El crecimiento de las herramientas de IA ha disparado la demanda eléctrica de los centros de datos, pero la misma tecnología puede ser clave para hacer más eficientes industrias, ciudades y redes de energía.
Cada consulta a un chatbot, cada imagen creada con inteligencia artificial y cada video generado por una plataforma digital tienen un costo energético que no siempre es visible para los usuarios. Detrás de estas acciones operan centros de datos con miles de servidores especializados, sistemas de refrigeración y redes de transmisión que requieren electricidad de forma continua.
La expansión de la inteligencia artificial generativa está acelerando ese consumo. Sin embargo, el debate no se limita a cuánto gasta esta tecnología: también abarca cómo puede utilizarse para reducir desperdicios, mejorar la eficiencia energética y apoyar la transición hacia fuentes más limpias.
El costo energético de una consulta
No existe una cifra única y exacta para medir la energía usada por “una consulta de IA”. El consumo cambia según el modelo, la extensión de la respuesta, el tipo de tarea, el número de usuarios conectados, la eficiencia del centro de datos y la fuente de electricidad disponible en cada región.
Como referencia, una estimación del Electric Power Research Institute (EPRI) calcula que una solicitud a ChatGPT puede requerir cerca de 2,9 vatios-hora, frente a unos 0,3 vatios-hora de una búsqueda convencional en Google. Es decir, una interacción con IA generativa puede demandar alrededor de diez veces más energía que una consulta tradicional en internet.
La diferencia se amplía cuando se trata de tareas más exigentes. Crear una imagen, procesar audio, analizar grandes bases de datos o generar video exige más capacidad de cómputo que responder una pregunta breve en texto. En especial, la generación de video, el razonamiento avanzado y los agentes autónomos se perfilan como aplicaciones de alta intensidad energética.
Es importante distinguir entre el entrenamiento de los modelos y su uso cotidiano:
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El entrenamiento ocurre cuando se procesan enormes volúmenes de datos para crear o actualizar un modelo de IA. Es un proceso intensivo, pero no permanente.
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La inferencia es el uso diario: preguntas, textos, imágenes, traducciones, recomendaciones y automatizaciones. Aunque cada acción individual parezca pequeña, su impacto crece cuando la realizan millones de personas de manera simultánea.
El sector que más energía demanda
El mayor consumo asociado a la inteligencia artificial se concentra en la infraestructura tecnológica: los centros de datos, especialmente los orientados a IA y operados por grandes plataformas digitales, proveedores de nube y empresas tecnológicas.
Estos centros alojan los chips, servidores y equipos de almacenamiento que hacen posible entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. También necesitan electricidad adicional para refrigerar los sistemas y mantener las operaciones sin interrupciones.
La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 teravatios-hora (TWh) en 2024, equivalentes a cerca del 1,5% de la electricidad mundial. Para 2030, la entidad proyecta que esa demanda podría superar los 945 TWh, casi el doble, y acercarse al 3% del consumo eléctrico global.
No todo ese gasto corresponde exclusivamente a la IA, pues los centros de datos también sostienen servicios de nube, redes sociales, streaming, comercio electrónico y almacenamiento digital. No obstante, la IA es el principal motor del crecimiento previsto: la AIE calcula que el consumo de los centros de datos enfocados en esta tecnología crecerá mucho más rápido que el del resto de la infraestructura digital.
La concentración geográfica también es relevante. Estados Unidos, China y Europa reúnen aproximadamente el 85% del consumo eléctrico mundial de los centros de datos, lo que pone presión sobre sus redes eléctricas y planes de expansión de generación limpia.
Una huella que no es solo eléctrica
El desafío ambiental no depende únicamente de cuánta electricidad se consume, sino de cómo se genera. Un centro de datos alimentado por fuentes renovables tiene una huella climática diferente a otro conectado a una red donde predominan combustibles fósiles.
