Inteligencia Artificial: ¿Solución o problema para el consumo eléctrico?

La Inteligencia Artificial (IA) plantea cada vez nuevos desafíos en el mundo virtual y apunta a generar más eficiencia energética que consumo.

El crecimiento de la Inteligencia Artificial (IA) está disparando la demanda y la eficiencia energética que consumo de los centros de datos, pero la misma tecnología puede utilizarse para optimizar redes, industrias y ciudades; el desafío es que los ahorros que habilita superen la energía y los recursos que requiere para funcionar.

La IA enfrenta una paradoja energética: mientras la expansión de los centros de datos y las cargas de trabajo de Inteligencia Artificial incrementa 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.

El consumo eléctrico de los data centers creció un 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los data centers creció un 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030, mientras que el consumo de los centros orientados a inteligencia artificial podría triplicarse en ese período.

Este escenario empieza a instalar una nueva pregunta en la agenda tecnológica y energética global: ¿Puede la IA llegar a generar un balance energético neto positivo?.

La proyección de la utilización de la IA hasta el año 2030

El planteo ya forma parte de la agenda del World Economic Forum (WEF). En su informe Net-Positive AI Energy, elaborado a partir de más de 130 casos de uso reales en más de 15 países, se propone evaluar la expansión de la IA, no solamente desde la energía que consume, sino también desde los ahorros que puede generar cuando se aplica sobre otros sistemas. El WEF advierte, además, que la demanda eléctrica de los centros de datos podría duplicarse hacia 2030.

“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”, afirmó Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de Tivit Latam.

Uno de los casos que recoge el World Economic Forum muestra ese potencial

Uno de los casos que recoge el World Economic Forum muestra ese potencial: 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 logró 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 casos es diferente a la de una estrategia tradicional de ahorro. No se trata solamente de reemplazar un equipo por otro más eficiente, sino de utilizar datos para decidir cuándo y cómo operar un sistema completo.

Cuando la IA empieza a gestionar la energía

Para que esto sea posible, la inteligencia artificial necesita algo más que capacidad de procesamiento, necesita datos.

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

La función del sector energético

En el sector energético, por ejemplo, pueden utilizarse para prever cuándo y dónde aumentará la demanda, analizar información 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”, agregó Guerra Neira.

Aplicaciones con mayor potencial

. Predicción de demanda: Anticipar picos de consumo y preparar la infraestructura

. Detección de anomalías: Identificar consumos que pueden revelar pérdidas o fallas

. Mantenimiento predictivo: Detectar señales tempranas de deterioro antes de una falla

. Optimización industrial: Ajustar variables de producción para reducir consumo sin afectar el rendimiento

. Gestión de edificios: Adaptar climatización e iluminación a las condiciones reales de uso

. Integración de renovables: Combinar generación, demanda y condiciones climáticas para aprovechar mejor fuentes variables

. Gestión de redes: Anticipar cambios en la demanda y mejorar la distribución de los recursos

¿Qué hace falta para que el balance sea positivo?

El concepto de energía neta positiva para la IA no implica simplemente incorporar más herramientas de inteligencia artificial. Requiere identificar dónde puede generar un beneficio energético concreto y medirlo.

Para avanzar en esa dirección, las organizaciones deben considerar:

1. Medir: Conocer dónde, cuándo y cuánto consumen sus operaciones.

2. Integrar: Conectar los datos de equipos, procesos, redes y sistemas.

3. Identificar: Detectar pérdidas, picos y consumos que puedan optimizarse o desplazarse.

4. Predecir: Utilizar IA para anticipar demanda, fallas y variaciones operativas.

5. Actuar: Convertir las predicciones en decisiones sobre los sistemas.

6. Medir nuevamente: Comprobar cuánto consumo, costo o demanda pico se logró evitar.

La clave está en medir el impacto de la IA más allá de su propio consumo. El desafío de los próximos años no será solamente desarrollar una IA más eficiente, sino convertirla en una herramienta capaz de anticipar y optimizar cómo industrias, redes y ciudades producen, distribuyen y consumen energía.

Sobre TIVIT

TIVIT es una multinacional que conecta tecnología para un mundo mejor. A través de líneas de negocio en constante evolución, la compañía apoya a empresas con soluciones de nube (pública, híbrida y privada), habilita entornos seguros mediante servicios de ciberseguridad, desarrolla tecnologías con foco en inteligencia artificial y ofrece servicios orientados a la automatización y soluciones SaaS. A través de proyectos de transformación digital, TIVIT impacta a millones de personas diariamente. La empresa forma parte del Grupo Almaviva de Italia, un ecosistema global presente en 21 países y con más de 45 mil profesionales.

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En pocas palabras

La Inteligencia Artificial (IA) plantea cada vez nuevos desafíos en el mundo virtual y apunta a generar más eficiencia energética que consumo.

Resumen generado por Thinkindot AI

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