Derecho del Medio Ambiente y Tierras
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4 de mayo de 2026

Impactos ambientales de la Inteligencia Artificial y los Centros de Datos: la urgente necesidad de incorporar la gestión ambiental de la IA en la agenda regulatoria

Por: Jorge Andrés Obando Moreno[1]

La consolidación de la inteligencia artificial-IA como tecnología de uso cotidiano es un hecho, desde el uso masivo de la IA en las actividades diarias hasta su incorporación en las empresas. Al respecto, se estima que para 2025 el 77% de las organizaciones, a nivel mundial, han incorporado la IA en al menos una función de negocio, y que el 60% de los empleados utilizan herramientas de IA en sus tareas rutinarias (Infobae, 2025). De hecho, la demanda por modelos más sofisticados de IA y automatización ha impulsado las inversiones en inteligencia artificial, con un crecimiento anual del mercado global del 36,2% (IEBS Business School, 2025). En su lanzamiento, ChatGPT llegó a 100 millones de usuarios en dos meses, y actualmente tiene un aproximado de 900 millones de usuarios activos semanales (PrimeWeb, s.f.).

No obstante, la implementación de la IA se ha dado en gran medida sin restricciones normativas claras, rodeada de intentos de política regulatoria o bajo la gobernanza de cuerpos reglamentarios no vinculantes. Históricamente, el desarrollo tecnológico ha superado la capacidad de respuesta regulatoria, lo cual no es ajeno al caso de la invención y desarrollo de la IA, sobre todo, por las ventajas que tiene implementarla sin restricciones normativas. En este contexto, es válido plantear la inquietud acerca de los costos energéticos y ambientales asociados a la construcción y funcionamiento de las estructuras tecnológicas, como los Centros de Datos-Data Centers, que soportan el entrenamiento y funcionamiento de la IA.

Este artículo sostiene que la ausencia de regulación ambiental vinculante en materia de inteligencia artificial podría estar generando una distribución desigual de riesgos y costos ambientales hacia regiones con menor capacidad regulatoria. Para ello, se expondrán estos tres puntos: (i) los impactos ambientales negativos de la IA y los Centros de Datos desde una perspectiva general, (ii) las medidas de prevención y mitigación de dichos impactos y su necesidad de incorporación regulatoria frente al crecimiento de las inversiones, en mercados de IA y Centros de Datos, en regiones en las que se puede producir una desigualdad en la distribución de sus costos ambientes, y (iii)  el estudio comparado de la incorporación de la gestión ambiental en la regulación de la IA.

Impactos ambientales negativos de la IA como tecnología computacional y de los Centros de Datos-Data centers

Analizar los impactos ambientales de la tecnología computacional no es nuevo, de hecho, parte de la academia se ha interesado en investigar los desafíos ambientales de los productos de la computación. Serna Montoya y Serna Arenas (2013) plantean el papel protagónico del software en la gestión ambiental, en tanto constituye simultáneamente una fuente de impactos ambientales y una herramienta clave para su mitigación, por ejemplo, por su papel en la lucha contra el cambio climático. En ese sentido, propone una doble dimensión del papel de la tecnología en la sostenibilidad y gestión ambiental, en primer lugar, como una causa de riesgos ambientales asociados al consumo energético, el alto uso de recursos naturales, y la contaminación, incluyendo la causada por emisiones de CO2 y residuos electrónicos. El segundo, como herramienta aliada en el procesamiento de datos de condiciones y diagnósticos climáticos y ambientales para redirigir la política regulatoria ambiental de manera que pueda lograr sus objetivos.

Como punto de partida, se podría afirmar que el consumo de energía es inherente a la computación (Vasconcelos b, 2025). Se ha estimado que el consumo de electricidad de las tecnologías de la información es del 7% del consumo mundial, y la Unión Europea prevé que llegue al 13% en 2030 (Consumópolis, s.f.). Al respecto, estimaciones del Banco mundial y la Unión Internacional de Telecomunicaciones, estiman que el sector de la computación es responsable de al menos 1,7% de todas las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero. Igualmente, entre 5% y el 9% de la electricidad consumida a nivel mundial se destina al uso de infraestructuras informáticas y de comunicaciones, aproximadamente (Vasconcelos b, 2025). De lo anterior, que uno de los impactos ambientales más relevantes de la IA sea el alto consumo energético, no solo por su uso, sino desde su entrenamiento e implementación para ponerlo a disposición de los usuarios.

