IA y energía: el desafío es generar más eficiencia de la que consume

El crecimiento de la inteligencia artificial dispara la demanda eléctrica de los centros de datos, pero la misma tecnología puede utilizarse para optimizar redes, industrias, edificios y ciudades. El desafío es que los ahorros que genera superen la energía y los recursos que requiere.

El concepto de una IA con energía neta positiva no significa simplemente incorporar más herramientas de inteligencia artificial.

La expansión de la inteligencia artificial abrió un nuevo desafío para el sistema energético global. Mientras el crecimiento de los centros de datos y de las cargas de trabajo asociadas a la IA aumenta la demanda de electricidad, la propia tecnología puede convertirse en una herramienta para reducir el consumo en otros sectores, desde la industria y las redes eléctricas hasta los edificios y las ciudades.

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los centros de datos creció 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030. En el caso de los centros orientados a inteligencia artificial, el consumo podría incluso triplicarse durante ese período.

El escenario instala una pregunta que empieza a ganar espacio en la agenda energética y tecnológica global: ¿puede la inteligencia artificial llegar a generar un balance energético neto positivo?

El planteo ya forma parte de la agenda del World Economic Forum (WEF), que en su informe Net-Positive AI Energy analiza más de 130 casos de uso reales en más de 15 países. El trabajo propone evaluar la expansión de la IA no solamente a partir de la energía que demanda su funcionamiento, sino también considerando los ahorros que puede generar cuando se aplica sobre otros sistemas.

El WEF advierte, al mismo tiempo, sobre el crecimiento esperado de la demanda eléctrica de los centros de datos y la necesidad de analizar de manera integral el impacto energético de esta tecnología. “La discusión sobre el impacto energético de la IA no se limita a cuánto consumen los centros de datos. También debemos mirar cuánto puede ahorrar al optimizar industrias, redes, edificios y ciudades, anticipando la demanda y haciendo un uso más eficiente de los recursos”, afirma Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de Tivit Latam.

TIVIT es una multinacional tecnológica que desarrolla soluciones para empresas en áreas como cloud pública, híbrida y privada, ciberseguridad, inteligencia artificial, automatización y SaaS. La compañía forma parte del Grupo Almaviva de Italia, un ecosistema global con presencia en 21 países y más de 45.000 profesionales.

De consumir energía a optimizar sistemas

Uno de los casos incluidos por el World Economic Forum muestra el potencial de este enfoque. En una región industrial de China, una plataforma de AIoT, Inteligencia Artificial de las Cosas, que coordina generación eólica y solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales, consiguió 100.000 MWh de ahorro energético y una reducción del 5% en la demanda pico, con potencial para duplicar esos resultados.

La lógica detrás de estos desarrollos se diferencia de una estrategia tradicional de eficiencia energética. No se trata solamente de reemplazar un equipo por otro de menor consumo, sino de utilizar datos para determinar cuándo y cómo debe operar un sistema completo.

La inteligencia artificial puede analizar grandes volúmenes de información y detectar relaciones que resultan difíciles de identificar mediante procesos convencionales. Cuando esos datos se incorporan a la operación, la tecnología puede ayudar a anticipar cambios en la demanda, detectar anomalías, ajustar procesos y tomar decisiones en tiempo real.

Para que esto sea posible, sin embargo, la IA necesita algo más que capacidad de procesamiento: necesita datos.

Sensores, medidores inteligentes, sistemas IoT y plataformas de analítica permiten conocer qué ocurre en tiempo real con una máquina, una red, un edificio o una instalación industrial. Al combinar esa información con datos históricos y variables como temperatura, condiciones climáticas, niveles de producción o comportamiento de la demanda, los modelos de inteligencia artificial pueden identificar patrones y anticipar distintos escenarios.

En el sector energético, por ejemplo, estas herramientas pueden utilizarse para prever cuándo y dónde aumentará la demanda, analizar información proveniente de medidores inteligentes y mejorar la planificación a partir de datos meteorológicos.

“La inteligencia artificial no sólo está optimizando cómo producimos y consumimos energía, está revolucionando todo el sistema energético. Las decisiones que antes llevaban semanas, ahora se toman en tiempo real. La IA nos permite anticipar la demanda, maximizar el uso de energías renovables y reducir las emisiones de carbono de manera que nunca habíamos imaginado”, sostiene Guerra Neira.

Las aplicaciones que pueden reducir el consumo

El potencial de la IA en materia de eficiencia energética atraviesa distintos eslabones de la economía. En primer lugar aparece la predicción de la demanda, que permite anticipar picos de consumo y preparar la infraestructura necesaria. También está la detección de anomalías, capaz de identificar comportamientos de consumo que pueden revelar pérdidas, ineficiencias o fallas.

El mantenimiento predictivo es otra de las aplicaciones posibles. A partir de señales tempranas de deterioro, los sistemas pueden advertir sobre potenciales fallas antes de que ocurran, evitando interrupciones y operaciones ineficientes.

En la industria, la IA puede utilizarse para optimizar variables de producción, buscando reducir el consumo energético sin afectar el rendimiento del proceso. En edificios, puede ajustar automáticamente la climatización y la iluminación de acuerdo con las condiciones reales de utilización.

La tecnología también puede colaborar con la integración de energías renovables, al combinar información sobre generación, demanda y condiciones climáticas para aprovechar mejor fuentes variables como la solar y la eólica.

A escala de red, los modelos pueden contribuir a anticipar modificaciones en la demanda y mejorar la distribución de los recursos disponibles.

El desafío de medir el balance energético

El concepto de una IA con energía neta positiva no significa simplemente incorporar más herramientas de inteligencia artificial. El punto central es determinar dónde la tecnología puede generar un beneficio energético concreto y, sobre todo, medirlo.

El proceso comienza por conocer dónde, cuándo y cuánto consumen las operaciones. A partir de allí, resulta necesario integrar los datos provenientes de equipos, procesos, redes y sistemas para identificar pérdidas, picos de consumo y oportunidades de optimización.

El siguiente paso es utilizar la IA para predecir demanda, fallas y variaciones operativas y transformar esas predicciones en decisiones concretas sobre los sistemas. Finalmente, el ahorro debe volver a medirse para comprobar cuánto consumo, costo o demanda pico efectivamente se logró evitar.

La secuencia puede resumirse en seis pasos: medir, integrar, identificar, predecir, actuar y volver a medir.

La discusión sobre el impacto energético de la inteligencia artificial, de esta manera, comienza a superar la pregunta sobre cuánto consumen los centros de datos. El crecimiento de estas instalaciones seguirá demandando más electricidad, pero la misma tecnología puede utilizarse para mejorar la eficiencia de sistemas que, en conjunto, tienen un consumo energético muy superior.

El desafío de los próximos años será, por lo tanto, desarrollar una IA más eficiente y, al mismo tiempo, convertirla en una herramienta capaz de anticipar y optimizar la forma en que industrias, redes, edificios y ciudades producen, distribuyen y consumen energía.