Colombia ya cuenta con 23 centros de datos en funcionamiento y una docena adicional en construcción. En América Latina, la capacidad instalada de colocación alcanzó los 1.100 megavatios en 2025. Esto no es una promesa futura: ya está aquí, encendida. Y casi no se discute de dónde proviene la energía ni el agua que consumen.
El costo energético y de agua de la inteligencia artificial
Cuando usted escribe a un modelo de inteligencia artificial, la pregunta no flota en el aire: viaja hasta una nave de procesadores que consumen electricidad. Cada vatio que ingresa se convierte en calor que debe ser retirado en segundos, o las máquinas se apagan. Un bastidor de chips de IA puede superar los 100.000 vatios, frente a los pocos miles de uno convencional. Por eso, junto al cómputo hay un sistema de refrigeración igual de grande.
Ahí entra el agua. Enfriar por evaporación es lo más barato: torres que rocían agua sobre el aire caliente y la pierden. La alternativa, equipos eléctricos, no gasta agua en el sitio, pero consume más electricidad, generada con agua en otra parte. Son dos llaves abiertas: la del enfriamiento y la de la planta que alimenta el sitio.
¿Cuánta agua se consume exactamente?
La cantidad de agua depende de lo que se decida contar. Google midió su asistente Gemini: una consulta promedio gasta unas cinco gotas y 0,24 vatios hora. Pero su propio estudio admite que, contando solo el chip, el consumo cae a la mitad, y sumando el edificio entero se duplica. El número no es único: es una frontera que cada quien dibuja donde le conviene. En lo individual parece poco, pero en agregado no lo es.
La Agencia Internacional de Energía calcula que los centros de datos del mundo pasarán de 485 teravatios hora en 2025 a cerca de 950 en 2030: el consumo total se duplica, la parte que mueve la IA se triplica y se acerca al 3% de la electricidad del planeta.
El agravante colombiano: matriz hidroeléctrica
Para Colombia hay un agravante propio. Cerca del 70% de la electricidad que generamos es hidroeléctrica. Funcionamos con agua. XM advirtió en abril riesgo de racionamiento entre 2026 y 2027 si El Niño golpea los embalses. Sobre esa matriz seguimos sumando centros que consumen luz y evaporan agua. No es que esté mal, pero es una decisión de fondo tomada sin discutirla.
La lección de Iván Illich
Iván Illich pensó este problema hace medio siglo. En Energía y equidad, de 1974, sostuvo que toda herramienta tiene un umbral: por debajo sirve, por encima produce lo contrario de lo que promete. Su ejemplo fue el automóvil. El estadounidense promedio dedicaba más de 1.600 horas al año a conducirlo, pagarlo y mantenerlo, para recorrer 12.000 kilómetros: menos de ocho por hora, apenas más rápido que caminar. Prometía velocidad y, contado entero, la devolvía a paso de peatón.
La pregunta de Illich no es si la IA sirve, sino dónde está su umbral. Medimos lo que entrega y rara vez lo que cuesta sostenerla en vatios y litros. Mientras esa mitad siga fuera del tablero, no sabremos de qué lado del umbral estamos.
Gobernar la IA más allá de los algoritmos
Gobernar la IA no es solo preguntar qué decide. Es preguntar de dónde sale su energía y a qué fuente le quitamos el agua que la enfría. La nube tiene una dirección física. Conviene saberla antes de seguir construyéndola.
