La nube tiene sed: el costo ambiental de la IA que todavía no aparece en la matriz de riesgos

En el número anterior vimos El Niño como un rinoceronte gris: grande, visible, anunciado. Este número sigue la pista de una pregunta que ese rinoceronte va a poner sobre la mesa en muchas ciudades de la región: en plena sequía, ¿quién tiene prioridad sobre el agua, la empresa de agua o el servidor?

Hablamos de la inteligencia artificial como si viviera en el aire. La llamamos "nube", le pedimos un resumen o un análisis, y la respuesta llega en segundos, sin ruido ni humo. Pero cada respuesta sale de un edificio concreto, conectado a una red eléctrica concreta, refrigerado con agua de una cuenca concreta y construido con minerales que salieron de una mina concreta.

Casi ninguna organización latinoamericana opera infraestructura de IA. Casi todas la consumen: en la nube, en el ERP, en el CRM y en los asistentes que el equipo adoptó este año. La huella ambiental de la IA entra por la cadena de suministro digital, y por eso todavía no aparece en la matriz de riesgos. No porque no exista, sino porque viene a nombre de otro.

La señal: por qué ahora

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, cerca del 1,5 % de la electricidad mundial. Su escenario base proyecta unos 945 TWh hacia 2030, cerca del 3 % del total, y la IA es el principal motor de ese crecimiento: la demanda de los centros optimizados para IA se multiplicaría por más de cuatro.

Ese crecimiento busca dónde instalarse, y América Latina está en la lista: energía renovable, suelo disponible, cercanía a mercados. Muchos de esos lugares son los mismos que hoy miran con preocupación los embalses frente a El Niño 2026-2027. La demanda de cómputo y la escasez de agua se están encontrando en el mismo mapa.

1. La eficiencia no salva el volumen

La consulta individual es cada vez más eficiente. Google reportó en 2025 que una consulta de texto mediana a Gemini usa 0,24 Wh y unas cinco gotas de agua, y que en doce meses redujo 33 veces la energía por consulta. Es un dato serio y conviene no exagerar el problema.

Pero el uso crece más rápido que la eficiencia. Es la vieja paradoja de Jevons: lo que se vuelve más barato se usa más. Y esas cifras cubren texto; la generación de imágenes y video, los agentes que ejecutan tareas largas y el entrenamiento de los modelos consumen bastante más.

La señal: ¿su política de adopción de IA mide cuánto se usa, o solo cuánto cuesta la licencia?

2. El agua es un riesgo local

El CO₂ se emite en un lugar y se reparte por toda la atmósfera. El agua no. La que se evapora en una torre de enfriamiento sale de una cuenca específica y compite con las personas, los cultivos y los ecosistemas de ese territorio. Por eso el agua de la IA es, antes que un tema ambiental, un tema de licencia social.

La región ya tiene casos. En Santiago de Chile, un proyecto de centro de datos de Google contemplaba 7,6 millones de litros de agua potable al día; un tribunal ambiental ordenó revisar la evaluación considerando el cambio climático sobre el acuífero y la empresa replanteó el diseño hacia refrigeración por aire. En Canelones, Uruguay, tras la sequía récord, la presión local llevó a rediseñar otro proyecto para eliminar el agua de enfriamiento. En Querétaro, México, el polo de centros de datos crece sobre acuíferos ya en déficit.

La señal: ¿sabe en qué cuenca se procesan sus servicios críticos de nube e IA?

3. Cuando El Niño llega a la región de su nube

En el N.º 24 vimos la cadena que se repitió en 38 sectores: sin agua no hay energía, sin energía no hay comunicaciones y sin comunicaciones no hay operación. La nube no está fuera de esa cadena. Está en el medio. Una región con restricción hídrica o eléctrica puede significar degradación del servicio, migraciones de carga a otras regiones, cambios en precios o en condiciones contractuales.

En muchos planes de continuidad la nube aparece como supuesto, no como dependencia: "el sistema está en la nube, entonces está disponible". Esa frase merece una pregunta más: ¿la nube de quién, en qué región, con qué agua y con qué energía?

La señal: ¿su análisis de impacto al negocio (BIA) trata a su proveedor de nube como dependencia crítica con escenarios propios?

4. La huella empieza en la mina y termina en el vertedero

Los chips, servidores y baterías que sostienen la IA dependen de minerales como el cobre y el litio, que salen en buena parte de territorios latinoamericanos donde el agua y la relación con las comunidades ya son temas sensibles. Y al final de su vida útil, ese hardware se suma a una montaña creciente: el Global E-waste Monitor 2024 estimó 62 millones de toneladas de residuos electrónicos en 2022, de las cuales menos de una cuarta parte se recogió y recicló de forma documentada.

La señal: ¿sus criterios de compra de tecnología preguntan qué pasa con el hardware cuando termina su vida útil?

