Redacción Digital Inside España
El despliegue acelerado de la inteligencia artificial se ha convertido en uno de los retos energéticos más relevantes de la década. Según la Agencia Internacional de la Energía, el consumo eléctrico vinculado al procesamiento de datos y a los centros de datos podría duplicarse antes de 2030, impulsado por la expansión de la IA generativa y de los servicios digitales avanzados. El rápido despliegue de la inteligencia artificial se está convirtiendo en uno de los principales vectores de aumento del consumo eléctrico asociado al procesamiento de datos y a los centros de datos a escala global.
En España, el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico ha situado la atención en la eficiencia energética de estas infraestructuras digitales. El objetivo es avanzar hacia modelos más sostenibles mediante regulaciones alineadas con las directivas europeas, que exigen mayor transparencia sobre el consumo de energía y las emisiones asociadas a los centros de datos, considerados infraestructuras clave tanto para la economía como para el funcionamiento de la sociedad digital. En España, el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico ha situado la eficiencia energética de los centros de datos y la transparencia sobre su consumo y emisiones en el centro de la regulación alineada con las directivas europeas.
En este escenario de transformación tecnológica y transición energética, el centro de formación MINT, especializado en industria 4.0 y energías renovables, ha analizado el impacto real del gasto energético derivado del uso de la IA y su relación directa con el desarrollo de las energías limpias, apoyándose en la visión de dos profesionales vinculados a su Máster en Energías Renovables y Eficiencia Energética.
El impacto de la IA comienza en el uso cotidiano. Rubén Linacero, ingeniero en Energías Renovables y experto del Máster en Energías Renovables y Eficiencia Energética de MINT explica que: “cada vez que utilizamos una herramienta de IA estamos activando servidores en remoto que consumen energía y generan calor, lo que obliga a utilizar sistemas de refrigeración muy intensivos desde el punto de vista energético”.
Según los expertos de MINT, cada consulta a una herramienta de IA conlleva un consumo medio estimado de 0,3Wh, de modo que alrededor de mil consultas equivalen al consumo eléctrico diario de un frigorífico doméstico de 300Wh. Este volumen es fácilmente alcanzable en entornos laborales si se suma el uso de todo el personal, lo que multiplica el impacto de la IA a escala empresarial.
La mayor parte del consumo energético asociado a la IA, no obstante; se concentra en los centros de procesamiento de datos. Estas instalaciones han crecido con rapidez para atender las necesidades de potencia de cálculo de la IA generativa. Desde el Máster en Energías Renovables de MINT se apunta que cada año se ponen en marcha entre 120 y 140 centros de datos de hiperescala, impulsados directamente por esta demanda digital.
Pese al aumento del número de instalaciones, los expertos destacan una mejora significativa en su eficiencia. El indicador PUE (Power Usage Effectiveness), que mide la relación entre el consumo total del centro y la energía destinada realmente al procesamiento de datos, ha pasado de valores superiores a 2,5 en los primeros centros a niveles próximos a 1,2 en los actuales. Esto implica que más del 80% de la energía consumida se utiliza de forma efectiva en el procesamiento de información, reduciendo la proporción destinada a climatización y otros sistemas auxiliares.
La relación entre IA y energías renovables se consolida a medida que crece la demanda digital. Desde MINT se indica que los centros de datos están empezando a integrar generación renovable propia, especialmente solar fotovoltaica, por su facilidad de predicción y su encaje con el consumo diurno. En paralelo, la magnitud de la demanda abre la puerta a soluciones como parques eólicos dedicados, que aportan mayor densidad energética.
Los expertos de MINT recuerdan que, al igual que ocurre con las criptomonedas, en este ámbito la energía se transforma de manera directa en activos y servicios digitales, y que el destino de cada kilovatio hora depende del mercado y de las condiciones del entorno. La IA, además, requiere una calidad de suministro especialmente elevada: los centros de datos no pueden permitirse interrupciones y necesitan redundancia y sistemas de respaldo que, de forma tradicional, han dependido del diésel.
Para reducir esta dependencia de combustibles fósiles, el sector explora alternativas más sostenibles, entre las que se incluyen el hidrógeno verde, los biocombustibles, pequeños reactores nucleares y el uso de recursos como la energía hidroeléctrica y geotérmica. En este marco surgen los denominados “centros de datos verdes”, que se plantean como una solución relevante, aunque los expertos de MINT subrayan que su sostenibilidad debe evaluarse considerando todo el ciclo de vida de la infraestructura, desde la construcción hasta el desmantelamiento.
La paradoja energética de la inteligencia artificial
Desde MINT se plantea que la IA configura una paradoja energética. Por un lado, impulsa un incremento notable de la demanda de electricidad; por otro, se presenta como una herramienta clave para optimizar las redes eléctricas, la industria del transporte y el sector de la edificación, que concentran cerca del 95 % del consumo energético final.
Los expertos del centro consideran que la IA puede contribuir de forma significativa a la transición energética si se orienta hacia la eficiencia y se apoya en un mix basado en energías renovables. En cambio, si su crecimiento se produce sin planificación ni control, podría poner en riesgo los objetivos de descarbonización.
Como centro de formación especializado en industria 4.0 y energías renovables, MINT sitúa parte de la respuesta en la capacitación profesional. La institución apuesta por preparar perfiles capaces de entender el impacto energético de la digitalización, interpretar los requisitos de disponibilidad y calidad del suministro que exigen los centros de datos y diseñar soluciones tecnológicas que integren criterios de eficiencia y sostenibilidad. En este enfoque, la gestión del equilibrio entre el crecimiento de la IA y la transición energética se convierte en una competencia central para los futuros responsables de tecnología y energía en las organizaciones.
