La triple cuenta pendiente de la inteligencia artificial
Sornosa, Josep
Timor, Pascual
Ecología_IA_Trabajo
Mientras la IA promete resolver la crisis climática y reinventar el empleo, también consume agua y electricidad a un ritmo inédito y se sostiene sobre una capa invisible de trabajo precario. Tres frentes que conviene mirar a la vez.
Cuando hablamos de inteligencia artificial casi siempre lo hacemos en clave de futuro: lo que hará, lo que destruirá, lo que ahorrará. Pero la IA ya está ocurriendo y deja una huella muy concreta sobre tres realidades que rara vez aparecen juntas en la misma frase: el planeta, el empleo y los derechos laborales. Sus modelos consumen tanta agua como la industria mundial del agua embotellada y emiten tanto CO2 como una ciudad como Nueva York1. Sus promesas de productividad llegan envueltas en titulares de despidos masivos. Y, detrás del brillo, miles de personas etiquetan datos por menos de dos dólares la hora para que los chatbots parezcan mágicos. Intentamos ordenar el rompecabezas y dar voz a quienes ya están pensándolo
en voz alta.
El coste ecológico oculto
La imagen de la IA como una nube ingrávida flotando en algún rincón abstracto de Internet se viene abajo en cuanto se abre la puerta de un centro de datos. Un estudio publicado en la revista Patterns y liderado por el investigador Alex de Vries-Gao calcula que los sistemas de IA emitieron en 2025 entre 32,6 y 79,7 millones de toneladas de CO2 3, una cifra equiparable a las emisiones anuales de Nueva York o de un país como Noruega. La Agencia Internacional de la Energía estima además que la demanda eléctrica de las aplicaciones de IA se ha multiplicado por más de diez respecto a 20232, y que en 2026 los centros de datos podrían consumir 1.050 TWh, es decir, lo mismo que el quinto país más electrointensivo del mundo.
El otro recurso que la IA bebe sin descanso es el agua. Las estimaciones más recientes sitúan entre 312.500 y 764.600 millones de litros el consumo hídrico de la IA en 20253, y el Foro Económico Mundial proyecta que la adopción acelerada por sí sola añadirá. entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de extracción adicional para 20274, cuatro o cinco veces lo que extrae cada año Dinamarca. La paradoja es que más del 70% del agua asociada a un centro de datos no se evapora dentro de la sala de servidores: se gasta en las centrales eléctricas que lo alimentan5. Es decir, no basta con cambiar el sistema de refrigeración; hay que mirar también de dónde viene la electricidad.
«Desde una perspectiva de eficiencia energética e hídrica, los estados que tienen suficientes energías renovables secas serán la mejor opción.»
Fengqi You • Profesor de ingeniería de sistemas energéticos, Universidad de Cornell. Declaraciones recogidas en Climática6.
Macrocifras en Estados Unidos (Varias fuentes citadas)
Frente al diagnóstico, también empiezan a aparecer respuestas. La Comunidad de Madrid, junto con la startup Xain y dentro del programa europeo RETECH, ha lanzado en 2026 una calculadora de huella de carbono con IA para que las pymes textiles midan sus emisiones a lo largo de toda la cadena de producción y detecten dónde recortar7. Y en el ámbito de la investigación, los centros de datos experimentan con refrigeración líquida, ubicación cerca de centrales renovables, reutilización del calor residual para calefacción urbana y modelos de IA más pequeños que requieren menos cómputo8. El reto es que estas mejoras incrementales no se las trague el crecimiento exponencial de la demanda.
El terremoto laboral: despidos, dudas y nuevos roles
El relato dominante del último año ha sido el de los despidos vinculados a la IA. RTVE recogía a comienzos de 2026 cómo la irrupción de la inteligencia artificial empieza a traducirse en reorganizaciones y salidas en sectores que iban desde la tecnología hasta los servicios9, mientras el debate público oscila entre el determinismo apocalíptico y el optimismo de manual. La vicepresidenta segunda y ministra de Trabajo, Yolanda Díaz, lo resumió así en una jornada europea recogida por elDiario.es10:
«El FMI nos avisaba hace poco de millones de puestos de trabajo que iban a ser destruidos. Es una mirada que paraliza, se hace desde un determinismo con el que nos quieren decir que no podemos hacer nada. Yo les digo que sí podemos hacer mucho. Que las políticas públicas importan, que cambian la vida de la gente.»
