Publicado en THE Times Higher Education
https://www.timeshighereducation.com/depth/universities-ai-embrace-undermining-their-net-zero-targets
Publicado el 17 de agosto de 2026
Última actualización: 18 de agosto de 2026
Juliette Rowsell
Desde hace al menos una década, universidades de todo el mundo vienen declarando su determinación de alcanzar las cero emisiones netas. Luego, en 2019, numerosas universidades de distintas partes del mundo fueron un paso más allá y declararon «emergencias climáticas», acompañadas a menudo de objetivos acelerados para eliminar las emisiones netas de carbono de sus instituciones.
Al anunciar la emergencia climática de la Universidad de Cardiff en 2019, por ejemplo, su entonces vicerrector, Colin Riordan, afirmó que la universidad ya se había deshecho por completo de los combustibles fósiles y que debía «predicar con el ejemplo y acelerar nuestros planes para reducir nuestras emisiones de carbono, nuestro consumo de energía y agua, y transformar nuestras actividades operativas».
Y en 2021, el informe Confronting the climate emergency (Hacer frente a la emergencia climática) de Universities UK comprometió a todas las universidades británicas a establecer objetivos para reducir la huella de carbono de las fuentes que controlan directamente (conocidas como emisiones de alcance 1) y de la energía que utilizan (alcance 2). También prometió que las instituciones «establecerían un objetivo» para reducir las emisiones de alcance 3, provocadas por la producción de los bienes y servicios que utilizan o, en su defecto, que se «comprometerían con un programa de trabajo para establecer objetivos lo antes posible». Publicarían estos objetivos en sus sitios web y «explicarían cómo se informaría sobre los avances respecto de estos objetivos de una manera transparente, coherente y comprensible».
Pero entonces, a finales del año siguiente, se lanzó ChatGPT y la atención institucional se desplazó hacia la adopción de la inteligencia artificial (IA). Por supuesto, existían preocupaciones al respecto, pero estas se centraban en sus efectos perjudiciales sobre la integridad académica. A pesar de esas inquietudes, muchas universidades se han comprometido a poner herramientas de IA a disposición de todo el personal y el alumnado y a incorporar esta tecnología al currículo, con el argumento de que ha llegado para quedarse y que los estudiantes necesitan dominar su uso.
En 2025, por ejemplo, la Universidad Estatal de California implementó ChatGPT Edu —la versión educativa personalizada del modelo de lenguaje de gran escala de OpenAI, adaptada a las instituciones de educación superior— para más de 460.000 estudiantes y más de 63.000 miembros del personal, convirtiéndose en el mayor despliegue educativo de ChatGPT del mundo. Más tarde ese mismo año, la Universidad de Oxford se convirtió en la primera institución del Reino Unido en ofrecer ChatGPT Edu a sus estudiantes, mientras que, a principios de este año, la Universidad de Manchester anunció una asociación «pionera a nivel mundial» con Microsoft para proporcionar acceso a su herramienta de IA, 365 Copilot, a todo su personal y alumnado.
Fuente: montaje de Getty Images
Sin embargo, en medio de todos los debates sobre empleabilidad, pedagogía e integridad de la evaluación estudiantil, se ha pasado bastante por alto el posible conflicto entre la implementación masiva de la IA y los objetivos de cero emisiones netas.
Un informe publicado en junio por el organismo británico de tecnologías de la información Jisc y la Environmental Association for Universities and Colleges (EAUC) advirtió que la presión para que las universidades adopten la IA ha «avanzado más rápido que la claridad acerca de lo que significa actuar responsablemente en la práctica».
El informe cita estadísticas de la Agencia Internacional de la Energía, según las cuales el consumo energético de los centros de datos de todo el mundo podría más que duplicarse de aquí a 2030 o, según Greenpeace Alemania, incluso multiplicarse por once. Además, los centros de datos ya representan el 6 % de todo el consumo de electricidad en Estados Unidos y el Reino Unido, según una organización del sector, y una proporción mucho mayor en algunos otros países.
