IA y tendencias de imágenes: ¿cuánto cuesta realmente en agua esa foto viral?

La IA tiene un costo en agua. ¿Lo sabías? Foto: Generada Gémini|ChatGPT.

Una tendencia de imágenes generadas con IA (Inteligencia Artificial), esta vez inspirada en los retratos ochenteros, con peinados altos y fondos de neón, se tomó las redes sociales en cuestión de horas. Aquí en FinanzasTech.com te contamos lo que genera esta ‘ola de fotos’ en la realidad: ¿cuánta agua se está gastando con todo?

La preocupación no es nueva ni infundada. Cada vez que le pedimos a una IA que genere una imagen, esa solicitud viaja hasta un centro de datos, activa procesadores que se calientan y, para evitar que se sobrecalienten, necesita sistemas de refrigeración que consumen agua. Así de simple. El problema es que, entre tanta cifra circulando, es fácil quedarse con el número equivocado —o con el más alarmante— sin entender de dónde sale.

¿Qué dicen realmente los estudios?

Aquí es donde conviene bajar un poco la ansiedad y subir el rigor. Según cálculos que el mismo ChatGPT mismo compartió y que retomó la revista Buzos, generar una imagen puede costar entre 20 y 300 mililitros de agua en un escenario conservador, y hasta 3.45 litros en uno más exigente, dependiendo del hardware y la ubicación del centro de datos.

Con esos números, la tendencia de imágenes estilo Studio Ghibli llegó a consumir 216 millones de litros de agua a escala global, una cifra equivalente a que una persona necesitara casi seis mil años de duchas diarias para gastar lo mismo.

Otros estudios, como el de la Universidad de California Riverside junto a la Universidad de Texas en Arlington, calculan un rango de entre 2 y 5 litros por imagen. La diferencia entre unos cálculos y otros no es casualidad: depende del modelo de IA, del país donde esté el centro de datos y de cómo se mida el “agua consumida” frente al “agua retirada” de una fuente.

Y el asunto no se queda en lo individual. Un informe del Instituto de la Universidad de la ONU para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud advierte que, de seguir esta tendencia, los centros de datos globales necesitarán cerca de 945 teravatios- hora de electricidad para 2030, y que la huella hídrica asociada equivaldría a cubrir las necesidades básicas de 1,300 millones de personas en el África subsahariana. Cifras que, de entrada, ya no suenan tan abstractas.

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Entonces, ¿la IA es la villana?

Aquí es donde muchos especialistas piden calma antes de sacar conclusiones apresuradas. No toda actividad digital pesa lo mismo: generar una imagen exige, en promedio, más energía que una consulta de texto simple, pero eso no convierte a cada persona que sube una foto ochentera en responsable directo de una crisis hídrica. Lo que sí queda claro es que la escala importa: pedir veinte versiones de la misma imagen porque “no salió como quería” multiplica el gasto, y cuando eso se repite por millones de usuarios, el impacto deja de ser anecdótico.

Lucas Barrionuevo, cofundador de la empresa de soluciones sostenibles Somos PURA, lo resume sin rodeos: “sin estándares de eficiencia, cada imagen generada suma a un problema global”. La frase apunta directo al origen del asunto: no es tanto que usemos IA, sino que lo hacemos sin medir ni exigir transparencia a las empresas que operan esta infraestructura.

¿Deberían prohibirse estas tendencias?

La respuesta, según la mayoría de las investigaciones consultadas, no es tan blanco y negro. Frenar de golpe el uso creativo de la IA no resuelve el problema de fondo, que tiene más que ver con la eficiencia energética de los centros de datos y con la falta de datos públicos claros por parte de las compañías tecnológicas. De hecho, la Agencia Internacional de Energía reportó que el consumo eléctrico de los centros de datos creció 17% durante 2025, y el de los enfocados en IA subió 50%, lo que confirma que la demanda sigue disparándose pese a que cada tarea individual se vuelve más eficiente.

Dicho de otra forma: el gesto de generar una imagen no es, por sí solo, un pecado ambiental. Pero sí vale la pena preguntarse si realmente necesitamos esa décima versión de la misma foto, o si el consumo se nos volvió automático sin que lo notáramos.

Al final, la lección no es dejar de usar estas herramientas, sino usarlas con más conciencia: generar menos versiones innecesarias, informarnos sobre el consumo real detrás de cada clic y exigir a las empresas de tecnología más transparencia sobre cuánta agua y energía gastan sus modelos. La próxima vez que una tendencia de imágenes se vuelva viral, quizás valga la pena hacerse una pregunta sencilla antes de generar la enésima foto: ¿realmente la necesito?