Yolanda Díaz · Vicepresidenta segunda y ministra de trabajo (España)
La frase apunta a un hecho incómodo: muchos de los efectos que se atribuyen a la IA son, en realidad, decisiones empresariales y políticas que la tecnología permite, pero no obliga. Esa distinción importa porque, como insiste el periodista canadiense Paris Marx en el mismo reportaje10, la conversación sobre robots futuristas a menudo tapa lo que ya está pasando:
«Mientras hablábamos de robots, porque la industria nos estaba distrayendo con estos temas, las tecnológicas se centraban en los algoritmos.»
Paris Marx · Periodista y autor de Tech Won’t Save Us
Macrocifras España (diversas fuentes citadas)
Marx recuerda que las plataformas digitales de la última década ya reclasificaron como autónomos a trabajadores que deberían ser asalariados, convencieron a varios gobiernos de que esa era la única forma de innovar y, con ello, debilitaron derechos conquistados durante un siglo. Su tesis es que con la IA generativa el riesgo se repite: si nos obsesionamos con escenarios de ciencia ficción, dejamos de mirar la dirección algorítmica que ya gestiona turnos, primas y despidos en empresas reales.
«Cuando uno está en una empresa, puede hablar con el jefe, pero aquí no. Porque es el algoritmo quien decide.»
Leïla Chaibi · eurodiputada (La Francia Insumisa)
Declaraciones recogidas en elDiario.es10.
Trabajo invisible: los obreros de los datos
Detrás de cada respuesta fluida de un chatbot hay una capa humana muy concreta: cientos de miles de personas que clasifican imágenes, transcriben audios, moderan contenido perturbador y enseñan a la máquina a distinguir lo aceptable de lo dañino. La mayoría trabaja desde Kenia, Filipinas, India o Colombia, cobra menos de 2 dólares la hora y carece de contrato estable13. La cadena de subcontratación —Sama, Remotasks, Scale AI, Appen— permite a las grandes tecnológicas mantener a estas personas fuera de la foto oficial.
«Tienes que pasarte el día mirando cadáveres y hacer zoom en las heridas para recortarlas y ayudar a la IA a identificar estas imágenes, sin ningún tipo de apoyo psicológico.»
Ephantus Kanyugi · vicepresidente de la Data Labelers Association (Nairobi)
Declaraciones a AFP recogidas por El Economista12.
El testimonio de Kanyugi, que clasifica imágenes para entrenar algoritmos desde 2018, ilustra dos cosas: que el trabajo es más exigente emocionalmente de lo que su salario sugiere y que la regulación va por detrás. La Data Labelers Association, con unos 800 miembros en Kenia, presentaba en octubre de 2025 un código de conducta para reclamar contratos justos, descansos y acompañamiento psicológico ante la exposición a contenidos nocivos12. En paralelo, una investigación periodística internacional de Deutsche Welle ha dado voz a moderadoras kenianas que denuncian salarios de subsistencia y jornadas de hasta 15 horas11.
«La empresa para la que trabajamos gana millones o miles de millones… nos utilizan para hacer multimillonarios a la gente.»
Trabajadora de datos keniana, en declaraciones a Deutsche Welle.
El sociólogo Antonio Casilli, profesor del Instituto Politécnico de París, los llama «subproletariado digital»: jóvenes con estudios, sin contrato y sin protección social, esparcidos por el Sur Global y, cada vez más, también por Europa12. La paradoja ética es evidente: las herramientas que la industria celebra por su capacidad de pensar se construyen sobre un trabajo que la propia industria prefiere no nombrar.
¿Hacia una IA verde y justa?
Las tres crisis —ambiental, laboral y de derechos— comparten un punto débil común: la opacidad. Las grandes tecnológicas no publican datos consistentes sobre el consumo de agua y energía de sus modelos, ni sobre la cadena de subcontratación que los entrena. Sin esos datos no hay regulación posible. La buena noticia es que ese muro empieza a agrietarse. La Unión Europea ha aprobado la Directiva sobre trabajo en plataformas y prepara una norma específica sobre algoritmos en el ámbito laboral.
