El crecimiento de la IA está remodelando tanto la industria energética como la ciencia ambiental. En el sector energético, el aprendizaje automático se utiliza para optimizar desde pronósticos de energías renovables hasta la fiabilidad de la red.

Al mismo tiempo, el propio funcionamiento de la IA requiere un consumo significativo de electricidad. Por ejemplo, los centros de datos (que ejecutan servicios de IA) ya consumieron alrededor de 415 TWh en 2024 – aproximadamente el 1,5 % de la electricidad mundial – y se proyecta que esta cifra se más que duplique para 2030.

Satisfacer esta demanda requerirá fuentes diversas: la AIE estima que aproximadamente la mitad de la electricidad nueva para centros de datos provendrá de renovables (con gas natural, nuclear y otras fuentes completando el resto). Esta dualidad – la IA necesita energía mientras ayuda a gestionarla – significa que la energía y la tecnología están en un camino conjunto.

Aplicaciones de la IA en el Sector Energético

La IA ya está transformando cómo producimos, distribuimos y consumimos energía. Las aplicaciones clave incluyen:

• Pronóstico e Integración de Renovables: El aprendizaje automático puede mejorar drásticamente los pronósticos a corto y medio plazo de la producción eólica y solar. Al analizar grandes volúmenes de datos meteorológicos y de la red, la IA facilita la integración de renovables variables sin desperdiciar energía.
  Por ejemplo, un informe de IRENA de 2019 señala que los pronósticos meteorológicos y de generación impulsados por IA podrían reducir las limitaciones de la solar y eólica. La AIE también enfatiza que los pronósticos basados en IA ayudan a equilibrar las redes con generación distribuida, “reduciendo limitaciones y emisiones” de renovables.
  Predicciones más precisas permiten a los operadores ofertar mejor en los mercados energéticos y despachar generación con mayor eficiencia.
• Optimización y Resiliencia de la Red: Las redes eléctricas modernas son complejas y a menudo se ven tensionadas por picos de demanda. La IA ayuda detectando automáticamente fallos y gestionando el flujo.
  Por ejemplo, los sistemas basados en IA pueden identificar fallos en equipos más rápido, reduciendo las interrupciones entre un 30 y 50 %. Los sensores inteligentes y algoritmos de control también pueden aumentar la capacidad efectiva de las líneas de transmisión.
  La AIE proyecta que las herramientas de IA podrían desbloquear hasta 175 GW de capacidad adicional de transmisión sin necesidad de construir nuevas líneas. En una “red inteligente” digitalizada, la IA aprende continuamente los patrones de carga para reducir picos y equilibrar la oferta.
• Eficiencia Industrial y en Edificios: La IA se usa ampliamente para optimizar el uso energético en fábricas, refinerías, oficinas y hogares. En la industria, acelera el diseño y optimiza procesos.
  La AIE informa que aplicar la IA existente al consumo energético industrial podría ahorrar más energía que el consumo anual total de México. En edificios, la IA gestiona calefacción, refrigeración e iluminación.
  Los sistemas de control HVAC basados en IA, si se implementaran globalmente, podrían reducir la demanda eléctrica en aproximadamente 300 TWh al año (similar a la generación anual combinada de Australia y Nueva Zelanda). En transporte y movilidad, la IA optimiza el flujo de tráfico y la logística: una estimación sugiere que la planificación de rutas con IA podría ahorrar tanta energía como la que usan 120 millones de autos al año, aunque se deben gestionar los efectos rebote (como mayor conducción).
• Almacenamiento de Energía y Operaciones de Mercado: La IA es crucial para el almacenamiento energético y el diseño de mercados eléctricos. En sistemas de baterías, la IA aprende patrones de precios y demanda para comprar/almacenar energía cuando es barata y venderla cuando es valiosa.
  Por ejemplo, el proyecto de batería Hornsdale de Tesla en Australia utiliza un “autobidder” de IA que multiplica por cinco los ingresos comparado con ofertas humanas. En mercados en tiempo real, los algoritmos de IA pueden negociar energía en milisegundos para mantener el equilibrio de la red.
  IRENA señala que estos modelos “avanzados de IA” son ideales para gestionar mercados intradía y demanda flexible.
• Mantenimiento y Pronóstico: Más allá de los flujos energéticos, la IA ayuda en el mantenimiento predictivo. Sensores en turbinas, transformadores y calderas alimentan modelos de IA que predicen fallos antes de que ocurran.
  Esto reduce tiempos de inactividad y prolonga la vida útil del equipo. En petróleo y gas, la IA ya detecta fugas y predice el estado de los oleoductos. En renovables, la IA puede estimar cuándo una turbina eólica necesita mantenimiento, asegurando mayor tiempo operativo y menos desperdicio energético.

En conjunto, estas aplicaciones ayudan a reducir costos, aumentar la fiabilidad y disminuir emisiones. La AIE señala que usar IA en todo el sistema eléctrico puede reducir directamente las emisiones operativas – por ejemplo, mejorando la eficiencia de plantas u optimizando la mezcla de combustibles – incluso cuando la demanda energética impulsada por IA crece.

