Cada vez que abrimos ChatGPT y mantenemos una sesión de entre 10 y 50 preguntas equivale a mantener abierta una canilla de agua durante 5 segundos. Si tenemos en cuenta que 190 millones de personas utilizan esta aplicación diariamente, estas cifras, además de reflejar una adopción global inédita, nos permiten proyectar que el sector de la inteligencia artificial (IA) demandará entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos de agua por año hacia el año 2027 — más que el consumo anual de agua de un país mediano como Dinamarca, o casi la mitad del del Reino Unido.

La IA avanza a pasos acelerados, pero su infraestructura física —los centros de datos— requieren ingentes cantidades de energía y de agua para su refrigeración. Sólo en el año 2024 entraron en operación 137 nuevos centros de datos y se estima que se sumarán entre 100 y 150 en los próximos años. Muchos de estos centros de datos se instalarán en zonas con estrés hídrico por una combinación de energía barata y limpia, cercanía a hubs tecnológicos, incentivos económicos y -muchas veces- subestimación del impacto hídrico.

El agua de riego bajo presión
Aunque el consumo global de agua de la IA sigue siendo pequeño en comparación con el riego agrícola (que absorbe alrededor del 70% del uso de agua dulce del planeta), la expansión de la IA plantea un nuevo frente de competencia: zonas donde el agua ya es un recurso escaso y donde cada litro cuenta.

En la última década, la superficie agrícola bajo riego creció de forma constante, impulsada por la demanda global de alimentos y la necesidad de estabilidad frente a sequías. Pero en muchas regiones, el agua disponible para nuevos proyectos es limitada, y cualquier uso adicional puede desequilibrar el sistema.

En este contexto, la llegada de grandes centros de datos, con demandas constantes de agua para enfriamiento, puede frenar o encarecer la expansión del riego. Aunque globalmente el consumo de la IA sea mucho menor que el agrícola, al concentrarse la instalación de los centros de datos en cuencas vulnerables, la presión sobre el agua se amplifica localmente. La competencia no es tanto global como local: el impacto real se concentra en cuencas donde la disponibilidad hídrica es ajustada y las asignaciones están ya comprometidas.

Este conflicto entre IA y riego ya se ha manifestado en países cercanos:

En Chile, comunidades cercanas a Santiago y en Cerrillos exigieron a Google reemplazar sistemas de enfriamiento por agua con alternativas aireadas debido a la sequía de larga data.

En Uruguay, grandes proyectos de centros de datos por Google han motivado protestas con slogans como “No es sequía, es saqueo”, señalando un rechazo frontal a la extracción de agua en zonas ya afectadas por escasez.

En Brasil, proyectos en ciudades como Caucaia, donde la escasez hídrica es recurrente, han generado críticas por el alto consumo de agua para enfriamiento.

En Argentina, varias regiones combinan una alta dependencia del riego agrícola con vulnerabilidad hídrica y, en algunos casos, atractivo para la instalación de centros de datos.

¿Será la IA una feroz competidora por el agua con la agricultura en ciertas regiones? ¿Quién será el ganador de esta puja?

Una vez más, la solución parece estar en la cooperación entre tecnologías. Kilimo, una startup agtech argentina, está ofreciendo una solución creativa a este dilema y está jugando un rol clave para mitigar la crisis hídrica en el sector agrícola, especialmente en regiones donde la competencia por el agua con otras demandas (como la IA y los centros de datos) está aumentando.

Kilimo ha desarrollado una plataforma basada en IA, big data y datos satelitales o meteorológicos, que recomienda al agricultor cuándo y cuánto regar, sin necesidad de instalar hardware en el campo. Esta precisión en el riego ha permitido ahorrar entre el 20 % y el 30 % del agua, sin afectar la productividad de los cultivos. Kilimo vincula a empresas con metas de seguridad hídrica (como Microsoft, Coca-Cola, Intel, Nestlé) con agricultores que implementan prácticas de riego eficientes. Estas empresas pueden financiar esos ahorros como «beneficios volumétricos de agua».

El modelo promueve la restauración de cuencas, donde el agua que no se extrae queda disponible para ecosistemas y comunidades locales. Kilimo acaba de comenzar su primer proyecto en el Valle Central de California, Estados Unidos, una zona históricamente afectadas por la sequía. Allí, la plataforma permitió hasta un 50 % de ahorro de agua y apoyó objetivos regionales de gestión hídrica.

En un mundo donde el clima es más incierto, planificar el uso de un recurso escaso como el agua se vuelve tan estratégico como extraerla. En un futuro donde la pregunta ya no será quién usa el agua, sino quien tiene prioridad cuando no hay suficiente, los agricultores, los grandes consumidores de este recurso, tenemos la obligación de prepararnos para usarla de una manera cada vez más eficiente.

fuente:clarin