«Como instituciones con compromisos públicos de alcanzar las cero emisiones netas, hacer frente al cambio climático y cumplir objetivos más amplios de sostenibilidad ambiental [...] es imperativo que reconozcamos cómo la adopción de estas tecnologías está contribuyendo a nuestra huella ambiental, tanto individual como colectiva, en múltiples dimensiones», señala el informe de Jisc/EAUC.
El consumo de agua constituye también una preocupación importante, ya que se necesitan grandes cantidades de agua para refrigerar los centros de datos. Una investigación publicada en 2021 en la revista NPG Clean Water concluyó que incluso un centro de datos relativamente pequeño, de 1 MW, puede consumir alrededor de 25 millones de litros de agua al año. Por su parte, la empresa británica de suministro de agua Affinity Water comunicó en mayo a los parlamentarios británicos que una propuesta reciente para construir un centro de datos estimaba unas necesidades diarias de agua equivalentes al consumo de 147.000 personas.
Jonatan Pinkse, director de investigación del Centre for Sustainable Business del King’s College London, señaló además que el informe de sostenibilidad publicado recientemente por Google revelaba un aumento interanual del 18 % en sus emisiones de carbono a medida que amplía sus operaciones de IA, así como un incremento del 81 % respecto de 2019, pese a que la empresa mantiene el objetivo de alcanzar las cero emisiones netas para 2030.
«El aspecto negativo [del uso de la IA] se ha vuelto tan evidente y tan rápidamente que ya no es posible ignorarlo», afirmó.
Michael Draper, profesor de educación jurídica en la Universidad de Swansea y director del comité de normativa académica y casos estudiantiles de la universidad, señaló:
«Si realmente diseñas tu sistema de evaluación de manera que el estudiante tenga que utilizar IA, y algunos estudiantes dicen: “Bueno, no deberíamos hacer esto debido al impacto sobre el medio ambiente y a algunas de las preocupaciones éticas”, entonces existen verdaderas inquietudes al respecto, y esa conversación realmente no se está produciendo… Todo gira en torno a la integridad académica. La cuestión que planteo… es que las instituciones suelen tener un compromiso con los objetivos de sostenibilidad de las Naciones Unidas. Pues bien, ¿cómo encaja ese compromiso con la adopción generalizada de la inteligencia artificial cuando esta utiliza toda esta energía y agua?»
Una de las razones por las que estas conversaciones rara vez tienen lugar es que el impacto ambiental de la IA no es conocido de manera generalizada. Cal Innes, especialista en sostenibilidad digital de Jisc y coautor del informe de Jisc/EAUC, declaró a Times Higher Education que «muchas personas empiezan a utilizar [la IA] como ocurre con muchos aspectos de los comportamientos digitales: sin darse cuenta de que existe una huella ambiental asociada a ello».
Pero incluso los responsables universitarios que son conscientes del problema y están decididos a abordarlo se enfrentan a una tarea muy difícil, ya que las empresas de IA rara vez divulgan información sobre el uso de la IA por parte de instituciones concretas, señala el informe de Jisc/EAUC. Esto hace casi imposible que las universidades elaboren estimaciones fiables del costo ambiental derivado de su utilización de la IA.
Times Higher Education preguntó a varias universidades que han anunciado importantes despliegues de IA cómo están realizando el seguimiento de sus datos de emisiones relacionados con el uso de esta tecnología. Sin embargo, de la Universidad Estatal de California, Oxford, Manchester, Arizona State, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y las universidades de Cambridge y Surrey, únicamente Surrey, Manchester y el MIT respondieron.
Un portavoz de la Universidad de Surrey, que recientemente anunció que la IA se está incorporando a los planes de estudio de todas las disciplinas, explicó que la institución contaba con «sólidos procesos de seguimiento» como parte de su estrategia de sostenibilidad y añadió que estaba «aplicando esos mismos estándares a la forma en que adquirimos herramientas de IA para nuestro marco institucional». La universidad calcula sus emisiones indirectas y las comunica tanto en su informe anual de sostenibilidad como en su informe anual institucional.
