Un nuevo análisis derriba el mito del enorme consumo energético atribuido a la IA

El nuevo informe derribó una de las ideas más instaladas sobre la inteligencia artificial, esa que señalaba un consumo desorbitado capaz de presionar aún más al clima. El estudio mostró cifras inesperadas, muy lejos de los temores que marcaban el debate ambiental.

El análisis, firmado por Anthony Harding y Juan Moreno-Cruz, midió por primera vez el impacto energético estadounidense si la IA se extendiera de forma masiva, y reveló un dato que sorprendió a especialistas: “la adopción de IA podría sumar solo 28 PJ de energía y 896 ktCO₂ al año”, una porción mínima dentro del total nacional.

El trabajo combinó datos laborales, productivos y ambientales, un enfoque que permitió entender cómo cambia el uso de energía cuando sube la productividad en distintos sectores. Las diferencias entre industrias fueron notorias, porque no todos los ámbitos usan la misma infraestructura ni sostienen la misma demanda energética.

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Sectores intensivos en energía, como algunos ligados a transporte o construcción, registraron aumentos proporcionales más visibles, mientras que áreas editoriales, informativas o de servicios casi no movieron el amperímetro. El contraste marcó la importancia de estudiar el rol ambiental de la IA sin simplificaciones.

El informe también comparó esos resultados con estimaciones técnicas de entrenamiento e inferencia, y encontró que incluso los modelos más usados aportan un porcentaje muy pequeño dentro del consumo total. La energía que usan los centros de datos representa apenas una fracción del movimiento económico general, algo que desafía visiones alarmistas.

Los autores destacaron, además, que la IA puede optimizar procesos industriales y mejorar la gestión eléctrica, lo que podría reducir consumos en sectores que hoy presentan ineficiencias. Esa posibilidad refuerza la idea de que el impacto neto podría ser aún menor que el estimado en el trabajo.

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El estudio reconoció limitaciones, como el uso de datos energéticos de 2014, aunque aclaró que las proyecciones ajustadas a 2023 cambian poco. También señaló que las conclusiones aplican al contexto estadounidense, ya que matrices energéticas basadas en carbón o renovables podrían modificar los resultados.

La investigación instaló una mirada más matizada sobre el vínculo entre IA y clima, con un mensaje central que reconfigura la discusión: el impacto agregado es pequeño y la tecnología podría transformarse en una aliada ambiental, no en la amenaza que muchos imaginaban.