El costo real de la IA: agua, trabajo y silicio
https://martinszy.com//blog/ia-el-costo-real/Un estudio de UC Riverside estimó que cada respuesta de 100 palabras de ChatGPT consume una botella de agua. Sam Altman dice que son apenas 0,3ml. La realidad probablemente está en el medio — pero escalada a cientos de millones de consultas diarias, el consumo agregado es enorme. Entrenar GPT-4 consumió la energía de 1.000 hogares durante 5 años. En EE.UU., el empleo de programadores cayó un 27,5% en dos años según el Bureau of Labor Statistics. Detrás de cada modelo "optimizado" hay trabajadores en el sur global filtrando contenido traumático por centavos. Estos son los costos reales que la industria prefiere que no conozcamos.
El saqueo intelectual
Durante décadas, las big tech persiguieron a usuarios por descargar música y demandaron a startups por usar patentes. Y de pronto, decidieron que nada de eso importaba para entrenar sus modelos. Meta y OpenAI usaron Library Genesis — la mayor biblioteca pirata del mundo — para alimentar sus sistemas. El mismo tipo de piratería que criminalizaron cuando la hacían usuarios individuales.
Existe un debate legal legítimo sobre si esto constituye fair use. Pero el doble estándar es difícil de ignorar.
La voracidad computacional
Entrenar GPT-4 requirió 25.000 GPUs funcionando durante 90-100 días, consumiendo hasta 62.000 MWh de energía. El costo: unos 100 millones de dólares solo en hardware y electricidad. Y crece a un ritmo de 2,4x por año — para 2027, un modelo de frontera podría costar mil millones de dólares.
Pero no es solo el entrenamiento. Cada consulta consume energía. GPT-5 usa hasta 40 Wh por respuesta. Escalado a cientos de millones de consultas diarias, estamos hablando del consumo eléctrico de ciudades enteras.
Agua, carbono y tierra
Los centros de datos consumen cantidades enormes de agua para enfriamiento. Los más grandes: 5 millones de galones por día, equivalente a una ciudad de 50.000 habitantes. Existen tecnologías de enfriamiento sin agua, pero el enfriamiento por evaporación es más barato. Entonces las empresas buscan ubicaciones con regulaciones débiles y extraen agua que compite directamente con el consumo humano y el uso de agua para la agricultura.
Cuando nos dicen que un "agente de IA" es como un empleado que no come, es mentira. Literalmente le quita la comida a un montón de gente.
La huella de carbono podría alcanzar entre 32 y 80 millones de toneladas de CO2 en 2025 — comparable a Nueva York. La disparidad entre estimaciones refleja la dificultad de medir una industria que crece más rápido que la capacidad de estudiarla. En Irlanda, los centros de datos ya consumen el 21% de la electricidad nacional.
Chips en zona de guerra
ASML (Holanda) tiene el monopolio de las máquinas necesarias para fabricar chips avanzados. TSMC (Taiwán) fabrica el 67% de los semiconductores del mundo. Dos países, dos cuellos de botella extremadamente frágiles, ambos en medio de tensiones geopolíticas crecientes. Toda la industria de IA depende de esta cadena.
El vacío generacional
En Estados Unidos, el empleo de desarrolladores de 22-25 años cayó casi un 20% desde finales de 2022, según un estudio de Stanford. La contratación de recién graduados en las 15 mayores tech cayó un 25% en un solo año. Y el empleo en la categoría "computer programmers" del Bureau of Labor Statistics cayó un 27,5% entre 2023 y 2025. (El empleo de "software developers", una categoría más amplia, apenas cayó un 0,3%.) Es importante aclarar que estas caídas tienen múltiples causas — pero la coincidencia temporal con el despliegue masivo de herramientas de IA, y las declaraciones explícitas de ejecutivos sobre reemplazar contrataciones con "copilots", hacen difícil ignorar la correlación.
La pregunta incómoda: si hoy no contratamos juniors, ¿quiénes serán los senior dentro de 10 años? Es la "decadencia lenta" — un vacío de liderazgo técnico garantizado en una década.
El software libre también sufre: la monetización del código abierto siempre dependió de la atención humana — ojos en la documentación, la marca, la expertise. Esa atención migró a los modelos de IA. Nuestra documentación entrenó los modelos que ahora hacen innecesario visitarla. La atención humana pagaba. La atención artificial no.
Esclavismo moderno
Los modelos no se afinan solos. Detrás de cada mejora hay trabajadores en el sur global clasificando contenido, filtrando material violento, corrigiendo respuestas. Salarios miserables, exposición a contenido traumático sin apoyo psicológico, contratos precarios. Casi 100 trabajadores kenianos lo dijeron en una carta abierta: "nuestras condiciones laborales equivalen a esclavismo moderno". La investigadora argentina Milagros Miceli, del DAIR Institute, lleva años documentando estas condiciones desde adentro con su proyecto Data Workers' Inquiry — donde los trabajadores de datos no son objetos de estudio sino co-investigadores. La "inteligencia" artificial es el producto del trabajo humano explotado en múltiples niveles.
Exigir rendición de cuentas
Estos costos no son inevitables. Son decisiones de diseño que priorizan la ganancia sobre las personas. Frente a esto:
- Las corporaciones deben rendir cuentas por el uso no autorizado de propiedad intelectual y las condiciones de sus cadenas de valor.
- Las comunidades locales deben participar en las decisiones sobre agua, electricidad y tierra cuando se instalan datacenters.
- Los espacios de formación comunitaria pueden llenar el vacío que deja la industria al dejar de contratar juniors.
- Los trabajadores de la cadena de valor necesitan compensación justa y transparente — desde los creadores de contenido hasta los anotadores.
Si aún no lo leíste, en el artículo anterior Loros de silicio: qué es (y qué no es) la inteligencia artificial se desmonta el marketing detrás del término. Y si estos costos te parecen insostenibles, en Alternativas rebeldes: IA sin saqueo exploramos la burbuja financiera, las alternativas éticas y qué podemos hacer al respecto.
El ensayo completo en PDF reúne todo con las fuentes y datos (este artículo corresponde a la Parte II: "¿A qué costo?").