«Hay que regular. Estamos en un momento en el que todo el debate, en EE. UU. y Europa, gira en torno a la desregulación.»
Nicolas Schmit · Ex comisario europeo de Empleo y Derechos Sociales
Declaraciones recogidas en elDiario.es14.
Iniciativas públicas como la calculadora textil madrileña, las soluciones de circularidad hídrica que el Foro Económico Mundial cifra en hasta un 75% de ahorro de agua, o los programas de inclusión laboral y de divulgación científica que recoge el MediaHub de la Fundación "la Caixa"15, sugieren que existe un margen real para empujar a la IA hacia un terreno más sostenible y más
humano. El reto es que esa empuje sea sistémico, no anecdótico.
Pensar las tres crisis a la vez
Tendemos a hablar de la IA como si fuera una sola cosa, pero el aparato que la sostiene se parece más a una fábrica del siglo XIX que a una nube etérea: hay turbinas, hay agua, hay turnos de noche, hay capataces invisibles y hay accionistas muy reales. Reconocerlo no es alimentar el tecnopesimismo; es la condición previa para gobernar la tecnología en lugar de ser gobernados por ella. Si la próxima década quiere algo distinto al rosario habitual de récords de emisiones, despidos por sorpresa y trabajadores anónimos, la conversación sobre IA tendrá que dejar de ocurrir en compartimentos estancos. Ecología, trabajo y derechos laborales son el mismo problema mirado desde tres ventanas. Y conviene abrirlas a la vez.
Notas y fuentes contrastadas
1. Roselyne Min, citado en Euronews, «La huella de los centros de datos de IA igualaría a la de un pequeño país», 20 de diciembre de 2025.
2. Agencia Internacional de la Energía, citada por Manage Engine, «El impacto ambiental de la IA generativa se agrava en el 2025», noviembre de 2025.
3. Alex de Vries-Gao. Patterns / Digiconomist, «Centros de datos con IA han generado tanto CO2 en 2025 como la ciudad de Nueva York», 17 de diciembre de 2025.
4. Foro Económico Mundial, «Cómo puede ser la circularidad del agua para los centros de datos», 2 de diciembre de 2025.
5. Naveena Sadasivam, «Cómo hacer que los centros de datos consuman menos energía y agua», Climática, 2 de diciembre de 2025.
https://climatica.coop/como-hacer-centros-de-datos-consuman-menos-energia-agua/
6. Fengqi You, citado en Climática / Grist, «Cómo hacer que los centros de datos consuman menos energía y agua", 2 de diciembre de 2025.
7. Comunidad de Madrid, "Calculadora de CO2 con Inteligencia Artificial para reducir las emisiones en el sector textil», 10 de marzo de 2026.
8. David Ramírez Morán, «La huella medioambiental de la IA», IEEE - Ministerio de Defensa, Documento de Análisis 07/2025.
9. RTVE, «Impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral», emitido el 1 de mayo de 2026.
10. Laura Olías, «Las tecnológicas te distraen con un mundo de robots mientras te roban derechos laborales mucho más básicos», elDiario.es, 15 de noviembre de 2024.
11. Deutsche Welle, «Etiquetadores de datos: los perdedores de la IA», 9 de enero de 2025.
https://www.dw.com/es/etiquetadores-de-datos-los-perdedores-de-la-ia/video-71399515
12. AFP / El Economista, «La invisible y precaria mano de obra detrás de la IA generativa», 19 de octubre de 2025.
13. Veronica Smink, «Los cientos de miles de trabajadores en países pobres que están detrás de ChatGPT», BBC Mundo, 6 de marzo de 2023.
https://www.bbc.com/mundo/noticias-64827257
14. Nicolas Schmit, citado en elDiario.es, «Las tecnológicas te distraen con un mundo de robots…», 15 de noviembre de 2024.
15. Fundación «la Caixa», MediaHub, sección «Inteligencia artificial».
https://mediahub.fundacionlacaixa.org/es/cultura/ciencia/tecnologias/2025-10-13/palau-macaya-debate-inteligencia-artificial-distintas-narrativas-7651.html
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