«Las emisiones de alcance 3 son más difíciles de determinar con precisión que las emisiones directas, ya que dependen de que los proveedores nos comuniquen sus propios datos sobre emisiones de carbono», reconoció el portavoz. Sin embargo, «recientemente hemos actualizado nuestra política de adquisiciones para exigirlo y ahora estamos empezando a recopilar esos datos, incluidos los procedentes de proveedores externos de IA».
Por su parte, un portavoz de la Universidad de Manchester sostuvo que es importante que el personal y los estudiantes tengan un acceso «equitativo» a las herramientas de IA y que cuenten con las «competencias necesarias para el ámbito laboral», entre ellas aprender a utilizar la IA «de manera responsable».
La universidad está trabajando «estrechamente» con Microsoft para garantizar la transparencia respecto de los impactos ambientales de la IA, señaló el portavoz, y añadió que ha puesto en marcha «una investigación pionera en colaboración con Microsoft para modelizar los impactos derivados de nuestro uso de Copilot y orientar las medidas que adoptará la universidad para gestionar y minimizar esos impactos. Estamos explorando la mejor manera de comprender y supervisar estos efectos a medida que avanza el despliegue en toda la universidad».
Alex de Vries-Gao, fundador de Digiconomist, una organización que analiza el impacto de las tendencias tecnológicas sobre el medio ambiente, está preocupado por la habitual ausencia de la IA en las declaraciones de sostenibilidad de las universidades. En su opinión, cabría esperar que las organizaciones hicieran referencia a ella, aunque solo fuera para reconocer «lo difícil que puede resultar obtener la información adecuada».
«Si no eres capaz de obtener las cifras, al menos habla de ello y demuestra que estás pensando en el asunto, porque si no lo estás discutiendo, probablemente tampoco estés pensando en ello», afirmó.
Un portavoz de OpenAI señaló que la empresa presta considerable atención a la mejor manera de utilizar su capacidad informática y que apoya a sus socios para que puedan cumplir sus objetivos de sostenibilidad y consumo de agua. También indicó que el informe de Jisc/EAUC no tuvo en cuenta los modernos sistemas de refrigeración de agua de circuito cerrado, que son más eficientes que las torres de refrigeración tradicionales, en las que el agua se pierde por evaporación. Añadió que la empresa está desarrollando actualmente centros de datos en Noruega que funcionan íntegramente con energías renovables.
OpenAI considera que la IA desempeñará un papel decisivo en la lucha contra el cambio climático mediante la optimización de los sistemas energéticos y la aceleración de la investigación, añadió el portavoz. También señaló que la empresa está colaborando con universidades e instituciones de investigación de primer nivel para acelerar estos esfuerzos, entre ellas Oxford y los Laboratorios Nacionales de Estados Unidos.
Microsoft declinó hacer comentarios, pero su Informe de Sostenibilidad Ambiental 2026 señaló que, durante el ejercicio fiscal de 2025, la empresa había «repuesto más agua de la que extrajimos» y «alcanzado nuestro objetivo de igualar el 100 % de nuestro consumo anual de electricidad con energía renovable». Añadió que la compañía está «ampliando el suministro de energía limpia y fiable para satisfacer la creciente demanda de la nube y la IA, explorando fuentes que van desde la energía nuclear hasta la fusión, e invirtiendo en la infraestructura de la red y en las tecnologías necesarias para lograrlo».
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Las universidades también están explorando cómo puede ayudarles la IA a reducir sus propias emisiones de alcance 1. Aunque el MIT no pudo proporcionar detalles sobre su uso de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) ni sobre cómo realiza el seguimiento de esos datos, explicó que actualmente está ampliando un proyecto piloto iniciado en 2023 que utiliza aprendizaje automático para optimizar sus sistemas energéticos y aumentar la eficiencia de la calefacción y la refrigeración de sus edificios. Según la institución, el programa ha reducido hasta en un 40 % anual el consumo energético del edificio piloto y ahora se está extendiendo a otros edificios y actualizando para que los sistemas del MIT puedan responder automáticamente a datos en tiempo real.
