Cómo la IA puede acelerar la transición energética, en lugar de competir con ella

La cumbre climática COP30 en Belém, Brasil, tiene lugar en un momento decisivo para la transición global hacia la energía limpia. Pero el evento también ha mostrado una participación notablemente limitada de actores clave como Estados Unidos, Rusia, India y China, lo que subraya los crecientes desafíos geopolíticos y de implementación.

Más que nunca, los países reunidos en la COP30 enfrentan presión para pasar de la ambición a la acción y avanzar en los compromisos asumidos en la COP28: triplicar la capacidad global de energías renovables y duplicar la eficiencia energética para 2030.

La COP30 también ha puesto a las tecnologías digitales y a la inteligencia artificial (IA) firmemente en la agenda, reconociendo la “paradoja energética” de la IA. Aunque esta tecnología podría acelerar el despliegue de energías limpias y optimizar los sistemas energéticos, su demanda eléctrica creciente plantea nuevos desafíos para las redes, los marcos regulatorios y la planificación de largo plazo.

Es probable que esta paradoja persista a medida que la demanda impulsada por la IA siga aumentando. Se proyecta que las inversiones en centros de datos alcancen alrededor de 1,1 billones de dólares para 2029, en paralelo con el esfuerzo global por ampliar las energías renovables y modernizar la infraestructura eléctrica.

El crecimiento de la IA ha generado un fuerte incentivo para que las empresas tecnológicas inviertan en energía limpia y confiable. Pero también plantea una pregunta crucial para los negociadores de la COP30: ¿qué pasa si la nueva capacidad de energía limpia que se está construyendo queda aislada, alimentando a la IA pero sin fortalecer los sistemas energéticos más amplios de los que dependen comunidades, industrias y hogares?

Una coordinación más sólida entre líderes tecnológicos, empresas de energía y responsables de políticas públicas es esencial para garantizar que el crecimiento de la IA apoye —y no compita con— los objetivos globales de descarbonización.

Los centros de datos podrían representar alrededor del 3 % de la demanda eléctrica global en 2030, lo que genera inquietudes sobre la capacidad de atender este consumo y, al mismo tiempo, cumplir los compromisos mundiales de cero emisiones netas.

La rápida expansión de la IA ha obligado a las empresas tecnológicas a enfrentar los límites de los sistemas energéticos actuales. Los centros de datos y los chips avanzados que impulsan la IA están entre las fuentes de mayor crecimiento de demanda eléctrica a nivel global. Para 2035, solo los centros de datos de Estados Unidos podrían representar el 8,6 % del consumo eléctrico total, más del doble de su participación actual. A escala global, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, y se espera que esa cifra más que se duplique para 2030, según la Agencia Internacional de Energía (AIE).

En respuesta, empresas como Microsoft, Amazon y Google están firmando contratos de suministro de energía limpia a largo plazo, invirtiendo directamente en proyectos de generación e incluso financiando iniciativas nucleares y geotérmicas en etapas tempranas.

Estas inversiones podrían tener efectos positivos: ayudar a reducir el riesgo de tecnologías limpias innovadoras, demostrar su viabilidad comercial y fortalecer la capacidad energética limpia a nivel local. Sin embargo, también ponen en evidencia una tensión estructural, ya que el liderazgo energético de la IA está impulsado principalmente por la necesidad de autoabastecimiento y no por una planificación sistémica que genere beneficios compartidos.

Como consecuencia, gran parte de la nueva capacidad que se está desarrollando puede no contribuir de manera significativa a la electrificación más amplia del transporte, la industria pesada o las comunidades. Y mientras los gigantes tecnológicos aseguran contratos de renovables a largo plazo, los actores más pequeños corren el riesgo de quedar desplazados por los precios. Esto podría generar una transición a dos velocidades que socave una descarbonización equitativa. En Estados Unidos, por ejemplo, varias compañías eléctricas están retrasando el retiro de plantas fósiles y construyendo nuevas instalaciones de gas para atender el crecimiento acelerado de la demanda de centros de datos.