5. El alcance 3 que nadie está contando

Los servicios digitales comprados forman parte de las emisiones de alcance 3 de la organización. NIIF S2 pide revelar riesgos climáticos y emisiones de la cadena de valor, y en Colombia la Circular Externa 015 de 2025 de la Superintendencia Financiera de Colombia empuja a las entidades vigiladas a integrar los riesgos ambientales, sociales y climáticos en su gestión. Una organización que adopta IA de forma masiva y la reporta como si no tuviera huella está construyendo una revelación débil.

La señal: ¿su inventario de emisiones incluye los servicios de nube e IA que contrata?

6. Concentración y reputación prestada

Pocos proveedores, pocas regiones y pocos fabricantes de chips sostienen la mayor parte de la capacidad mundial de IA. Es una concentración que merece estar en el análisis de proveedores críticos. Y cuando una comunidad vincula su escasez de agua con la infraestructura digital, el escrutinio no se queda en el proveedor: llega también a los clientes que se presentan como sostenibles mientras usan esa infraestructura sin preguntar.

La señal: ¿qué respondería su organización si un periodista le pregunta dónde y con qué agua se procesa su IA?

Lo que tienen en común

• Vienen a nombre de otro. El riesgo es del proveedor en el papel, pero el impacto es suyo en la operación, el reporte y la reputación.
• Son locales, no globales. El agua, la energía y la licencia social se juegan en un territorio específico.
• La eficiencia no los resuelve. Cada consulta mejora, pero el volumen crece más rápido.

La buena noticia es la misma del N.º 24: las piezas ya existen. Una matriz ASC, un BIA, una política de compras, un inventario de emisiones. El trabajo es incluir en ellos a los proveedores de nube e IA con la misma seriedad con que incluimos a un proveedor de materia prima.

Qué haría yo

1. Ubique su nube en el mapa. Saber en qué región se procesan los servicios críticos es la base de todo lo demás.
   Primer paso: pida a tecnología una lista de una página con sus tres a cinco servicios críticos en la nube y la región de cada uno, y crúcela con un mapa público de estrés hídrico como Aqueduct, del World Resources Institute.
2. Lleve la nube al BIA como dependencia, no como supuesto. Con escenarios de restricción hídrica o eléctrica en la región del proveedor.
   Primer paso: agregue al próximo ejercicio de continuidad un escenario de degradación del servicio de nube durante una sequía prolongada.
3. Cuente la huella digital en el alcance 3. Lo que no se mide no se revela, y lo que no se revela no se gestiona.
   Primer paso: solicite a sus dos principales proveedores de nube e IA su reporte de energía, agua y emisiones asociadas a su contrato.
4. Pregunte antes de comprar. Los criterios ambientales en la compra de tecnología son la medida más barata de todas.
   Primer paso: incluya en la próxima licitación de tecnología preguntas sobre energía, agua, origen de la electricidad y gestión del hardware al final de su vida útil.

Las señales que conviene vigilar

• Los anuncios de nuevos centros de datos en zonas con estrés hídrico de los países donde opera.
• Las restricciones de agua o energía en las regiones donde están alojados sus servicios críticos.
• Los cambios de precio, de región o de condiciones contractuales de sus proveedores de nube.
• Las primeras preguntas de inversionistas, bancos o clientes sobre la huella de la IA que usa la organización.

La pregunta para su comité

¿Sabemos dónde viven nuestros servicios digitales críticos, y qué le pasaría a nuestra operación si esa región entra en restricción de agua o de energía?

Si nadie en la mesa lo sabe, esa es la señal temprana.

Fuentes: IEA, Energy and AI (2025) · Google Cloud, Measuring the environmental impact of AI inference (2025) · BID, Data centers en Latam: inversión y desafío ambiental (2025) · DatacenterDynamics, permisos del centro de datos de Google en Chile (2024) · Thomson Reuters Foundation, centros de datos en Querétaro (2024) · Baldé et al., The Global E-waste Monitor 2024, UNU / UNITAR / UIT · World Resources Institute, Aqueduct Water Risk Atlas · IFRS Foundation, NIIF S2 · Superintendencia Financiera de Colombia, Circular Externa 015 de 2025.

La señal detrás de la señal. La IA es la señal de hoy, pero el método sirve para cualquier riesgo emergente: las amenazas que parecen problema de otro, del proveedor, del territorio o del Estado, suelen llegar a nuestra organización por la cadena de dependencias. Ver antes es recorrer esa cadena cuando todavía es barato hacerlo.

Ver antes. Decidir a tiempo.

En el próximo número: La resiliencia asegurable.

¿Su organización ya incluyó a sus proveedores de nube e IA en el análisis de impacto al negocio? Cuénteme en los comentarios cómo lo están abordando.

Jorge Mario Gómez J.
Director de RiskFrame Consulting
riskframe.co