El costo invisible de la IA empieza a mostrar su cara más concreta: una demanda de energía que crece a un ritmo imposible de ignorar. Los data centers, antes vistos como simples instalaciones de servidores, hoy son estructuras complejas que alimentan buena parte de la actividad económica digital. Cada chatbot, cada imagen generada por inteligencia artificial, cada sistema de recomendación online depende de estos centros. Pero el precio oculto de esa eficiencia es alto: una presión constante sobre redes eléctricas que ya muestran signos de saturación.

Según datos de Accenture, para 2033 los data centers podrían llegar a consumir el 23% de toda la energía eléctrica de Estados Unidos. En 2023, su demanda alcanzó los 176 TWh, y todo indica que esa cifra se triplicará en apenas siete años. La inteligencia artificial generativa es la principal responsable: necesita grandes volúmenes de procesamiento, refrigeración constante con agua y actividad permanente las 24 horas.

“El sistema de transmisión actual no está preparado para una expansión tan acelerada ni tan descentralizada geográficamente. Y si bien las energías renovables son clave para la transición, hoy por hoy no alcanzan a cubrir una demanda de esta magnitud”, advierte Belén Arce, líder de Sostenibilidad en Accenture.

El costo invisible de la IA en manos de los gigantes tecnológicos

Frente a esta presión, las grandes empresas tecnológicas —conocidas como hyperscalers— ya empezaron a moverse. Google, Meta y Microsoft encabezan proyectos de inversión en energías limpias, pero también avanzan con opciones que hace pocos años habrían parecido impensadas: reactores nucleares modulares, plantas a gas natural junto a los centros de datos y estrategias para evitar depender de las redes tradicionales de electricidad.

Esto cambia también el panorama para los proveedores de energía. Ya no alcanza con ofrecer suministro: deben adaptarse a nuevas formas de consumo y a demandas impredecibles. Accenture plantea una salida basada en cuatro líneas de acción:

• Redes eléctricas más inteligentes, capaces de escalar con rapidez y adaptarse a nuevas condiciones.
• Tarifas dinámicas que recompensen el uso eficiente y responsable de la energía.
• Coordinación anticipada con los hyperscalers para evitar cuellos de botella.
• Procesos de conexión más ágiles, sin perder control ni seguridad.

Además, hay regiones que todavía tienen margen para captar inversiones, siempre que puedan ofrecer cuatro condiciones básicas: energía estable, terrenos disponibles, conectividad adecuada y personal técnico calificado.

El costo invisible de la IA también llega a América Latina

Aunque el ritmo de instalación de data centers en América Latina es menor que en Estados Unidos o Europa, la discusión ya se abrió. En la Argentina, comenzaron a sonar alarmas sobre el impacto energético del avance de la IA. La preocupación no es solo por la demanda actual, sino por la que se avecina si el país busca posicionarse como un nodo regional de infraestructura digital.

Algunos países latinoamericanos aparecen en el radar global por su acceso a recursos renovables, menores costos energéticos y talento emergente. La región podría transformarse en una opción atractiva para nuevas inversiones, siempre y cuando logre garantizar un marco estable y reglas claras.

“La revolución de los data centers no se detiene. El mundo tiene ante sí la posibilidad de construir una infraestructura energética robusta, sostenible y escalable, capaz de sostener las ambiciones tecnológicas del presente y del futuro”, concluye el informe de Accenture.

El costo invisible de la IA exige decisiones concretas

El crecimiento de la inteligencia artificial plantea un dilema que ya no puede postergarse y es cómo sostener ese desarrollo sin poner en jaque la estabilidad eléctrica global. El costo invisible de la IA no se mide solo en dólares, sino en la capacidad de cada país para acompañar el ritmo tecnológico sin hipotecar sus recursos.

La respuesta no será única ni inmediata, pero cuanto antes se empiece a actuar, menor será la carga que haya que pagar más adelante.