El coste energético que nadie te cuenta de la inteligencia artificial
Cuando hablamos de inteligencia artificial, solemos pensar en las aplicaciones: chatbots, análisis de datos, automatización. Lo que raramente sale a la conversación es el consumo energético brutalmente alto que hay detrás de cada modelo entrenado y ejecutado. Y eso es un problema que afecta directamente a tu bolsillo y al de tu comunidad.
Los centros de datos que alojan estos sistemas consumieron aproximadamente 415 TWh de electricidad en 2024. Para dimensionarlo: eso es lo que consume un país pequeño. Pero aquí viene lo peor. Según la Agencia Internacional de la Energía, se espera que esa cifra más que se duplique hasta alcanzar 945 TWh en 2030. Es decir, en seis años el consumo se irá casi al doble. Y eso sin cambiar nada en la forma en que operamos.
¿Por qué sucede esto? Los servidores que ejecutan IA requieren electricidad continua, pero además necesitan sistemas de refrigeración extremadamente potentes para no colapsar por el calor que generan. Esos sistemas de enfriamiento gastan agua en cantidades descomunales. Estamos hablando de un impacto directo en los recursos locales de las comunidades donde se ubican estos centros.
En España la situación es particular. Ya hemos vivido olas de calor extremo. La AEMET registró julio de 2026 como el mes más cálido de la historia del país, con 25,7 °C de media. En un escenario así, meter más demanda energética e hídrica en la ecuación agrava el problema. Competimos por recursos escasos mientras la temperatura sigue subiendo.
¿Qué significa esto para ti?
No se trata solo de un tema ambiental abstracto. Si eres empresario, profesional jurídico o estás metido en inmuebles, hay varios aspectos que debes considerar:
- La presión regulatoria solo aumentará. Los gobiernos comenzarán a fijar límites al consumo energético de tecnologías como la IA. Eso afectará a qué herramientas puedes usar y cómo.
- El coste de la energía seguirá subiendo. Los centros de datos compiten por electricidad en mercados cada vez más tensos. Eso se trasladará a cualquier servicio que uses basado en IA.
- El acceso al agua en zonas donde se ubican infraestructuras tecnológicas puede convertirse en un factor crítico para decisiones inmobiliarias y de inversión.
Es posible que la IA sea una herramienta clave para optimizar eficiencia energética en otros sectores y contribuir a la lucha contra el cambio climático. Pero eso solo sucede si asumimos conscientemente que la propia tecnología consume recursos que tiene un coste real. No podemos seguir discutiendo sobre capacidades técnicas sin preguntarnos de verdad cómo hacemos esto compatible con los compromisos climáticos que dice tener la sociedad.
El debate ya no es si usamos IA o no. Es cómo lo hacemos sin hipotecar recursos que otros necesitan.