En este punto, resulta fundamental analizar el papel de los Centros de Datos (o Data Centers), definidos como instalaciones con gran capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, en los cuales operan los sistemas de Inteligencia Artificial. De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía, los sectores de la IA, criptomonedas y los centros de datos podrían duplicar su consumo energético mundial para 2026 respecto de 2022 (IAEA, 2024). A finales de 2023 había más de 11.800 centros de datos en el mundo, y se estima que la energía consumida por estas infraestructuras de computación en la nube asciende al 1 % de la demanda mundial. (Vasconcelos b, 2025) Sobre el particular, el uso permanente y masivo de energía eléctrica por parte de estos centros de datos, genera un mayor o menor impacto ambiental en términos de emisiones de CO2, dependiendo del nivel de diversificación de la matriz energética a partir de la cual se produzca la electricidad que consumen, concretamente si la matriz está compuesta de fuentes de altas o bajas emisiones.

Con respecto a la IA, se estima que esta tecnología consume entre el 10%-20% de la electricidad de los centros de datos actuales, con un crecimiento proyectado al 70% para 2030 (Luccioni, 2023). Precisamente, hay centros de datos construidos específicamente para sistemas de IA, los cuales requieren procesadores mucho más potentes llamados GPU (Unidades de Procesamiento de Gráficos) que consumen mucha más electricidad y necesitan más refrigeración. De acuerdo con Ortiz Partida (2025), un solo centro de datos enfocado en la IA puede usar tanta electricidad como una ciudad pequeña y tanta agua como un vecindario grande. 

La energía eléctrica consumida por los centros de datos no solamente soporta su funcionamiento, sino también su sistema de refrigeración o enfriamiento. Los centros de datos generan y emiten gran cantidad de calor al ambiente, en consecuencia, necesitan grandes cantidades de agua para enfriar y mantener los servidores a una temperatura óptima, generando un impacto importante en el recurso hídrico disponible. En promedio, un centro de datos usa entre el 40 y 50% de la energía consumida en el funcionamiento de los equipos, y entre el 30% y 40% en su enfriamiento (Luccioni, 2023). De hecho, de acuerdo con Ortiz, (2025), en algunas regiones, estas instalaciones compiten por el suministro de agua con la población, lo cual agravaría el impacto de los centros de datos sobre la disponibilidad del recurso hídrico en una zona determinada. Lo anterior es un ejemplo de lo que se ha denominado “desigualdad en la distribución de los costos ambientales de la IA” (Shaolei R Wierman A, 2024). De acuerdo con Luccioni (2023), un centro de datos de hiperescala puede utilizar hasta 550,000 galones (2,1 millones de litros) de agua diariamente.  Se estima que el modelo GPT-3 consume unos 500 ml de agua por cada 10 a 50 consultas, lo que varía según la ubicación y la eficiencia de los centros de datos. En Estados Unidos, los centros de datos utilizan 66 millones de metros cúbicos de agua al año, lo cual equivale a 26.000 piscinas olímpicas.

Otros impactos negativos se relacionan con aquellos causados en la manufactura de dispositivos electrónicos, así como la contaminación atmosférica y por basura electrónica. Por una parte, la producción de hardware implica un consumo intensivo de energía y agua (concretamente para fabricación de GPUs y CPUs). Por otra parte, de acuerdo con Ortiz (2025) a lo largo del ciclo de vida de la IA, desde la fabricación de chips hasta el funcionamiento del centro de datos, se liberan a la atmósfera cantidades significativas de contaminantes atmosféricos, como partículas finas (PM2,5), dióxido de nitrógeno (NO2) y dióxido de azufre (SO2). Finalmente, la gestión inadecuada de residuos electrónicos genera riesgo de contaminación de suelo, acuíferos subterráneos, fauna y flora, entre otros.

Finalmente, se expone como impacto ambiental negativo indirecto de los sistemas informáticos, incluidos aquellos que soportan la IA, los causados por la minería de tierras raras, minerales estratégicos para la fabricación de discos duros, chips, baterías y otros componentes electrónicos. Al respecto, se propone al análisis de este impacto, respecto de la exploración y explotación minera que no cumpla con los estándares ambientales en su desarrollo.

Medidas para prevenir y mitigar los impactos ambientales de la IA: la urgente necesidad de regulación ambiental frente al crecimiento del mercado.