Si este nivel de crecimiento continúa, podría tensar la confiabilidad de las redes y ralentizar la transición más amplia hacia la energía limpia. La inversión energética impulsada por la IA debe encauzarse de manera que fortalezca los sistemas en su conjunto, no solo centros de datos individuales.

A medida que los sistemas eléctricos enfrentan presiones crecientes por la electrificación del transporte y los edificios, la reindustrialización y la demanda impulsada por el crecimiento poblacional, el ascenso acelerado de la IA introduce un nivel adicional de complejidad. La AIE estima que el crecimiento de los centros de datos podría representar más del 20 % del incremento total de la demanda eléctrica en las economías avanzadas hasta 2030. Si la mayor parte de la nueva capacidad de generación se destina a alimentar cargas de IA, podrían quedar menos recursos para los sectores difíciles de descarbonizar, lo que ralentizaría la transición energética en general.

En la COP30, las discusiones sobre las “transiciones gemelas” (la convergencia entre la IA y la transición energética) subrayan cómo estas fuerzas pueden trabajar juntas para impulsar el crecimiento, la seguridad energética y la acción climática. El lanzamiento del AI Climate Institute durante la COP30 refleja esta ambición, posicionando a la IA como una herramienta de empoderamiento, especialmente para el Sur Global, donde el acceso a energía limpia y asequible sigue siendo fundamental.

La capacidad de energía limpia que alimenta a la IA también debe reforzar las redes eléctricas y ampliar el acceso a la energía para beneficiar al conjunto de la sociedad. Este equilibrio es esencial para alinear el progreso tecnológico con las metas climáticas.

El impacto potencial de la IA en la transición energética podría ir mucho más allá de simplemente consumir electricidad. Podría funcionar como un habilitador clave de inteligencia del sistema, mejorando la predicción de energías renovables, el equilibrio de la red y el mantenimiento predictivo. La IA también podría optimizar la eficiencia de los edificios y permitir una demanda flexible que se ajuste a la variabilidad de la energía solar y eólica. Cuando se aplica de manera intencional, la IA puede transformar el sistema energético, haciéndolo más adaptable, resiliente y equitativo, en lugar de simplemente aumentar la demanda.

Lograr este equilibrio requerirá alianzas a nivel de sistema entre distintos sectores. A partir de los últimos aprendizajes interindustriales de la iniciativa AI Energy Impact del Foro, sobresalen cuatro áreas de colaboración:

Estos pasos ayudarían a garantizar que el impulso de energía limpia asociado a la IA fortalezca los sistemas públicos, en lugar de crear ecosistemas energéticos paralelos accesibles sólo para las empresas más grandes.

Para impulsar un progreso colaborativo en inteligencia energética, las futuras COP deberían incorporar varios temas clave.

Sesiones dedicadas a “IA e infraestructura de energía limpia” garantizarían que cuestiones como la vinculación de contratos renovables, el acceso equitativo, la integración a la red y la escalabilidad de modelos replicables estén formalmente en la agenda. Al dar visibilidad a estudios de caso regionales, como centros de datos verdes, capacidad renovable integrada para IA y acceso compartido a la red, otros países podrían aprender y replicar estos desarrollos. Finalmente, los diálogos integrados sobre políticas y gobernanza, que incluyan estándares para “cómputo verde” y energía limpia para centros de datos de IA, ayudarían a los participantes a asegurar que la infraestructura beneficie a las comunidades, no solo a los grandes proveedores de servicios en la nube.

La creciente demanda eléctrica de la IA es tanto un desafío como una oportunidad. Puede acelerar la comercialización de tecnologías limpias y remodelar los sistemas energéticos para mejor, pero solo si los beneficios van más allá de las necesidades de los centros de datos.

La IA ya está impulsando la siguiente fase de innovación energética. El reto ahora es garantizar que esta innovación fortalezca todo el sistema energético, alimentando no solo los algoritmos del futuro, sino también a las sociedades a las que buscan servir.