Inteligencia artificial: cómo puede reducir el consumo de energía

La inteligencia artificial y la eficiencia energética mantienen una relación que plantea nuevos desafíos para la transformación digital. Mientras el desarrollo de esta tecnología incrementa la demanda de electricidad de los centros de datos, sus aplicaciones también pueden contribuir a reducir consumos innecesarios en industrias, edificios y redes eléctricas.

Según cifras de la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los centros de datos creció 17% en 2025 y podría duplicarse hacia 2030. Este escenario plantea la necesidad de evaluar no solo la energía que utiliza la IA, sino también los recursos que permite ahorrar mediante su aplicación en diferentes actividades.

El Foro Económico Mundial (WEF) aborda este desafío en su informe Net-Positive AI Energy, que analiza más de 130 casos de uso en más de 15 países. El documento propone medir el impacto energético de la inteligencia artificial considerando tanto su consumo como los beneficios que puede generar al optimizar otros sistemas.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a ahorrar energía?

Una de las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en la gestión energética es su capacidad para analizar información y detectar patrones de consumo que pueden pasar inadvertidos mediante procedimientos convencionales.

Para ello, se utilizan sensores, medidores inteligentes y dispositivos conectados mediante el Internet de las Cosas (IoT). Estas herramientas recopilan información sobre el funcionamiento de máquinas, edificios e instalaciones, que posteriormente puede analizarse mediante sistemas de IA.

Al combinar datos históricos con variables como temperatura, condiciones climáticas, horarios de funcionamiento y niveles de producción, la tecnología puede anticipar incrementos de demanda e identificar oportunidades para utilizar mejor la electricidad.

Marjorie Ann Guerra Neira, gerente de Digital Studios de TIVIT Latam, señala que el impacto energético de la IA debe analizarse más allá de los centros de datos, considerando su capacidad para optimizar industrias, redes y ciudades.

Entre sus aplicaciones destacan la detección de consumos anómalos, el mantenimiento predictivo de equipos, la regulación automática de sistemas de climatización y la planificación del uso de energías renovables.

Redes eléctricas e industrias: aplicaciones de la IA

La inteligencia artificial también permite coordinar diferentes fuentes de energía y ajustar su utilización según las necesidades de cada operación.

Un caso recogido por el Foro Económico Mundialmuestra cómo una plataforma que combina inteligencia artificial e Internet de las Cosas logró optimizar la gestión energética en una región industrial de China.

El sistema integró generación eólica y solar, almacenamiento, hidrógeno, vehículos eléctricos y procesos industriales. Según el caso presentado, la implementación permitió ahorrar 100.000 megavatios hora (MWh) y reducir en 5% la demanda máxima de electricidad.

Estos resultados corresponden a una experiencia específica y no representan un porcentaje de ahorro aplicable a todas las empresas o ciudades.

En actividades industriales, la IA puede analizar el funcionamiento de equipos y recomendar ajustes para evitar consumos innecesarios. En edificios, puede adaptar la iluminación y climatización a los horarios de ocupación, mientras que en redes eléctricas ayuda a anticipar variaciones de demanda y mejorar la planificación.

El desafío de reducir el consumo de la propia IA

Aunque estas aplicaciones ofrecen oportunidades para mejorar la eficiencia energética, su implementación también requiere infraestructura tecnológica, conectividad y capacidad de procesamiento.

Los centros de datos que sostienen numerosos servicios de inteligencia artificial necesitan electricidad para operar sus servidores y sistemas de refrigeración. Por ello, incorporar IA no garantiza automáticamente una reducción del consumo energético total.

El desafío consiste en comprobar si los ahorros obtenidos mediante su aplicación superan los recursos necesarios para desarrollar y ejecutar estas soluciones.

Para conseguirlo, las organizaciones deben conocer cuánto consumen sus operaciones, integrar información de sus equipos, identificar pérdidas y medir los resultados después de implementar herramientas digitales.

En el Perú, estas aplicaciones representan oportunidades para sectores como minería, industria, logística y servicios, donde el monitoreo de equipos y el análisis de datos pueden contribuir a una gestión más eficiente de los recursos.

Sin embargo, su aprovechamiento dependerá de factores como la infraestructura digital disponible, la calidad de los datos, la inversión tecnológica y la formación de profesionales especializados.

La transformación digital y la eficiencia energética plantean así un desafío compartido: utilizar la tecnología no solo para automatizar procesos, sino también para tomar mejores decisiones sobre el uso de recursos.

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