Desde el punto de vista técnico y científico, se han propuesto diferentes alternativas para prevenir y mitigar los impactos de la tecnología de la computación. De hecho, existe un campo de estudios denominado “computación verde o sostenible” que se ocupa de investigar el conjunto de prácticas, técnicas y procedimientos para: (i) la reducción de impactos ambientales en la fabricación, uso y desecho de sistemas de computación, por ejemplo, a través del uso de materiales sostenibles y el diseño de sistemas más duraderos, (ii) la producción de dispositivos más eficientes en el consumo de energía, (iii) el fomento de uso de agua reciclada o recirculada para los sistemas de refrigeración. (Vasconcelos b, 2025) A esta iniciativa se suma la expedición de normas técnicas, como es el caso de la ISO/IEC 42001, el primer estándar de sistema de gestión de IA del mundo que incluye disposiciones sobre el uso ético y transparente de la IA, e integra la dimensión ambiental dentro de su gobernanza.

Con respecto a los centros de datos, las apuestas técnicas están en aumentar su eficiencia energética para que consuman menos energía eléctrica en su funcionamiento, así como dotarlos de su propia infraestructura de autogeneración de energía renovable, por ejemplo, a partir de fuentes de generación solar o eólica (retando la confiabilidad en el suministro eléctrico propio de la intermitencia de estas fuentes energéticas). Al respecto, Google informó que para 2023, la energía consumida por sus centros de datos utilizaba en promedio un 64 % de energía verde, y que el 75 % de su huella de carbono era atribuible a las emisiones indirectas, relacionadas con los procesos de fabricación de equipos. Microsoft también informó que el 96 % de la huella de carbono de sus centros de datos tienen como origen las emisiones indirectas. (Vasconcelos a, 2025).

No obstante, la implementación de estas y las demás medidas técnicas de prevención y mitigación de impactos ambientales de la IA se quedan a la voluntad de los operadores tecnológicos si no son incorporadas en iniciativas regulatorias que las impulsen y vuelvan vinculantes, sobre todo, en los países en los que se encuentran, o se busca atraer inversión para establecer centros de datos. Al respecto, para 2023 el 48% de los centros de datos se encontraban en América del norte, el 29% en Europa, el 15% en Asia -Pacifico, y el 5% en América Latina. Esto va ligado a la necesidad de diversificar la matriz energética en estas regiones para reducir los impactos en términos de emisiones de CO2.

De hecho, el nivel de fuentes de energías limpias dentro de la matriz energética de un país, lo hace atractivo para que los grandes operadores de plataformas de computación en la nube, con compromisos de reducción de emisiones de CO2, inviertan en ese mercado. Este es el caso de Brasil, que cuenta con una de las matrices energéticas más limpias y diversificadas de la región (Plataforma Transición Energética, 2025), y a su vez es el país de América Latina más atractivo del sector, siendo el titular de la mayor cantidad de centros de datos de la región, y del 1,5% del mercado mundial para 2023 (Vasconcelos a, 2025).

En América Latina, de acuerdo con el Mapa de Centros de Datos (Data Center Map), los países que concentran el 88% del mercado son: Brasil (205), Chile (66), México (65), Argentina (43) y Colombia (41) (Redacción Énfasis Logística, 2026). Para el caso de Colombia, gran parte de la electricidad proviene de fuentes limpias, que se complementa con generación eléctrica a partir de combustibles fósiles, por lo cual, la disponibilidad de energías renovables, y la conectividad internacional reforzada por la llegada de múltiples cables marinos, ha hecho atractiva la inversión en el país (Catalano, 2026).

En este contexto, el panorama actual apunta a una competencia entre países para capturar las inversiones de los grandes operadores en el mercado de los Centros de Datos, los cuales buscan, entre otros la disponibilidad de energías renovables (TeleSemana, 2026). No obstante, en la búsqueda y fomento de mercado e inversión en países atractivos, como los cinco competidores latinoamericanos, se ha dejado desatendida la urgente necesidad regulatoria de los impactos ambientales de la construcción y funcionamiento de los centros de datos, en términos de consumo masivo energético, impacto en la disponibilidad del recurso hídrico, contaminación por residuos electrónicos, entre otros. Lo anterior, en el contexto de regiones vulnerables a la variabilidad climática y la indisponibilidad de recursos naturales.