Sin embargo, Charlotte Bonner, directora ejecutiva de la EAUC y coautora del informe junto con Jisc, señaló que el aprendizaje automático tradicional es distinto de las herramientas de IA generativa. De Vries-Gao, quien también está realizando un doctorado en el Instituto de Estudios Ambientales de la Vrije Universiteit Amsterdam, afirmó que las herramientas de aprendizaje automático no tienen un impacto tan significativo como la IA generativa y que es más probable que hayan sido desarrolladas internamente, lo que proporciona a las instituciones una mayor transparencia sobre su consumo energético.
Esa falta de transparencia respecto del costo ambiental de la IA es el «problema fundamental», afirmó. Añadió que las instituciones tampoco «son realmente capaces de determinar cuál es el beneficio de cada aplicación individual [de la IA]. De modo que faltan los dos lados de la ecuación».
Los ejemplos de este tipo de aplicaciones también son escasos. Bonner e Innes habían querido incluir más ejemplos positivos de universidades que utilizaran la IA para abordar problemas ambientales, pero «cuando realmente comenzamos a examinar la investigación disponible, descubrimos que, cuando se afirmaba que el uso de la IA estaba contribuyendo a generar cambios ambientales positivos, casi siempre se trataba del resultado del aprendizaje automático tradicional y no de la IA generativa», señaló Bonner.
«En este momento no podemos encontrar ninguna evidencia fundamentada de que la inteligencia artificial generativa esté contribuyendo a impulsar un cambio ambiental positivo».
Y aunque el uso de la IA por parte de las universidades podría conducir a avances científicos que ayuden a mitigar el cambio climático, Pinkse, del King’s College London, señaló que esto está lejos de estar garantizado.
«Esperamos, por supuesto, que conduzca a avances extraordinarios», afirmó. «Pero nunca se puede prometer realmente que eso ocurrirá porque [...] el sentido mismo de la investigación y el desarrollo [es] que no siempre sabemos cuál será el resultado».
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Entonces, ¿qué deben hacer las universidades? Ninguno de los expertos consultados por Times Higher Education afirmó que abandonar la IA fuera el camino a seguir. En opinión de Pinkse, las universidades se encuentran ante un dilema «casi imposible» dada la omnipresencia de la IA.
«Si una universidad dijera: “Vamos a convertirnos en una universidad sin IA”, los estudiantes empezarían a decir: “No estamos muy seguros de esta universidad”», señaló Pinkse. «Eso las coloca en una posición muy vulnerable porque compiten con otras universidades y otras organizaciones. [También] existe la exigencia de que formemos estudiantes con competencias en IA, entre otras cosas. Por eso, no creo que sea tan sencillo decir: “No deberíamos estar haciendo esto” [...] Es una exigencia injusta para las universidades».
Meelis Kitsing, rector de la Estonia Business School, considera que ha encontrado el equilibrio adecuado al tratar de formar graduados que no solo tengan competencias en IA, sino que también sean capaces de participar en debates éticos más amplios sobre la tecnología. Con ese propósito, la escuela ha incorporado cuestiones relacionadas con la IA en todo su currículo y su estrategia, adoptando la tecnología pero manteniendo al mismo tiempo una postura crítica frente a ella.
La institución también está organizando la séptima edición de su curso de verano sobre «digitalización y sostenibilidad», que reúne a estudiantes, académicos y responsables de políticas públicas para analizar cómo la IA está transformando los modelos de negocio y, simultáneamente, intensificando la demanda de energía.
«Necesitamos animar a las personas a ser pensadores críticos, en lugar de ideólogos que crean que la IA resolverá todos los problemas —o, en el extremo opuesto, que la IA solo generará problemas para la sostenibilidad—», afirmó Kitsing. «Creo que es más probable que la verdad se caracterice por distintos tonos de gris, en lugar de ser simplemente blanca o negra».
