IA Consumirá Electricidad: Alerta sobre el 5% de uso en Latinoamérica para 2035
IA consumirá electricidad en proporciones alarmantes según recientes proyecciones de la Organización Latinoamericana de Energía (OLADE). Se estima que para el año 2035, el 5% del consumo eléctrico total en América Latina y el Caribe será absorbido por sistemas de inteligencia artificial. Este dato genera preocupación entre expertos y autoridades del sector energético, ya que representa un reto significativo en términos de infraestructura, sostenibilidad y políticas públicas.
A medida que la IA se integra más profundamente en industrias clave como la salud, las finanzas y la educación, su demanda energética se incrementa. La necesidad de alimentar centros de datos, redes neuronales y dispositivos inteligentes conlleva consecuencias que no deben ser ignoradas. Si bien este crecimiento ofrece beneficios, también requiere una mirada crítica a su impacto.
1. ¿Por qué la IA necesita tanta electricidad?
La inteligencia artificial no es simplemente software. Detrás de cada algoritmo, existe una infraestructura física: servidores, centros de datos, refrigeración, almacenamiento y redes. Todo esto consume electricidad constantemente.
Por ejemplo, el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje de gran escala puede requerir el equivalente energético de decenas de hogares durante varios días. Este proceso se repite cada vez que se actualizan los modelos o se entrena uno nuevo. Además, el uso constante de IA en servicios como asistentes virtuales, motores de recomendación o análisis de datos en tiempo real continúa elevando la demanda.
Principales factores del alto consumo energético:
- Entrenamiento de modelos complejos (deep learning).
- Almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
- Requerimientos constantes de computación en la nube.
- Infraestructura física de servidores y centros de datos.
- Sistemas de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento.
Incluso con avances en eficiencia, el consumo sigue en aumento debido al crecimiento exponencial de la demanda de IA en todos los sectores.
2. IA consumirá electricidad: evolución del consumo proyectado
Según la OLADE, el consumo eléctrico por parte de la IA en la región pasará del 1.2% en 2025 al 5% en 2035. Esta cifra puede parecer pequeña, pero representa una carga considerable para países cuya infraestructura energética aún tiene margen de mejora.
La siguiente gráfica ilustra la proyección del consumo energético de la IA en América Latina y el Caribe: Esta tendencia creciente no solo debe observarse como un fenómeno tecnológico, sino también como una llamada de atención para planificadores energéticos, inversores y formuladores de políticas públicas. La región necesita una estrategia proactiva para afrontar esta transformación.
3. Impacto en la red eléctrica regional
El aumento en el consumo energético por parte de la IA puede generar consecuencias importantes en la red eléctrica de varios países. Algunos de ellos ya enfrentan dificultades para abastecer la demanda general, especialmente en zonas rurales o de difícil acceso. La incorporación de cargas constantes y de alta potencia, como las que requieren los centros de datos, podría saturar las redes existentes.
Tabla: Capacidad eléctrica y consumo proyectado por IA en 2035
| País | Capacidad actual (GW) | Proyección de uso IA (GW) | % del total |
| Brasil | 180 | 9 | 5% |
| México | 80 | 4 | 5% |
| Argentina | 40 | 2 | 5% |
| Colombia | 35 | 1.75 | 5% |
| Perú | 15 | 0.75 | 5% |
Como se observa, la presión en las redes nacionales podría incrementar si no se moderniza la infraestructura y no se diversifica la matriz energética.
4. Tecnologías que más demandarán energía
El desarrollo tecnológico no ocurre de forma homogénea, por lo que algunos sectores tendrán mayor impacto que otros. En América Latina, las siguientes tecnologías impulsadas por IA destacarán por su uso intensivo de energía:
- Chatbots y asistentes virtuales: ya se utilizan en bancos, comercios y servicios públicos.
- Sistemas de vigilancia inteligente: crecen en ciudades para el control de seguridad.
- Automatización industrial: en sectores como minería, agricultura y manufactura.
- EdTech con IA: plataformas educativas personalizadas, en crecimiento tras la pandemia.
Todas estas aplicaciones requieren conectividad constante y procesamiento en tiempo real, lo que implica una alta carga energética.
5. Sostenibilidad y alternativas verdes
La preocupación sobre el aumento del consumo eléctrico por parte de la IA también está acelerando la búsqueda de soluciones sostenibles. Afortunadamente, hay iniciativas en marcha tanto en el sector privado como en el público.
Lista: Medidas para reducir el impacto energético de la IA
- Migración a centros de datos alimentados con energía renovable (solar, eólica, hidroeléctrica).
- Diseño de algoritmos más eficientes para reducir el cómputo requerido.
- Enfriamiento ecológico basado en inteligencia artificial para optimizar temperatura.
- Uso de hardware reciclado o diseñado para eficiencia energética.
- Certificaciones verdes para proveedores de servicios de IA.
Estas acciones buscan garantizar que el avance tecnológico no signifique mayor daño al medio ambiente. Una IA responsable también debe ser energéticamente responsable.
6. IA consumirá electricidad: retos para las políticas públicas
La afirmación de que IA consumirá electricidad también plantea un debate político urgente. Los gobiernos de la región necesitan crear marcos regulatorios que acompañen este fenómeno. Si no se toman medidas desde ahora, el desarrollo podría derivar en desequilibrios energéticos o desigualdades en el acceso.
Entre las políticas recomendadas se encuentran:
- Incentivos fiscales para empresas que inviertan en centros de datos sostenibles.
- Regulación sobre eficiencia energética en infraestructura tecnológica.
- Transparencia en el uso de recursos por parte de las grandes corporaciones tecnológicas.
- Cooperación regional para crear estándares comunes.
El papel del Estado será clave para que el crecimiento no deje a nadie atrás ni comprometa los objetivos climáticos.
7. ¿Es posible un crecimiento energético responsable?
Aunque IA consumirá electricidad de forma creciente, también puede formar parte de la solución. Muchas aplicaciones de IA están ayudando a mejorar la eficiencia energética en fábricas, hogares y ciudades inteligentes.
Ejemplos concretos incluyen:
- Sistemas de predicción del consumo eléctrico.
- Automatización de iluminación y climatización en edificios.
- Mantenimiento predictivo de redes eléctricas.
- Control inteligente de energías renovables intermitentes.
Por tanto, el crecimiento de la IA no debe verse solo como una amenaza, sino como una oportunidad para rediseñar nuestras estructuras energéticas hacia un futuro más inteligente y limpio.
Conclusión
El pronóstico de que IA consumirá electricidad hasta representar el 5% del consumo total en América Latina y el Caribe para 2035 no debe tomarse a la ligera. Este dato refleja tanto el poder de transformación de la inteligencia artificial como los riesgos que conlleva si no se maneja adecuadamente.
El momento para actuar es ahora. Las decisiones que se tomen en esta década serán determinantes. Si se prioriza la innovación sostenible, se modernizan las redes y se regula con visión de futuro, es posible que el crecimiento de la IA se convierta en una oportunidad, no en una amenaza. En definitiva, el desafío está planteado: ¿será América Latina capaz de integrar inteligencia artificial sin poner en riesgo su estabilidad energética? La respuesta dependerá de una colaboración efectiva entre gobiernos, empresas tecnológicas y ciudadanos comprometidos.
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