Estudio comparado sobre la regulación de los impactos ambientales de la IA: un punto de partida para construir normativa regulatoria vinculante

Desde el punto de vista regulatorio, varios países han hecho esfuerzos para introducir normativa que regule los impactos ambientales de la IA, limite el crecimiento desacelerado de los Centros de datos, genere un control sobre los recursos naturales consumidos, y proteja a la población de sus externalidades, por ejemplo, aquellas derivadas del aumento de las tarifas de energía eléctrica por su uso intensivo, entre otros.

En Estados Unidos, país con mayor cantidad de centros de datos en el mundo, los cuales consumen el 4,4% de electricidad en el país (Ortiz, 2025), la regulación de los impactos ambientales de la inteligencia artificial y los centros de datos se encuentra en una fase exploratoria y fragmentada, especialmente entre el nivel federal y local. En 2024 se radicó el proyecto S.3732 – Artificial Intelligence Environmental Impacts Act of 2024, que proponía un enfoque inicial basado en la medición, estandarización y transparencia del impacto ambiental de la IA, mediante estudios a cargo de la Environmental Protection Agency y el desarrollo de métricas por el National Institute of Standards and Technology. No obstante, el proyecto no fue aprobado, lo que refleja la dificultad de avanzar hacia una regulación federal vinculante en el país. Posteriormente, la Ratepayer Protection Pledge, impulsada por la Casa Blanca, introdujo un mecanismo voluntario y no vinculante mediante el cual las empresas tecnológicas se comprometen a asumir los costos energéticos de sus centros de datos, con el objetivo de reducir la presión sobre las redes eléctricas y sus externalidades ambientales; sin embargo, al ser voluntario, su efectividad depende de la autorregulación empresarial. Recientemente, se radicó el AI Data Center Moratorium Act que propone un giro más restrictivo al plantear una moratoria nacional a nuevos centros de datos, condicionando su expansión futura a la adopción previa de regulaciones que incluyan temas ambientales.

En contraste, a nivel estatal se observa un desarrollo más dinámico y, en algunos casos, más intervencionista. El Power Act de Illinois (2024) establece obligaciones directas para mitigar el impacto ambiental de los centros de datos, como el uso de energía renovable propia y la implementación de sistemas de reporte sobre consumo de agua. Por su parte, normas como el Raise Act de Utah (Utah State Legislature, 2024) y el Texas Responsible Artificial Intelligence Governance Act (2023), ya promulgadas, introducen marcos vinculantes de gobernanza y gestión de riesgos, incluidos los ambientales. En conjunto, el panorama estadounidense evidencia un contraste desde enfoques exploratorios federales hacia un panorama regulatorio estatal más variado, lo cual demuestra, los desafíos multifacéticos de la regulación de la IA (IAPP, 2024).

En la Unión Europea, la regulación de los impactos ambientales de la inteligencia artificial presenta un enfoque más estructurado, aunque todavía en evolución. El principal instrumento es el EU Artificial Intelligence Act (Reglamento UE 2024/1689, 2024), que incorpora principios de sostenibilidad dentro del marco general de gobernanza. En particular, el Reglamento exige mandatos para que organismos de estandarización elaboren criterios sobre consumo energético a lo largo del ciclo de vida. No obstante, diversos análisis coinciden en que su enfoque ambiental es indirecto y limitado, ay no aborda aspectos de protección ambiental (Madiega, 2024).

De forma complementaria, la Unión Europea ha desarrollado un marco específico a través de la Energy Efficiency Directive (Directiva UE 2023/1791, 2023), que introduce obligaciones vinculantes de monitoreo de la huella ambiental. Esta normativa exige que los operadores reporten indicadores clave y prevé la creación de un sistema común de clasificación o rating scheme (Comisión Europea, 2024). Asimismo, contempla medidas como la reutilización de calor residual, configurando un enfoque directo sobre los impactos de estas infraestructuras, cuyo desarrollo técnico pleno está previsto para 2026 (Comisión Europea, 2024).

