Inteligencia artificial: el desafío de ahorrar más energía de la que consume
La expansión de los centros de datos aumenta la demanda eléctrica, pero la inteligencia artificial también puede optimizar industrias, edificios y redes. Se debe medir impacto y desarrollar modelos más eficientes.
Detrás de herramientas cada vez más populares, como ChatGPT, crece una infraestructura muy demandante.
La inteligencia artificial (IA) enfrenta una paradoja: necesita cada vez más energía para operar, pero también puede contribuir a reducir el consumo eléctrico en distintos sectores. El desafío es conseguir que los ahorros que habilita superen la energía que demanda su funcionamiento.
Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los centros de datos creció un 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030. En las instalaciones orientadas a inteligencia artificial, la demanda podría triplicarse durante ese período.
Ante este escenario, el World Economic Forum (WEF) impulsa el concepto de IA de energía neta positiva. En su informe Net-Positive AI Energy, elaborado a partir de más de 130 casos de uso en más de 15 países, propone evaluar la tecnología no solo por su consumo, sino también por los ahorros que puede generar.
“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”, sostiene Marjorie Ann Guerra Neira, gerente de Digital Studios de Tivit Latam.
Uno de los casos analizados por el WEF se desarrolló en una región industrial de China. Allí, una plataforma de inteligencia artificial de las cosas (AIoT) coordinó energía eólica y solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales. El sistema logró ahorrar 100.000 megavatios hora (MWh) y reducir un 5% la demanda máxima, con potencial para duplicar esos resultados.
- Optimizar el consumo
El potencial de la IA depende de su capacidad para analizar información en tiempo real. Mediante sensores, medidores inteligentes y dispositivos conectados, los sistemas pueden detectar patrones, anticipar cambios en la demanda y ajustar el funcionamiento de equipos e instalaciones.
Entre sus aplicaciones figuran la predicción de picos de consumo, la detección de pérdidas, el mantenimiento predictivo, la optimización de procesos industriales y la regulación de la climatización y la iluminación. También puede mejorar la integración de energías renovables y la distribución eléctrica.
“La inteligencia artificial no solo está optimizando cómo producimos y consumimos energía, está revolucionando todo el sistema energético”, afirma Guerra Neira.
Para alcanzar un balance positivo, las organizaciones deben medir su consumo, integrar datos, identificar ineficiencias y convertir las predicciones en decisiones operativas. Luego, necesitan comprobar cuánto consumo lograron evitar.
El desafío será demostrar que los beneficios energéticos de la IA compensan su propia huella.
La inteligencia artificial (IA) enfrenta una paradoja: necesita cada vez más energía para operar, pero también puede contribuir a reducir el consumo eléctrico en distintos sectores. El desafío es conseguir que los ahorros que habilita superen la energía que demanda su funcionamiento.
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