En última instancia, Innes considera que la «culpa» por el impacto ambiental del uso de la IA no debería recaer sobre los académicos y los estudiantes. Se refirió a un concepto conocido como “greenshifting” —el traslado de la responsabilidad ambiental—, mediante el cual las empresas trasladan a los consumidores la responsabilidad por los daños ambientales. Según explicó, esto «desvía la atención de la responsabilidad institucional, que es donde tenemos la mayor capacidad de influencia».
Pero ¿tienen realmente las universidades alguna capacidad significativa para ejercer presión sobre las grandes empresas tecnológicas?
Bonner sospecha que tienen más poder del que creen para exigir una mayor transparencia sobre el consumo de agua y energía de la IA, siempre que actúen colectivamente y, de ser posible, junto con otros sectores, como los sistemas de salud. Asimismo, puede «vislumbrar un futuro» en el que las universidades desarrollen conjuntamente «modelos de lenguaje de gran escala específicos para el sector» y centros de datos compartidos, de manera similar a como numerosas instituciones tienen acceso a Isambard-AI, la supercomputadora de la Universidad de Bristol diseñada específicamente para la investigación en inteligencia artificial.
Como señalaron ella y otros expertos, esto permitiría a las universidades realizar un mejor seguimiento del uso de la tecnología y de su consumo energético. «Pero no creo que lleguemos nunca a una situación en la que no utilicemos parte de [la IA desarrollada por] las empresas más conocidas», reconoció.
Innes sugirió que las universidades también podrían limitar a académicos y estudiantes a usos «aceptables» de la IA, y señaló que generar tan solo ocho segundos de vídeo mediante IA puede producir hasta 2.000 veces más carbono que una única instrucción de texto. Sin embargo, se mostró cauteloso respecto de señalar exclusivamente a las empresas de IA, ya que otras formas de tecnología digital también tienen impactos ambientales importantes. Aunque es necesario exigirles responsabilidades, «no cuestionamos habitualmente la huella ambiental de ver vídeos en YouTube, desplazarnos compulsivamente por las redes sociales o mantener encendidas las cámaras web durante las conferencias en línea», observó.
Resulta absolutamente claro que la IA estará cada vez más integrada en la enseñanza, la investigación y la administración universitarias. La propia Jisc, por ejemplo, está llevando a cabo actualmente una prueba con herramientas de IA para la evaluación académica. Pero, en medio de otro verano excepcionalmente caluroso en Europa y América del Norte, la expresión «emergencia climática» nunca había parecido tan apropiada. Y resultaría extraño que instituciones comprometidas a combatirla simplemente descartaran la enorme huella de carbono de la IA por considerarla un problema demasiado difícil y deficientemente documentado como para abordarlo.
Por su parte, Bonner reconoció que las instituciones pueden sentirse a menudo «abrumadas» cuando intentan hacer frente a las consecuencias de la IA para la sostenibilidad. Sin embargo, las instó a no esperar hasta disponer de «datos perfectos» antes de actuar.
«No queremos que se produzca una parálisis de la acción porque la calidad de los datos no sea suficiente», afirmó. Porque, si las universidades adoptan ese enfoque, «nunca vamos a hacer nada».
juliette.rowsell@timeshighereducation.com
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Published on August 17, 2026
Last updated August 18, 2026
For at least a decade, universities around the world have been declaring their determination to get to net-zero emissions. Then, in 2019, a slew of universities around the world went a stage further, declaring climate “emergencies” that often came with accelerated targets to eliminate net institutional carbon emissions.
Announcing Cardiff University’s climate emergency in 2019, for instance, its then vice-chancellor Colin Riordan said the university had already fully divested from fossil fuels and must “lead by example and accelerate our plans to reduce our carbon emissions, energy and water use and overhaul our operational activities”.