Aplicaciones de la IA en la Conservación Ambiental

Fuera del sector energético, la IA es una herramienta poderosa para el medio ambiente y la ciencia climática. Destaca en la detección de patrones y anomalías en grandes conjuntos de datos, siendo útil para monitoreo, modelado y gestión:

• Modelado Climático y Meteorológico: Las principales agencias científicas usan ahora IA para hacer modelos climáticos y meteorológicos más precisos. Por ejemplo, NASA e IBM lanzaron el modelo abierto de IA para clima y tiempo Prithvi, entrenado con décadas de datos históricos.
  Este modelo puede mejorar la resolución espacial de simulaciones climáticas (hasta escalas regionales) y perfeccionar pronósticos a corto plazo. Estos modelos de IA permiten mejores predicciones de fenómenos extremos y tendencias climáticas, informando directamente la planificación de adaptación.
• Monitoreo de Deforestación y Uso del Suelo: Los satélites generan petabytes de imágenes terrestres. La IA analiza estas imágenes para monitorear bosques y uso del suelo.
  Por ejemplo, plataformas impulsadas por IA se han usado en más de 30 países para mapear millones de hectáreas de deforestación y estimar el carbono almacenado en bosques. Al automatizar el análisis de imágenes, la IA proporciona a los conservacionistas mapas casi en tiempo real de pérdida de hábitat y ayuda a focalizar la reforestación.
  Técnicas similares rastrean la expansión urbana, el derretimiento de glaciares y otros cambios en la cobertura terrestre que afectan el carbono y la biodiversidad.
• Limpieza de Océanos y Contaminación: La IA también ayuda a mapear la contaminación y guiar la limpieza. Organizaciones como The Ocean Cleanup usan visión artificial para detectar y mapear plásticos flotantes en regiones oceánicas remotas.
  Al entrenar IA con imágenes satelitales y de drones, crean mapas detallados de contaminación para que los barcos de limpieza puedan focalizar áreas de alta concentración eficientemente. La IA también se usa en vertederos y plantas de reciclaje: el sistema de IA de una startup escaneó miles de millones de residuos e identificó decenas de miles de toneladas de material reciclable que se estaba desechando.
  En ambos casos, la IA acelera procesos que antes se hacían manualmente o no se realizaban.
• Agua y Agricultura: En la gestión del agua, la IA modela pronósticos de sequías e inundaciones integrando datos meteorológicos, del suelo y de uso. Los agricultores usan herramientas de “agricultura de precisión” (a menudo impulsadas por IA) para optimizar riego y fertilización, aumentando rendimientos y reduciendo escorrentías.
  Expertos globales señalan que la IA puede acelerar la adopción de prácticas agrícolas sostenibles, reduciendo desperdicios y conservando recursos. (Por ejemplo, sistemas de riego con IA han demostrado ahorros de hasta un 40 % en uso de agua y energía.)
• Respuesta a Desastres y Biodiversidad: Los servicios de emergencia usan IA para predecir la propagación de incendios forestales, optimizar rutas de evacuación e incluso coordinar la logística de ayuda.
  Se entrenan modelos de IA para leer imágenes satelitales en busca de señales de sequías o brotes de plagas (alertas tempranas para agricultores). La conservación de fauna usa IA para identificar animales en videos de cámaras trampa o grabaciones de audio, ayudando a proteger especies en peligro.
  Un sistema de IA en África, por ejemplo, aprendió a predecir patrones climáticos regionales para alertar a comunidades en Burundi, Chad y Sudán sobre próximas inundaciones o sequías.

Estas aplicaciones muestran el amplio valor de la IA: procesar datos ambientales complejos en tiempo real, proporcionando información (por ejemplo, sobre emisiones, uso de recursos o cambios en ecosistemas) que los humanos solos no podrían manejar.
Como destaca la iniciativa IA para el Planeta de la UNESCO, combinar IA con datos globales puede potenciar mejores decisiones – por ejemplo, creando sistemas de alerta temprana para fenómenos meteorológicos severos y subida del nivel del mar para proteger a más de tres mil millones de personas vulnerables.

