El vertiginoso crecimiento de la inteligencia artificial ha puesto sobre la mesa un debate inevitable sobre su consumo eléctrico. Para profundizar en cómo esta tecnología puede pasar de ser un demandante de recursos a una herramienta clave de optimización, conversamos con Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de Tivit Latam.
Existe una preocupación constante sobre el impacto ambiental de la tecnología, especialmente por el consumo de los centros de datos. ¿Cómo se plantea esta discusión desde una perspectiva más amplia?
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. De acuerdo con proyecciones de la Agencia Internacional de Energía, el consumo eléctrico de los data centers creció un 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030. Por eso, el verdadero desafío es lograr que los ahorros que habilita la tecnología superen la energía y los recursos que requiere para funcionar.
Para entender mejor este potencial, el World Economic Forum ha analizado más de un centenar de casos reales. ¿Qué ejemplos concretos demuestran este impacto?
Uno de los casos más ilustrativos que recoge el World Economic Forum ocurrió en una región industrial de China, donde se implementó una plataforma de Inteligencia Artificial de las Cosas que coordinaba generación eólica y solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales. Gracias a esta integración, se lograron 100.000 MWh de ahorro energético y una reducción del 5% en la demanda pico, con un potencial real para duplicar esos resultados. Esto demuestra que la lógica va mucho más allá de una estrategia tradicional de ahorro o de simplemente reemplazar un equipo por otro más eficiente; se trata de usar datos para decidir en tiempo real cómo operar un sistema completo.
¿Qué papel juega exactamente la inteligencia artificial cuando comienza a gestionar la energía dentro de una organización o sector?
Para que esto sea posible, la inteligencia artificial necesita capacidad de procesamiento, pero sobre todo datos. A través de sensores, medidores inteligentes, sistemas IoT y plataformas de analítica, es posible conocer en tiempo real qué sucede con una máquina, una red o un edificio. Al combinar esta información con variables históricas, climáticas y de producción, los modelos identifican patrones y anticipan escenarios. 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, lo que nos permite anticipar la demanda, maximizar el uso de energías renovables y reducir las emisiones de carbono de maneras que nunca habíamos imaginado.
Dentro de este abanico de posibilidades, ¿cuáles son las aplicaciones que muestran un mayor potencial para las empresas y las ciudades?
Hay varios frente de alto impacto. Entre ellos destacan la predicción de demanda para anticipar picos de consumo y preparar la infraestructura, la detección de anomalías para identificar pérdidas o fallas, y el mantenimiento predictivo para detectar señales tempranas de deterioro. Asimismo, encontramos una gran efectividad en la optimización industrial para ajustar variables de producción sin afectar el rendimiento, la gestión de edificios para adaptar la climatización e iluminación a las condiciones reales de uso, la integración de fuentes renovables variables y la gestión avanzada de redes de distribución.
Finalmente, ¿qué deben tener en cuenta las organizaciones para asegurar que la incorporación de inteligencia artificial genere realmente un balance energético positivo?
El concepto de energía neta positiva no implica simplemente incorporar más herramientas tecnológicas, sino identificar dónde se puede generar un beneficio energético concreto y medirlo rigurosamente. Para avanzar de forma efectiva, las organizaciones deben seguir una ruta clara que empieza por medir cuánto consumen sus operaciones, integrar los datos de todos sus procesos y sistemas, identificar pérdidas o picos de consumo, utilizar la IA para predecir variaciones, convertir esas predicciones en decisiones automatizadas y, finalmente, medir nuevamente para comprobar el impacto positivo evitado en costos y consumo.
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