And in 2021, Universities UK’s Confronting the climate emergency report committed all UK universities to setting targets for reducing the carbon footprint of sources they control directly (known as source 1 emissions) and of the energy they use (known as source 2). It also promised that institutions would “set a target” for reducing scope 3 emissions, caused by the production of products and services they use – or, failing that, “commit to a programme of work to set targets as soon as possible”. They would publish these targets on their websites and “set out how progress against these targets will be reported in a transparent, consistent, and understandable way”.
But then, late the following year, ChatGPT was unleashed, and institutional attention turned towards the adoption of AI. There were concerns about it, of course, but they were centred around its corrosive effect on academic integrity. And notwithstanding those concerns, many universities have committed to making AI tools available to all staff and students and embedding technology into the curriculum – on the grounds that the technology is here to stay and students need to be fluent in its use.
In 2025, for instance, California State University rolled out ChatGPT Edu – OpenAI’s customised education version of its large language model tailored to higher education institutions – to more than 460,000 students and more than 63,000 staff, making it the biggest educational roll-out of ChatGPT in the world. And later that year, the University of Oxford became the first UK institution to roll out ChatGPT Edu to students, while earlier this year the University of Manchester announced a “world-first” partnership with Microsoft to provide access to its AI tool, 365 Copilot, for all staff and students.
Yet amid all the debates about employability, pedagogy and the integrity of student assessment, the potential conflict of mass AI roll-outs with net-zero targets has been rather overlooked.
A June report by UK IT body Jisc and the Environmental Association for Universities and Colleges (EAUC) warned that pressure for universities to adopt AI has “outpaced clarity about what responsible action looks like in practice”.
The report cites statistics from the International Energy Agency, which show that global data centres’ energy consumption could more than double by 2030 – or even, according to Greenpeace Germany, increase elevenfold. And data centres already account for 6 per cent of all electricity consumption in the US and the UK, according to an industry body – and a much higher proportion in some other countries.
“As institutions with public commitments to net zero, tackling climate change, and broader environmental sustainability goals…it is imperative that we recognise how the adoption of these technologies is contributing to both our individual and collective environmental footprint across multiple dimensions,” the Jisc/EAUC report read.
Water consumption is also a major concern, as large amounts of water are needed to cool data centres. Research published in the journal NPG Clean Water in 2021 found that even a relatively small 1 MW data centre can consume about 25 million litres of water per year, while the UK water company Affinity Water told UK MPs in May that one recent proposal for a data centre had estimated that its daily water need would be equivalent to that of 147,000 people.
And Jonatan Pinkse, research director at the Centre for Sustainable Business at King’s College London, noted that Google’s recently released sustainability report revealed an 18 per cent year-on-year increase in carbon emissions as it expands its AI operations, and an 81 per cent increase in emissions from 2019, despite having a 2030 net-zero target.
“The negative [of AI use] has become so clear so fast that there’s no going around it any more,” he said.
Michael Draper, professor in legal education at the University of Swansea and director of the university’s academic regulations and student cases board, said: “If you actually design your assessment so that AI [must be] used by the student, and some students are saying, ‘Well, we shouldn’t be doing this because of the impact on the environment, and some of the ethical concerns’, there are real concerns around that, and that conversation isn’t really had…It’s all around academic integrity. The point I raise…is that institutions often have a commitment to UN sustainability goals. Well, where does that commitment fit with the widescale adoption of artificial intelligence when it’s using all this energy and water?”
One reason that such conversations rarely occur is that the environmental impact of AI is not universally known. Cal Innes, a digital sustainability specialist at Jisc and co-author of the Jisc/EAUC report, told Times Higher Education that “a lot of people are going into [AI usage] as they do with a lot of aspects of digital behaviours: not realising that there’s an environmental footprint associated with it”.
But even university managers who are aware of the problem and determined to address it face an uphill struggle since AI companies rarely disclose information regarding individual institutions’ AI use, the Jisc/EAUC report says, making it almost impossible for universities to produce reliable estimates of the environmental cost of their AI use.