La AIE estima que los centros de datos generan hoy cerca de 180 millones de toneladas de dióxido de carbono indirecto, asociadas al consumo de electricidad. Aunque representan una fracción del total global de emisiones, se encuentran entre los sectores cuya huella puede aumentar hacia 2030 si la nueva demanda se cubre con generación contaminante.
Además, el funcionamiento de muchos centros de datos requiere sistemas de enfriamiento que pueden demandar agua. Por ello, la ubicación de estas instalaciones, el clima local, el tipo de refrigeración y la disponibilidad de energías limpias son factores centrales para evaluar su impacto real.
Cómo la IA puede compensar parte de su consumo
La inteligencia artificial no “resarcirá” automáticamente la energía que gasta. Para que sus beneficios superen su huella, debe aplicarse en usos que generen ahorros medibles, evitar empleos triviales o repetitivos de alto consumo y operar sobre infraestructura cada vez más eficiente y limpia.
Estas son algunas vías concretas:
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Optimizar redes eléctricas. La IA puede anticipar picos de demanda, mejorar el despacho de energía y detectar pérdidas o fallas en las redes. La AIE estima que su uso podría desbloquear hasta 175 gigavatios adicionales de capacidad de transmisión en líneas existentes, sin necesidad de construir toda esa infraestructura desde cero.
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Integrar energías renovables. Los algoritmos ayudan a prever la producción solar y eólica, que depende del clima, y permiten ajustar mejor el sistema eléctrico a sus variaciones. Esto facilita el ingreso de más energía limpia sin comprometer la confiabilidad del servicio.
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Reducir el gasto en edificios. Sistemas inteligentes pueden regular aire acondicionado, ventilación, iluminación y consumo de equipos según la ocupación y las condiciones externas. En oficinas, hospitales, hoteles, universidades y comercios, esta aplicación puede disminuir el desperdicio energético.
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Hacer más eficiente la industria. La IA puede anticipar fallas, programar mantenimiento preventivo, reducir paradas de maquinaria y optimizar procesos productivos. En plantas de energía, la AIE calcula que la aplicación de IA en operación y mantenimiento podría producir ahorros de hasta USD 110.000 millones anuales hacia 2035, por menor uso de combustibles y menores costos operativos.
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Mejorar la movilidad y la logística. Rutas de distribución más cortas, mejor planeación de cargas, control de tráfico y mantenimiento predictivo de flotas pueden reducir recorridos innecesarios, consumo de combustible y emisiones.
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Diseñar materiales y tecnologías limpias. La IA puede acelerar la investigación de baterías, paneles solares, nuevos materiales y soluciones de almacenamiento energético, reduciendo el tiempo requerido para probar millones de combinaciones en laboratorio.
Uso responsable de la IA
Para que la inteligencia artificial sea parte de la solución climática y no solo una nueva fuente de presión energética, empresas, gobiernos y usuarios deben priorizar la eficiencia.
Esto implica construir centros de datos con equipos menos intensivos en energía, mejorar los sistemas de refrigeración, adquirir electricidad renovable verificable, publicar indicadores de consumo y emisiones, y desarrollar modelos capaces de ofrecer buenos resultados con menor capacidad de cómputo.
En el uso cotidiano también hay decisiones que cuentan. Una consulta breve y bien formulada evita solicitudes repetidas; elegir texto antes que generación de imágenes o video cuando no son necesarios reduce el procesamiento; y aplicar IA a problemas reales —como ahorrar energía en una empresa, optimizar una flota o disminuir desperdicios— puede tener un impacto más valioso que su uso indiscriminado.
La inteligencia artificial representa una paradoja de la era digital: requiere cada vez más electricidad para operar, pero también puede convertirse en una herramienta poderosa para administrar mejor la energía que consume el mundo. El reto no es frenar la innovación, sino asegurar que su expansión esté acompañada de eficiencia, transparencia y una matriz eléctrica cada vez más limpia.
