La Inteligencia Artificial (IA) se convirtió en un fenómeno global que crece a una velocidad vertiginosa. Su integración en todos los sectores de la economía —desde la salud hasta las finanzas, desde la logística hasta la educación— no solo está transformando la forma en que trabajamos y vivimos, sino también la demanda de energía en todo el planeta.
Esta transformación digital, tan poderosa como prometedora, plantea una pregunta central: ¿qué impacto tendrá el crecimiento exponencial de la IA sobre el consumo energético mundial?
Según el informe publicado en abril de 2025 por la Agencia Internacional de la Energía (IEA), el consumo energético vinculado al uso y entrenamiento de inteligencia artificial está en plena expansión. En 2022, los centros de datos consumieron aproximadamente 460 teravatios hora (TWh), una cifra que ya representa más de un 2% del consumo global de electricidad.
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Cuál será el impacto de la inteligencia artificial en la energía
Lo más sorprendente es la proyección hacia adelante: si las tendencias actuales se mantienen, el consumo podría duplicarse para 2026, alcanzando los 1000 TWh anuales. Para dimensionar este número, equivale a todo el consumo eléctrico anual de Japón, uno de los países más desarrollados del planeta.
Este fenómeno se explica por dos factores principales. El primero tiene que ver con el entrenamiento de modelos de IA cada vez más complejos. Modelos como GPT-4, Gemini o Claude requieren semanas enteras de entrenamiento en gigantescos clusters de computadoras que funcionan las 24 horas del día. Este proceso puede demandar la misma cantidad de energía que la que consume una ciudad mediana en un año.
El segundo factor es el despliegue masivo de estas herramientas en el día a día. Cada vez que se utiliza un asistente virtual, se generan imágenes con IA, se escribe código automáticamente o se transcribe una reunión, se activa un proceso de cálculo intensivo en servidores remotos, y cada una de esas interacciones tiene un costo energético asociado.
Estados Unidos y China concentran hoy más del 60% de este consumo. Ambos países lideran tanto en innovación como en infraestructura de centros de datos. En muchos casos, estas instalaciones aún funcionan con fuentes de energía no renovables, como el carbón o el gas natural.
La IEA advierte que, si esta matriz no se modifica, el crecimiento de la inteligencia artificial podría contrarrestar los avances logrados en la descarbonización de otros sectores como el transporte o la industria pesada. La expansión de la IA, en este escenario, pasaría de ser una herramienta tecnológica neutra a una fuente significativa de emisiones de gases de efecto invernadero.
Energía, IA en masa y el rol de las grandes empresas
Frente a este panorama, el debate sobre el rol ambiental de la inteligencia artificial se bifurca. Por un lado, la IA está generando una nueva demanda energética que podría volverse insostenible si no se actúa con rapidez. Por el otro, también tiene un enorme potencial para mejorar la eficiencia del sistema energético global.
Según el reporte, están implementando soluciones que utilizan IA para gestionar redes eléctricas inteligentes, prever picos de demanda, optimizar el almacenamiento de energía renovable y reducir el consumo en industrias electrointensivas. Aplicada con criterio, la inteligencia artificial puede ayudar a reducir entre un 5% y un 10% el uso total de energía en sectores clave de la economía, según estimaciones de la IEA.
Las grandes compañías tecnológicas están en el centro de esta discusión. Empresas como Google, Microsoft, Amazon y Meta no solo desarrollan modelos de IA de vanguardia, sino que también operan algunas de las redes de centros de datos más extensas del mundo. Google, por ejemplo, anticipó que su consumo energético podría triplicarse de aquí a 2030 si continúa con su estrategia actual.
Sin embargo, también anunció inversiones millonarias en energías renovables para abastecer sus operaciones. Microsoft, por su parte, se comprometió a operar exclusivamente con energía limpia a partir de 2025, y explora incluso la posibilidad de usar energía nuclear para alimentar sus servidores.
El informe de la IEA deja claro que estas iniciativas privadas, si bien valiosas, no alcanzan por sí solas. Hace falta una regulación clara y global que defina estándares mínimos de eficiencia, que incentive el uso de energías limpias y que obligue a las empresas a reportar la huella de carbono asociada al entrenamiento y operación de sus modelos de IA.
En la actualidad, solo un puñado de países —como Francia, Alemania o Canadá— empezaron a implementar marcos normativos en este sentido. En la mayoría del mundo, el uso de IA sigue siendo una actividad sin trazabilidad ambiental.
A nivel tecnológico, otro desafío urgente es el desarrollo de hardware más eficiente. La mayoría de los chips utilizados actualmente fueron diseñados para tareas de propósito general. Sin embargo, se están empezando a fabricar procesadores optimizados específicamente para operaciones de IA, que pueden reducir el consumo eléctrico por tarea ejecutada en más de un 50%. Este tipo de innovación será clave para frenar la escalada energética sin frenar el desarrollo tecnológico.
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En América Latina, el impacto todavía es limitado, pero las proyecciones apuntan a un crecimiento acelerado. Países como Brasil, México, Chile y Argentina ya están viendo un aumento en la demanda de servicios de IA, especialmente en sectores como el agro, la logística y el análisis financiero.
Si logra aprovechar su abundancia de fuentes renovables, podría convertirse en un polo estratégico de cómputo sostenible, según la IEA. No obstante, esto requiere inversiones en infraestructura eléctrica, redes de fibra óptica y una visión de largo plazo que combine innovación tecnológica con sostenibilidad.
