¿Y si cada vez que le preguntas algo a una IA también estás “gastando” agua, suelo y energía… sin verlo? 

La idea suena exagerada hasta que miras lo que pasa en lugares como Quilicura, donde la comunidad decidió “apagar” la IA por un día y reemplazarla por personas para visibilizar el costo ambiental que sostiene el mundo digital.

Quili.AI es una iniciativa local nacida en Quilicura (Chile) para concientizar sobre el consumo de agua, el uso del suelo y el impacto ambiental asociado a los centros de datos que sostienen servicios en la nube y aplicaciones de inteligencia artificial.

El mensaje no es “no usar IA”, sino entender que su escala tiene consecuencias físicas en territorios concretos (y las comunidades que los habitan) y la creciente necesidad de una regulación que considere todos estos aspectos.

Qué es Quili.AI y por qué se volvió noticia

Quili.AI se presentó como un gesto simbólico, un “experimento social” pero con un fondo muy serio: si el internet, esta gran nube virtual, se siente liviano es porque el peso lo cargan otros lugares. En este caso, Quilicura, una comuna que se ha posicionado como el hotspot de los centros de datos en Chile y Sudamérica.

La iniciativa fue impulsada por actores comunitarios y organizaciones locales para poner sobre la mesa una pregunta básica y crítica: ¿cuánta agua, energía y territorio requiere la infraestructura que hace posible la “magia” de la IA?

Durante la jornada, llevada a cabo el 31 de enero de 2026, la comunidad reemplazó respuestas automáticas por respuestas humanas para evidenciar el costo invisible del “prompt” y abrir un debate sobre transparencia, regulación y sostenibilidad.

Se recibieron prompts y consultas de más de 67 países distintos, a lo largo de las 12 horas que duró la intervención.

El consumo de agua de la nube no es abstracto

Los centros de datos necesitan energía para procesar y almacenar información, y también necesitan sistemas de enfriamiento eficientes. En muchos casos, el enfriamiento implica consumo de agua directo o indirecto, dependiendo de la tecnología y del diseño del data center.

En Chile, el debate es especialmente sensible por el contexto de sequía y estrés hídrico en varias zonas. Cuando una industria intensiva en el uso del agua se instala y crece, la pregunta deja de ser técnica: ¿quién usa el recurso, para qué, con qué transparencia y con qué beneficio para el territorio?

Una de las tensiones más citadas por analistas y actores comunitarios es la falta de información pública clara y comparable sobre consumo real de agua en cada instalación, lo que dificulta evaluar impactos y discutir las compensaciones con datos certeros.

Quilicura como hub de data centers

Chile se ha consolidado como un hub digital relevante en Latinoamérica, con decenas de centros de datos operativos y varios más en desarrollo. Gran parte de esa concentración se da en la Región Metropolitana, y Quilicura aparece recurrentemente como punto crítico de expansión.

Según un estudio de mercado realizado por la consultora Colliers, en Chile hay 33 data centers y 34 más en desarrollo, entre los que destacan operadores como Odata, Ascenty y Google Cloud.

Quili.AI no discute solo “tecnología”. Discute territorio. Porque un data center no es un concepto, es una construcción. Ocupa suelo, demanda infraestructura, requiere energía, genera calor y necesita enfriamiento. Y eso tiene efectos: presión sobre agua, sobre redes eléctricas, sobre planificación urbana y sobre ecosistemas cercanos.

Si la IA se vuelve más masiva, su infraestructura también lo será. Y si la infraestructura crece, los impactos locales dejan de ser “externalidades” y pasan a ser un problema de país.

Expectativas vs realidad: no es “anti IA”, es “IA con reglas”

Una lectura común es pensar que iniciativas como Quili.AI son “anti tecnología”. Pero los propios organizadores han insistido en otro enfoque: la discusión no es prohibir el desarrollo, sino exigir conciencia, transparencia y gobernanza.