THE asked several universities that have announced major AI roll-outs about how they are tracking their emissions data in relation to AI use. However, out of California State, Oxford, Manchester, Arizona State, the Massachusetts Institute of Technology and the universities of Cambridge and Surrey, only Surrey, Manchester and MIT provided responses.
A spokesperson for Surrey, which recently announced that AI is being incorporated into curricula for all subjects, explained that it had “robust monitoring processes” in place as part of its sustainability agenda, and added it is “applying those same standards to how we procure AI tools for our framework”. It estimates its indirect emissions and reports them in both its annual sustainability report and its institutional annual report.
“Scope 3 emissions are harder to pin down than direct emissions, as they depend on suppliers reporting their own carbon data back to us,” the spokesperson conceded. However, “we’ve recently updated our procurement policy to require this, and we’re now starting to collect that data, including from external AI vendors”.
A spokesperson for Manchester, meanwhile, argued that it is important that staff and students have “equitable” access to AI tools, and for them to be equipped with “necessary skills for the workplace”, including learning to use AI “responsibly”. The university is working “closely” with Microsoft to ensure transparency around AI’s environmental impacts, the spokesperson said, adding it has initiated “groundbreaking research in partnership with Microsoft to model the impacts of our Copilot usage and to inform the actions the university will take to manage and minimise these impacts. We are exploring how best to understand and monitor these impacts as the university-wide roll-out progresses.”
Alex de Vries-Gao, founder of Digiconomist, which examines the impact of technology trends on the environment, is concerned by AI’s typical absence from universities’ sustainability statements: he would expect organisations to reference it even if merely to acknowledge “how difficult it may be to obtain the right information”.
“If you’re not capable of getting the numbers, at least talk about it and show that you’re thinking about this because if you’re not discussing it, you’re probably not thinking about it,” he said.
A spokesperson from OpenAI said the company gives considerable thought to the best use of its computing power and said it supports its partners to meet their sustainability and water-consumption goals. And they pointed out that the Jisc/EAUC report did not take into account modern closed-loop water cooling systems, which are more efficient than traditional cooling towers that allow water to evaporate away, adding that it is currently developing data centres in Norway that run entirely on renewable energy.
OpenAI believes AI will be instrumental in tackling climate change by optimising energy systems and accelerating research, the spokesperson added, noting that the company is partnering with leading universities to accelerate these efforts, such as Oxford and the US National Laboratories.
Microsoft declined to comment but its 2026 Environmental Sustainability Report said that in the 2025 financial year it had “replenished more water than we withdrew” and “achieved our milestone to match 100% of our annual electricity consumption with renewable energy”. It added that the company is “scaling clean, reliable energy to meet growing demand from cloud and AI, exploring sources from nuclear to fusion, and investing in the grid infrastructure and technologies needed to get there”.
Universities are also exploring how AI can help them reduce their own scope 1 emissions. While MIT was unable to provide details on its generative AI (GenAI) use and how it is tracking such data, it outlined that it is currently expanding a pilot launched in 2023 that uses machine learning to optimise its energy systems and increase efficiency in heating and cooling its buildings. It said the programme had reduced the pilot building’s energy use by up to 40 per cent annually and was now being expanded to additional buildings and updated so MIT systems can automatically respond to live data.
But Charlotte Bonner, chief executive of EAUC and co-author of the report with Jisc, noted that traditional machine learning is distinct from GenAI tools. And De Vries-Gao, who is also completing a PhD at the Vrije Universiteit Amsterdam Institute for Environmental Studies, said machine learning tools do not have as significant an impact as GenAI and are more likely to have been developed in-house, which provides institutions with greater transparency over their energy use.
That lack of transparency about AI’s environmental cost is the “ultimate problem”, he said, adding that institutions are also “not capable of really dissecting what is the benefit of each individual application [of AI] either. So you’re missing both sides of the equation.”