Desafíos y Consideraciones Éticas

A pesar de su potencial, la IA también plantea desafíos importantes para el uso energético y el medio ambiente:

• Consumo Energético y Huella de Carbono: Entrenar y ejecutar modelos de IA – especialmente los grandes modelos de lenguaje (LLM) – consume mucha electricidad. La AIE advierte que los centros de datos son de los consumidores de electricidad de más rápido crecimiento.
  La IA generativa ya tiene una carga energética comparable a la de un país pequeño. Según la UNESCO, una sola consulta a un modelo de IA puede usar ~0,34 Wh (lo que equivale a más de 300 GWh anuales a nivel global, similar al consumo anual de 3 millones de personas).
  Si no se controla, la participación de la IA en las emisiones globales podría aumentar del ~0,5 % actual a entre 1 y 1,5 % para 2035. (En comparación, las aplicaciones finales de IA podrían reducir el CO₂ del sector energético hasta en un 5 % para 2035 – un beneficio mucho mayor que la huella de la IA – pero lograrlo requiere superar muchas barreras.)
• Consumo de Recursos: Construir y enfriar centros de datos requiere materias primas y agua. Producir una sola computadora para IA puede demandar cientos de kilos de minerales y metales, y los chips especializados usan elementos raros como el galio (más del 99 % del refinado de galio está en China).
  Esto contribuye a la generación de residuos electrónicos y al impacto minero. Los centros de datos también consumen enormes volúmenes de agua para refrigeración – una estimación sugiere que la refrigeración relacionada con IA podría usar más de seis veces el consumo nacional de agua de Dinamarca.
  Estos impactos implican que debemos gestionar cuidadosamente el crecimiento de la IA.
• Efectos Rebote y Equidad: Las ganancias de eficiencia de la IA pueden verse contrarrestadas si los usuarios aumentan su consumo (por ejemplo, viajes o uso energético más baratos). La AIE advierte que sin políticas cuidadosas, el beneficio climático neto de la IA podría verse socavado por efectos rebote.
  Además, la adopción de IA es desigual: solo unos pocos países y empresas cuentan actualmente con la infraestructura y datos para aprovechar plenamente la IA. La AIE señala que el sector energético carece de experiencia en IA en comparación con las industrias tecnológicas, y muchas regiones (especialmente en el Sur Global) tienen centros de datos limitados.
  Esto podría agravar las brechas digitales si no se aborda.
• Cuestiones Éticas y de Gobernanza: Más allá del carbono, la IA conlleva riesgos sociales. La toma de decisiones automatizada en energía y medio ambiente debe ser justa y transparente.
  La privacidad (por ejemplo, en medidores inteligentes), el sesgo en algoritmos y la ciberseguridad en infraestructuras críticas son preocupaciones serias. Los expertos enfatizan la necesidad de normas y políticas: iniciativas de la UNESCO y la ONU animan a los países a adoptar directrices éticas y de sostenibilidad para la IA.
  Por ejemplo, la recomendación ética de la UNESCO sobre IA (2021) incluye un capítulo sobre impacto ambiental. Los marcos colaborativos y regulaciones serán esenciales para asegurar que las herramientas de IA realmente sirvan a los objetivos de sostenibilidad sin causar daños no deseados.

Iniciativas Globales y Perspectivas Futuras

Gobiernos y organismos internacionales están reconociendo el papel de la IA. Por ejemplo, el Departamento de Energía de EE. UU. ha lanzado programas para modernizar la red con IA.

Un informe del DOE (2024) destaca la IA en la planificación, permisos y resiliencia de la red, e incluso contempla que los LLM ayuden en revisiones federales. De manera similar, la AIE ha publicado su propio análisis global (“Energía e IA”, 2025) para orientar a los responsables políticos.

Por su parte, la UNESCO, a través de la Alianza IA para el Planeta (con PNUD, socios tecnológicos y ONG), busca priorizar y escalar soluciones de IA para el cambio climático. Sus objetivos incluyen identificar los principales casos de uso de IA (por ejemplo, seguimiento de emisiones) y conectar innovaciones con financiamiento y actores clave.

De cara al futuro, la influencia de la IA solo crecerá. Avances como modelos más pequeños y eficientes pueden reducir drásticamente la huella de la IA. 

Al mismo tiempo, las soluciones energéticas impulsadas por IA (como redes renovables inteligentes y pronósticos climáticos adaptativos) ofrecen herramientas para enfrentar la crisis climática. Aprovechar estos beneficios requerirá continuar con I+D, compartir datos abiertos y políticas responsables.

Como señala el Foro Económico Mundial, la IA no es una solución mágica – pero con esfuerzo colaborativo, puede ser un potente acelerador para la energía sostenible y la gestión ambiental.

>>> Aprende más:

IA en Medicina y Atención Sanitaria

IA en la Agricultura Inteligente

La IA está revolucionando los sistemas energéticos y la ciencia ambiental, ofreciendo mayor eficiencia y nuevos conocimientos iea.org science.nasa.gov. Sin embargo, su rápido crecimiento también consume energía y recursos, generando preocupaciones sobre sostenibilidad unesco.org unep.org.

El impacto neto dependerá de gestionar tanto las demandas de la IA como su potencial: desplegar IA para reducir emisiones y proteger ecosistemas, mientras se minimiza la propia huella ambiental de la IA.

Iniciativas internacionales (AIE, UNESCO, DOE, etc.) subrayan que la política, la innovación y la cooperación global son esenciales para asegurar que la IA sea un aliado – no un adversario – en la lucha contra el cambio climático y en la transición hacia energías limpias iea.org unesco.org.