La inteligencia artificial enfrenta una paradoja energética: mientras la expansión de los centros de datos y las cargas de trabajo de IA 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.
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?
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”, afirma Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.
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.
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”, agrega 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:
- Medir: conocer dónde, cuándo y cuánto consumen sus operaciones.
- Integrar: conectar los datos de equipos, procesos, redes y sistemas.
- Identificar: detectar pérdidas, picos y consumos que puedan optimizarse o desplazarse.
- Predecir: utilizar IA para anticipar demanda, fallas y variaciones operativas.
- Actuar: convertir las predicciones en decisiones sobre los sistemas.
- 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.
