artificial más sostenible”

Realidad: si bien buena parte del debate se ha concentrado en el impacto ambiental, investigadores colombianos ya utilizan esta tecnología para enfrentar algunos de los principales desafíos relacionados con la gestión del agua.

Universidades, centros de investigación y entidades del sector agropecuario desarrollan herramientas que permiten monitorear ecosistemas, optimizar el riego y respaldar la toma de decisiones frente a los efectos del cambio climático.

Uno de esos avances es liderado por la Universidad de Caldas junto con investigadores del Institute of Artificial Intelligence for Climate and Sustainability de Northeastern University, en Estados Unidos. El proyecto utiliza inteligencia artificial geoespacial para identificar cuerpos de agua estratégicos en zonas de páramo, incluso cuando permanecen cubiertos por nubes; una limitación que durante años dificultó el monitoreo de estos ecosistemas. La iniciativa también busca desarrollar herramientas de inteligencia territorial para fortalecer la gestión del agua en cultivos de café.

Por su parte, en el sector agropecuario, la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (AGROSAVIA) incorpora algoritmos de inteligencia artificial para estimar la calidad de los suelos, apoyar recomendaciones de fertilización y generar herramientas que faciliten la adaptación de los cultivos al cambio climático.

En tal sentido, durante la Cumbre AgroTIC 2025, Rodrigo Martínez, director de Investigación y Desarrollo de esa entidad, aseguró que estas tecnologías buscan que los productores tomen decisiones con información precisa y científicamente validada.

Asimismo, la Universidad Nacional de Colombia también desarrolla un modelo basado en drones y redes neuronales para calcular con mayor precisión los requerimientos de riego en cultivos de papaya e identificar tempranamente la presencia de plagas. El objetivo es optimizar el uso del agua, reducir costos de producción y hacer más eficientes los sistemas agrícolas.

En complemento, las aplicaciones también llegan a las ciudades. Una investigación de la Universidad EAN plantea que la integración de inteligencia artificial con sensores e Internet de las Cosas (IoT) permite monitorear el consumo de agua en tiempo real, detectar fugas, identificar patrones inusuales y generar predicciones que facilitan una distribución más eficiente del recurso hídrico.

Entre el consumo y la conservación

De acuerdo con todo lo analizado, el reto parece estar en la articulación entre el consumo de agua y energía que usa esta tecnología y su aplicación práctica en el monitoreo ambiental, la agricultura y la gestión hídrica, acciones que la consolidarían como una aliada de la sostenibilidad.