Mientras el mundo celebra los avances en Inteligencia Artificial (IA) generativa, la expansión de los modelos fundacionales y el inminente surgimiento del cómputo cuántico, hay una pregunta que rara vez nos hacemos con suficiente urgencia: ¿tenemos la energía necesaria para sostener esta revolución?
Tan sólo hace unos dos años la IA generativa era apenas un experimento de laboratorio, una mera curiosidad que comenzaba a explorarse. Hoy, solo unos años después, es el motor de nuevas industrias, un cambio de paradigma... y también una fuente de creciente preocupación energética.
Entrenar un modelo de lenguaje de gran escala puede consumir más electricidad que 100 hogares en un año. Y eso es solo el inicio. Cada prompt, cada imagen generada, cada inferencia en tiempo real suma millones de operaciones computacionales que requieren electricidad. La infraestructura que sostiene este universo —centros de datos, clústeres de GPUs, sistemas de enfriamiento— representa una demanda que crece a un ritmo exponencial.
Y aún no entra en escena el cómputo cuántico, cuya promesa también implica un desafío monumental en términos de consumo energético y estabilización térmica.
El problema es que no estamos acelerando al mismo ritmo en el desarrollo de modelos energéticos sustentables. Las energías renovables avanzan, sí, pero enfrentan límites estructurales. Algunas tecnologías prometedoras como los paneles solares bifaciales, las microredes inteligentes, las baterías de estado sólido o el hidrógeno verde todavía luchan por salir del laboratorio o escalar con eficiencia industrial.
Hoy, la mayoría de los centros de datos funcionan con matrices energéticas mixtas. Solo una parte —en el mejor de los casos— proviene de fuentes limpias. Y el crecimiento de la demanda tecnológica amenaza con desbordar esa proporción.
Para dimensionar el reto: se estima que los centros de datos ya consumen entre el 1.5% y el 2% de la electricidad mundial. Algunas proyecciones indican que podrían alcanzar el 4% para 2030. En regiones como Irlanda o Singapur, su expansión está siendo regulada o incluso pausada, por temor a colapsar redes eléctricas nacionales.
La vida cotidiana digital también contribuye con reuniones virtuales, videojuegos en línea, contenido en streaming y dispositivos conectados multiplican la demanda energética con cada clic. La IA no viene sola, arrastra consigo una vida digital que consume, y mucho.
La paradoja es evidente. Adoptamos tecnologías para ser más ágiles y eficientes… pero lo hacemos con modelos energéticos del siglo XX. ¿Cuántos proyectos fallan por falta de planeación energética? ¿Cuántos pilotos de IA se quedan en la nube sin consolidarse, mientras consumen recursos sin retorno?
Hoy más que nunca, transformar digitalmente no debe ser sinónimo de consumir sin control. Necesitamos estrategias tecnológicas bien acotadas, sostenibles desde el punto de vista energético y con métricas claras de impacto.
La siguiente revolución no será la de la IA ni la del cómputo cuántico. Será la revolución de cómo generamos, distribuimos y usamos la energía. Y quienes no se preparen, no solo quedarán fuera: pagarán un precio alto, tanto económico como ambiental.
Desde mi experiencia veo un riesgo claro: avanzar tecnológicamente sin una base energética sólida es construir sobre un vacío.
Este es el momento de decidir no solo qué tecnología adoptamos, sino cómo la sostenemos. La eficiencia energética debe convertirse en una prioridad estratégica. Porque en la carrera por innovar, quien no optimiza, pierde el paso.
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Nota del editor: Bruno Juanes es CEO Inetum North Latam. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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