En América Latina, la regulación de los impactos ambientales de la IA es incipiente y fragmentada. Varios países han impulsado proyectos de ley —como el PL 2338/2023 en Brasil (Senado Federal, 2023)— inspirados en el modelo europeo, pero con escasa incorporación de variables ambientales (UNESCO & CEPAL, 2024). Aunque se reconoce la necesidad de evaluar el consumo energético, esto no se traduce en obligaciones vinculantes. Paralelamente, el crecimiento de inversiones ha generado críticas por dinámicas de extractivismo digital, debido al uso intensivo de agua y energía sin marcos sólidos. Así, el estado regulatorio regional permanece en una fase exploratoria sin una política ambiental consolidada (CEPAL, 2023)

En el caso de Colombia, el panorama refleja un alto dinamismo legislativo reciente, impulsado por la creación de la Comisión Accidental para la Inteligencia Artificial (Cámara de Representantes, 2023). Desde 2024 se han radicado múltiples iniciativas, como el Proyecto de Ley 043 de 2025, que busca establecer un marco general de supervisión e incluye la evaluación de impactos ambientales dentro de una categoría amplia de riesgos (Cámara de Representantes, 2025). Por su parte, el CONPES 4144 (2024) expidió la política nacional de IA con el fin de fomentar su adopción. Sin embargo, este instrumento no vinculante no establece una regulación ambiental específica sobre los centros de datos, limitándose a incorporar la sostenibilidad como un principio orientador con tareas programáticas para las entidades sectoriales.

Conclusiones y propuesta de análisis regulatorio: un punto de partida

En suma, la expansión acelerada de la inteligencia artificial, impulsada por su adopción masiva en ámbitos empresariales y cotidianos, ha traído consigo una serie de impactos ambientales que no pueden seguir siendo considerados externalidades marginales del progreso tecnológico. Como se evidenció a lo largo del presente análisis, el funcionamiento de sistemas de IA, particularmente aquellos soportados por infraestructuras de gran escala como los centros de datos, implican un consumo intensivo de energía y agua, así como efectos asociados a emisiones de gases de efecto invernadero, contaminación atmosférica, generación de residuos electrónicos y presión sobre recursos naturales estratégicos.

Si bien existen avances técnicos orientados a mitigar estos impactos, como el desarrollo de prácticas de computación sostenible o la utilización de fuentes de energías renovables por parte de grandes operadores, dichas iniciativas resultan insuficientes en ausencia de marcos regulatorios que las estandaricen y vuelvan exigibles. En este sentido, el análisis comparado muestra que, aunque algunas jurisdicciones han comenzado a incorporar criterios de sostenibilidad en la gobernanza de la IA, la regulación ambiental específica de estas tecnologías sigue siendo incipiente, fragmentada y, en muchos casos, de carácter no vinculante.

Este rezago normativo contrasta con la velocidad de expansión de la IA y plantea un riesgo significativo: la consolidación de un modelo de desarrollo tecnológico que profundice las desigualdades en la distribución de sus costos ambientales, especialmente en regiones que compiten por atraer inversiones en centros de datos sin contar con medidas de prevención y mitigación de impactos ambientales sobre sus recursos naturales.

En consecuencia, se hace necesario avanzar hacia la incorporación explícita de la gestión ambiental de la inteligencia artificial dentro de la agenda regulatoria, mediante instrumentos que aborden de manera integral el ciclo de vida de estas tecnologías, establezcan estándares obligatorios de eficiencia en el uso de recursos, y garanticen mecanismos de monitoreo y transparencia, a través de (i) estándares obligatorios de eficiencia energética y uso de fuentes de energía de bajas emisiones, (ii) funciones de control y seguimiento sobre el consumo intensivo del recurso hídrico, (iii) obligaciones de reporte, transparencia, y trazabilidad de los impactos de los centros de datos sobre los recursos naturales a nivel local y regional, y (iv) límites al crecimiento desacelerado de la implementación de centros de datos sin estándares, normativos y/o voluntarios, que demuestren una adecuada gestión ambiental en su funcionamiento, frente a la línea base ambiental en la zona en la que serán establecidos.

En definitiva, el desafío no radica en frenar el desarrollo de la inteligencia artificial, lo cual parece poco probable, sino en encauzarlo hacia un modelo sostenible que permita compatibilizar la innovación tecnológica y el crecimiento de la inversión, con la protección de los recursos naturales en las regiones con mayor vulnerabilidad frente a sus impactos ambientales.

Bibliografía

[1] Abogado de la Universidad Externado de Colombia. Especialista en Derecho Minero Energético y miembro del Observatorio de Derecho Ambiental y de Tierras de la misma casa de estudios. Abogado de la Vicepresidencia Corporativa Jurídica de Ecopetrol S.A.

Imagen: Pixabay (2017). Imagen de Centro de datos, Sala de máquinas y El paquete de la batería. Extraído de: https://pixabay.com/es/photos/centro-de-datos-sala-de-m%c3%a1quinas-2476790/

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