Examples of such applications are also few and far between. Bonner and Innes had wanted to include more positive examples of universities using AI to address the environmental impact, but “once we really started to look into the research available, we found that where claims were being made about how AI use was helping drive positive environmental change, it was nearly always as a result of traditional machine learning rather than GenAI,” Bonner said. “We can’t really find at this moment in time any substantiated evidence that generative AI is helping drive positive environmental change.”
And even though universities’ AI use may lead to research breakthroughs that ameliorate climate change, King’s’ Pinkse said this is far from guaranteed.
“We hope that it will of course lead to fantastic breakthroughs,” he said. “But you can never really promise it because…the whole point of research and development [is] that we don’t always know what the outcome is going to be.”
So what are universities to do? None of the experts that THE spoke to said that abandoning AI was the way forward. Pinkse’s view is that universities are in an “almost impossible” dilemma given the ubiquity of AI.
“If a university were to say, ‘We’re becoming a non-AI university’, students would start saying, ‘We’re not too sure about this one’,” Pinkse said. “That puts them in a very vulnerable position because they are competing with other universities and other organisations. There are [also] demands that we deliver students who are AI literate and so forth. So I don’t think it’s that easy to say, ‘We should not be doing this’...It’s unfair as a demand on universities.”
Meelis Kitsing, rector of the Estonia Business School, thinks he has found the right balance by seeking to produce graduates who are not only AI-literate but also able to engage with wider ethical debates regarding technology. To that end, the school has embedded questions on AI throughout its curriculum and strategy, embracing the tech while also remaining critical of it.
The institution is also hosting its seventh “digitalisation and sustainability” summer course bringing together students, academics and policymakers to examine how AI is reshaping business models while simultaneously intensifying energy demands.
“We need to encourage people to be critical thinkers, rather than ideologues who believe that AI will solve all problems – or the opposite: that AI will only create problems for sustainability,” Kitsing said. “I think that truth is more likely to be characterised by different shades of grey, rather than be black and white.”
Ultimately, the “guilt” for AI use’s environmental impact should not fall on academics and students, Innes believes. He referred to a concept known as “greenshifting”, whereby the responsibility for environmental harm is projected by companies on to consumers, which he said “diverts away from institutional responsibility, where we have the greatest leverage”.
But do universities really have any meaningful leverage over BigTech firms?
Bonner suspects that they have more power than they think to demand greater transparency on AI’s water consumption and energy use, provided they act collectively – and, ideally, with other sectors, such as health systems. And she can “foresee a future” in which universities develop shared “sector-specific large language models” and data centres – in a similar way that numerous institutions have access to Isambard-AI, the University of Bristol-based supercomputer purpose-built for AI research.
That, as she and others pointed out, would allow them to better track the technology’s usage and energy consumption. “But I don’t think that we’ll ever get to a situation where we don’t use some of [the AI developed by] the household names,” she conceded.
Universities could also restrict academics and students to “acceptable” uses of AI, Innes suggested, noting that creating just eight seconds of video with AI can produce up to 2,000 times more carbon than a single text prompt. But he was wary of singling out AI firms when other forms of digital technology also have significant environmental impacts. While it is important to hold them to account, “we’re not routinely questioning the footprint of watching YouTube videos, doomscrolling social media, or leaving webcams on in online conferences”, he noted.
It is abundantly clear that AI is only going to become ever more closely integrated into university teaching, research and administration. Jisc itself, for instance, is currently running a trial of AI marking tools. But in the midst of another unprecedently hot summer across Europe and North America, the phrase “climate emergency” has never seemed more apt – and it would seem odd for institutions pledged to combating it to simply dismiss AI’s huge carbon footprint as a problem too difficult and poorly documented for them to engage with.
For her part, Bonner conceded that institutions can often feel “overwhelmed” when it comes to tackling the sustainability consequences of AI. But she urged them not to wait until they have “perfect data” on it before acting.
“We don’t want there to be a paralysis of action because the data quality isn’t there,” she said. Because if universities take that approach “we’re never going to do anything”.
juliette.rowsell@timeshighereducation.com
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