Inteligencia Artificial: el consumo energético vs. el ahorro que podría generar
El World Economic Forum analiza 130 casos de uso de inteligencia artificial y plantea una nueva métrica: el balance energético neto positivo.
IA y energía: Se analiza si la inteligencia artificial puede lograr un balance energético neto positivo, consumiendo menos de lo que ahorra.
MINERGYLa inteligencia artificial enfrenta un nuevo desafío que va mucho más allá del desarrollo tecnológico: lograr que la energía que permite ahorrar sea mayor que la que necesita para funcionar. El crecimiento de los centros de datos y de las cargas de trabajo vinculadas con IA está elevando la demanda eléctrica, pero la misma tecnología puede utilizarse para optimizar industrias, redes, edificios y ciudades.
La pregunta ya comenzó a instalarse en la agenda energética global: ¿puede la inteligencia artificial alcanzar un balance energético neto positivo?
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"No todo lo que dice usar inteligencia artificial realmente la usa"
El World Economic Forum (WEF) puso el tema bajo análisis en su informe Net-Positive AI Energy, elaborado a partir de más de 130 casos de uso reales en más de 15 países. El organismo advierte que la demanda de electricidad de los centros de datos podría duplicarse hacia 2030, pero también identifica oportunidades para utilizar IA como una herramienta de eficiencia energética.
“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”, explicó Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de Tivit Latam.
Del consumo al ahorro
La diferencia respecto de las estrategias tradicionales de eficiencia es que la IA no necesariamente busca reemplazar una máquina por otra de menor consumo. Su potencial está en analizar grandes cantidades de información y decidir en tiempo real cómo debe funcionar un sistema completo.
Uno de los casos citados por el WEF se desarrolló en una región industrial de China. Allí, una plataforma de inteligencia artificial de las cosas (AIoT) coordinó generación eólica y solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales.
El resultado fue un ahorro de 100.000 MWh de energía y una reducción del 5% en la demanda pico, con posibilidades de duplicar esos resultados. El ejemplo muestra dónde podría estar uno de los grandes negocios de la IA: no solamente en procesar información, sino en utilizarla para modificar el comportamiento de sistemas que consumen enormes cantidades de energía.
Cuando la IA empieza a gestionar la energía
Para que ese salto sea posible, la inteligencia artificial necesita información. Sensores, medidores inteligentes, dispositivos IoT y plataformas de análisis permiten conocer en tiempo real qué ocurre en una máquina, una red eléctrica, un edificio o una planta industrial.
A esos datos se pueden sumar variables históricas, temperatura, condiciones climáticas, niveles de producción y comportamiento de la demanda. Con esa información, los modelos pueden detectar patrones y anticipar situaciones antes de que ocurran.
En el sector energético, por ejemplo, la IA puede predecir cuándo aumentará el consumo, detectar anomalías que indiquen pérdidas, anticipar fallas de equipos y mejorar la integración de fuentes renovables cuya generación depende del clima. “La inteligencia artificial no sólo está optimizando cómo producimos y consumimos energía, está revolucionando todo el sistema energético”, sostuvo Guerra Neira.
Los sectores donde puede hacer la diferencia
El potencial de esta tecnología se concentra en varios frentes.
Predicción de demanda:anticipar picos de consumo y preparar la infraestructura, detección de anomalías:identificar pérdidas, consumos inusuales y posibles fallas; mantenimiento predictivo:detectar señales de deterioro antes de que un equipo salga de servicio; optimización industrial:ajustar procesos para reducir consumo sin perder productividad; edificios inteligentes; adaptar climatización e iluminación al uso real de cada espacio; energías renovables:coordinar generación, almacenamiento y demanda según las condiciones climáticas y redes eléctricas:anticipar variaciones del consumo y distribuir mejor los recursos disponibles.
El objetivo no es simplemente sumar inteligencia artificial a cada proceso, sino encontrar aquellos puntos donde su capacidad de anticipación pueda traducirse en un ahorro energético concreto.
La clave: medir cuánto ahorra
El concepto de una IA energéticamente positiva plantea una condición fundamental: el ahorro debe poder medirse. Las empresas deberían comenzar por conocer con precisión dónde, cuándo y cuánto consumen sus operaciones. Luego, integrar los datos provenientes de máquinas, procesos, redes y sistemas para identificar pérdidas y oportunidades de optimización.
A partir de allí, la IA puede utilizarse para predecir demanda, fallas y variaciones operativas y transformar esas predicciones en decisiones concretas. El último paso vuelve a ser la medición: comprobar cuánto consumo, costo o demanda pico se logró evitar.
En este escenario, el desafío de los próximos años no será solamente construir modelos de IA más potentes o centros de datos más eficientes. Será demostrar que la tecnología puede devolver en eficiencia energética más de lo que consume para funcionar.
La paradoja recién comienza: mientras la inteligencia artificial demanda cada vez más electricidad, su mayor oportunidad puede estar precisamente en aprender a hacer que el resto del mundo necesite menos.