Eso conecta con una conversación más amplia sobre concentración de poder tecnológico y control de infraestructura. En Agencia Digital hemos trabajado la idea de que, en la economía digital, quien controla los datos y la infraestructura también condiciona el relato y la toma de decisiones.

Si quieres profundizar en ese marco, revisa: Burbuja de la IA y el paso hacia un tecnofeudalismo de datos.

La paradoja: más IA, más demanda material

La narrativa suele vender la IA como “virtual”, pero su operación es profundamente física. De hecho, la expansión de modelos, agentes y plataformas empuja más inversión en centros de datos, chips, redes y enfriamiento.

Esto se cruza con dos tendencias que ya hemos analizado en Agencia Digital. Por un lado, la presión por monetizar la IA a escala; incluido el debate sobre publicidad en los productos de OpenAI, como exploramos en Anuncios en ChatGPT y el modelo de negocio de la IA.

Por otro, la aparición de espacios donde la conversación es cada vez más automatizada, como en el caso de MoltBook y el chat de agentes de IA autónomos, donde agentes conversan con otros agentes, multiplicando el tráfico digital no-humano y empujándonos hacia un escenario que hasta hace poco parecía ciencia ficción.

En ambos casos, la pregunta vuelve a ser material: ¿qué recursos sostienen esa escala?

Latam-GPT y la soberanía tecnológica

Chile también está empujando iniciativas regionales de IA, como Latam-GPT. Eso abre una tensión interesante: construir modelos propios puede ser clave para independencia científica y tecnológica, pero también requiere infraestructura y, por lo tanto, políticas ambientales claras.

La conversación no debería ser “data centers sí o no”, sino “data centers con qué estándares”. Es decir, definir en conjunto (entre la comunidad científica y tecnológica, el mundo político y la sociedad civil) cuáles son los costos y beneficios del levantamiento de centros de datos, bajo criterios transparentes, medibles y éticos. Puedes revisar el contexto nacional aquí: Latam GPT en Chile y lo que implica entrenar modelos.

¿Todo lo relacionado con IA es negativo?

No. Y es importante decirlo para que la discusión no se vuelva binaria. La IA también tiene aplicaciones con impacto social positivo, especialmente cuando se diseña desde necesidades humanas reales y con una gobernanza adecuada.

Un ejemplo claro: tecnologías orientadas a inclusión y bienestar, como analizamos en IA para adultos mayores. La diferencia suele estar en el diseño, la escala, el uso de los datos y las reglas del juego.

Quili.AI es un síntoma: el mundo digital dejó de ser inmaterial, abstracto, intangible. Cada vez que crece la IA, crece también la infraestructura que la sostiene y, con ella, su impacto ambiental y social.

Si el consumo de agua, el uso de suelo y la presión sobre energía quedan fuera del debate, la conversación sobre “innovación” se vuelve incompleta. La buena noticia es que iniciativas como Quili.AI están logrando algo difícil: volver visible lo invisible y forzar una pregunta necesaria en plena expansión tecnológica.

FAQ

¿Qué es Quili.AI?

Es una iniciativa comunitaria en Quilicura para concientizar sobre el impacto ambiental de la IA y los centros de datos, reemplazando respuestas automáticas por humanas en una jornada simbólica.

¿Por qué se habla de consumo de agua en centros de datos?

Porque muchos centros de datos requieren sistemas de enfriamiento y operación que pueden implicar consumo de agua directo o indirecto, además de alta demanda eléctrica.

¿Quili.AI está en contra de la IA?

El foco no es prohibir la IA, sino exigir conciencia, transparencia y reglas claras sobre impactos ambientales y beneficios para el territorio.

¿Qué medidas ayudan a reducir el impacto?

Transparencia de consumos, estándares de eficiencia hídrica y energética, auditorías, planificación territorial, evaluación ambiental robusta y mecanismos de compensación verificables.