La irrupción de la inteligencia artificial ha desencadenado un crecimiento sin precedentes en la demanda energética mundial, impulsado por el rápido aumento de centros de datos y modelos avanzados de IA. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), el consumo eléctrico global asociado a los centros de datos podría duplicarse para 2030, alcanzando los 945 TWh, una cifra superior al consumo anual de electricidad de Japón. La AIE estima además que los centros de datos especializados en IA cuadruplicarán su demanda energética en este periodo, convirtiéndose en uno de los principales motores del incremento en el uso de electricidad. En economías avanzadas, este fenómeno representará más del 20% del crecimiento total de la demanda eléctrica de la década, revirtiendo años de estancamiento en el consumo energético. Estos datos evidencian una paradoja: la IA, nacida para impulsar la eficiencia, se ha convertido en un nuevo y poderoso vector de presión sobre las redes eléctricas.
Sin embargo, esta misma tecnología abre una oportunidad sin precedentes para acelerar la transición energética. La IA ya está demostrando su capacidad para optimizar la gestión de redes, mejorar la integración de renovables, anticipar picos de demanda y aumentar la eficiencia operativa en todo el sistema eléctrico. Informes del Foro Económico Mundial destacan que la IA puede acelerar el despliegue de energías limpias, optimizar la planificación de infraestructuras y reforzar la estabilidad del sistema eléctrico en un contexto de electrificación creciente. Según el informe KPMG AI’s Dual Promise: Enabling positive climate outcomes and powering the energy transition la IA tiene el potencial de eliminar entre 3 y 5 mil millones de toneladas de CO₂ al año para 2035.
Esta convergencia sitúa a la IA no solo como un desafío energético, sino también como una herramienta estratégica para cumplir los objetivos climáticos y modernizar el sector. Y la respuesta a esta disyuntiva está en el tipo de energía que alimenta estos sistemas, así como en reconocer el propio impacto de la IA y establecer planes para mitigarlos.
Por ello, y para evitar que este crecimiento comprometa los objetivos climáticos, gobiernos y empresas están adoptando medidas para mejorar la eficiencia energética y descarbonizar la infraestructura digital y el consumo de agua. En términos de eficiencia, los centros de datos están reduciendo su PUE (Power Usage Effectiveness) gracias a innovaciones como la refrigeración líquida, el uso de aire exterior (free cooling) y el diseño térmico optimizado y gestionando Water Usage Effectiveness.
En paralelo, las grandes tecnológicas lideran la transición hacia un suministro eléctrico limpio. Amazon alcanzó el 100% de energía renovable en 2023, siete años antes de lo previsto, con más de 500 proyectos solares y eólicos en 28 países. “Google busca operar con energía libre de carbono 24/7 para 2030, mientras que Microsoft apunta a ser 100% renovable en 2025 y a ser carbono negativo en 2030” señala Eduardo González, socio responsable de Energía y Recursos Naturales de KPMG en España. Estas empresas también invierten en almacenamiento energético, celdas de hidrógeno y reactores nucleares modulares para garantizar un suministro limpio y constante.
En palabras de Eduardo González, “estas medidas no solo mitigan el aumento de emisiones, la presión sobre las redes eléctricas o el consumo de agua, sino que también abren oportunidades. La demanda digital puede catalizar inversiones en renovables, modernizar redes eléctricas y fomentar la innovación en eficiencia energética. Además, la IA bien utilizada, puede optimizar el consumo energético en sectores como transporte, industria y edificación, contribuyendo a la descarbonización global”.
Pero el reto es aterrizar todas esas buenas intenciones. En este sentido, Eduardo González explica cómo la IA está redefiniendo tanto la estrategia como la operativa del sector energético. “En la planificación facilita la simulación de escenarios complejos, ayudando a diseñar hojas de ruta más precisas para alcanzar los objetivos de descarbonización. Por ejemplo, permite evaluar el impacto de distintas combinaciones de tecnologías limpias, políticas públicas o patrones de consumo sobre el sistema energético”.
Por su parte, en la operativa diaria la IA mejora la eficiencia y resiliencia de las redes eléctricas. “Algoritmos de aprendizaje automático permiten detectar fallos incipientes, gestionar la congestión de redes y ajustar el suministro en función de la variabilidad de fuentes como la solar o la eólica. Además, la IA potencia el mantenimiento predictivo y la automatización de decisiones, reduciendo costes y aumentando la fiabilidad del sistema”, destaca Eduardo González.
En definitiva, la inteligencia artificial puede acelerar la integración de energías renovables y fortalecer la resiliencia de las redes eléctricas en las siguientes áreas:
No obstante, asegurar la resiliencia climática no solo implica cumplir con los ambiciosos objetivos de descarbonización, que cuestionan la forma tradicional de producir bienes y servicios, sino también cómo gestionar los riesgos derivados del cambio climático, cuyos efectos se reflejan cada vez más en la actividad y el valor de las empresas. Tal como explica Germán García, director de Net Zero Advisory de KPMG en España la implementación de la IA facilita:
Asimismo, a medida que la inteligencia artificial se integra en los procesos corporativos, garantizar su alineación con los principios ESG se convierte en una prioridad estratégica. Esto exige marcos de gobernanza sólidos, que aseguren transparencia, rendición de cuentas y mitigación de impactos ambientales y sociales. A este respecto, Germán García apunta: “La transparencia comienza por que las empresas abran “la caja negra” de los modelos y expliquen, al menos a nivel de impacto, cómo la IA toma decisiones que afectan a las personas, comunidades y medio ambiente. Por ejemplo, si una empresa usa IA para calificar la sostenibilidad de proveedores, deberá comunicar los criterios y datos que el algoritmo emplea, de modo que las partes interesadas puedan entender y confiar en el proceso”.
Junto a la transparencia, se sitúa la rendición de cuentas. Lejos de delegar decisiones ambientales y sociales a “lo que diga la máquina”, las empresas deben establecer estructuras de supervisión -equipos humanos o comités de ética digital- que revisen regularmente el desempeño de la IA, identifiquen y evalúen sesgos y aseguren que la IA no perpetúe desigualdades ni genere impactos ambientales no deseados. “Por ejemplo, la IA puede procesar cantidades ingentes de datos climáticos más rápido que cualquier equipo humano, pero no garantiza por sí sola datos veraces o relevantes. Sin la validación adecuada, un modelo podría llegar a conclusiones erróneas por datos incompletos y desviar una estrategia climática corporativa», comparte Germán García.
Por tanto, garantizar que la IA se alinea con las estrategias y principios ESG requiere un enfoque integral: tecnologías e infraestructuras más “verdes”, ética desde el diseño, transparencia de los modelos, participación de grupos de interés y cumplimiento normativo.
En resumen, una economía digital energéticamente responsable es posible si se combinan tecnologías eficientes, energía limpia, políticas ambiciosas y colaboración público-privada. La compatibilidad entre IA y sostenibilidad no es automática: requiere acción coordinada entre gobiernos, empresas y sociedad civil. La IA puede acelerar la transición energética, siempre que se despliegue con responsabilidad, eficiencia y visión climática. Solo así podrá convertirse en una aliada legítima en la transición hacia modelos de negocio más sostenibles y resilientes.
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