¿Es la IA una tendencia o una transformación?

La Inteligencia Artificial (IA) ha captado la atención y la inversión mundial. Se espera que el gasto global en tecnologías de IA supere los 600.000 millones de euros para 2030, según un informe de Strand Partners y AWS, mientras que el número de modelos generativos se ha multiplicado de forma exponencial en tan solo dos años. Los críticos establecen paralelismos con burbujas anteriores y señalan valoraciones elevadas no respaldadas por ingresos. Esto nos lleva a la pregunta: ¿Es la IA una exageración o una transformación?

La verdadera pregunta hoy no es si la IA moldeará nuestra vida, nuestro trabajo y los sistemas que alimentan nuestro mundo. Ya lo está haciendo. La pregunta es si guiaremos esta fuerza tecnológica para acelerar la descarbonización del sistema energético y aportar un gran valor social, o si permitiremos que evolucione sin un propósito significativo ni alcance su potencial.

Un área donde la tecnología ya está teniendo un impacto medible es la forma en que gestionamos y consumimos la electricidad. Por primera vez desde que la electricidad comenzó a alimentar nuestros hogares en el siglo XIX, las personas están dejando atrás el papel de consumidores pasivos. La IA está acelerando la era del prosumidor, donde hogares y empresas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre cuándo producir, almacenar y gestionar activamente su propia energía.

Al convertir grandes volúmenes de datos en información procesable, la IA permite que decisiones que antes estaban reservadas a los ingenieros puedan tomarse basándose en datos por cualquier persona. Esta democratización de la energía ya es visible hoy en microrredes y centrales eléctricas virtuales (VPP), donde la IA optimiza cuándo generar, comprar o vender electricidad.

En un estudio reciente realizado en 600 edificios educativos de Estocolmo, nuestro Sustainability Research Institute cuantificó el efecto neto de la optimización de HVAC impulsada por IA: el coste energético y de carbono de la propia infraestructura de IA queda ampliamente compensado por los ahorros que permite, en una proporción de 1:200. En términos prácticos, añadir 1 tCO₂ para construir y operar el sistema de IA permite una reducción de alrededor de 200 tCO₂ en las operaciones.

En todo el mundo, las fábricas digitalizadas están demostrando cómo la IA puede reducir de forma significativa el consumo de energía y de recursos, llegando en ocasiones a recortarlo a más de la mitad en tan solo unos años. Por ejemplo, en Hyderabad, nuestra fábrica inteligente redujo el consumo de energía un 59%, el consumo de agua un 57% y las emisiones de CO₂ un 61% en cuatro años. ¿Cómo? Con un sistema de fabricación avanzado basado en la nube e impulsado por dispositivos habilitados para IoT, que aprovecha datos en tiempo real y analítica predictiva para procesos de toma de decisiones inteligentes.

Otro ejemplo real se observa en la gestión operativa de microrredes y recursos energéticos distribuidos. Al combinar un optimizador MPC (Model Predictive Control) en la nube con controladores industriales en el edge, Schneider Electric ha transformado estos sistemas en microrredes autoaprendientes que se reentrenan cada pocos minutos con datos reales de clima, tarifas y patrones de demanda.

En 97 emplazamientos en operación, este “cerebro” de IA compartido ha permitido a un equipo de 12 personas reducir el consumo energético externo en 458 MWh y disminuir las emisiones en una media de 109 tCO₂ por emplazamiento y año, lo que supone una mejora aproximada del 28%. La ampliación de este modelo a 1.000 ubicaciones permitiría eliminar cerca de 100.000 tCO₂ anuales, acelerando la transición de cadenas de valor completas hacia el objetivo de cero emisiones netas.

A nivel de sistema, la IA refuerza la resiliencia. La analítica predictiva y herramientas avanzadas de distribución proporcionan mapas digitales de la red en tiempo real, lo que permite la reconfiguración automática durante interrupciones y reduce los tiempos de inactividad de horas a minutos. En regiones propensas a incendios forestales, la IA se utiliza para detectar y prevenir riesgos antes de que escalen. Estas capacidades son esenciales a medida que aumenta la demanda eléctrica mundial y la propia IA impulsa un mayor consumo de energía en los centros de datos, cuyo consumo se prevé que crezca de 460 TWh en 2024 a más de 1.000 TWh en 2030 y 1.300 TWh en 2035, según la Agencia Internacional de la Energía.

Para afrontar este desafío, están surgiendo nuevas arquitecturas de centros de datos específicamente preparadas para cargas de IA, capaces de reducir significativamente el consumo energético asociado a la refrigeración y de operar con densidades de potencia que pueden superar el megavatio por rack.

La IA desempeña un papel transformador en múltiples aplicaciones: los edificios, que representan el 40% de las emisiones globales de CO₂, pueden reducir su huella hasta en un 70% con soluciones digitales y eléctricas que aprovechan la IA. El impacto también ha llegado a los hogares, donde los sistemas inteligentes ayudan a optimizar el consumo energético, beneficiando tanto a las familias como a la red. En todos estos casos, la IA no solo reduce el desperdicio, sino que también flexibiliza el sistema energético, garantizando que la energía limpia pueda escalar de forma fiable.

Proporciona a ingenieros, operadores y consumidores información más precisa para tomar decisiones más rápidas y sostenibles. En muchos sectores ya se están redefiniendo los modelos de colaboración entre personas y sistemas inteligentes; un ejemplo es Moderna, que ha integrado sus funciones tecnológicas y de gestión del talento para avanzar hacia una organización AI-first. Esta evolución muestra cómo la inteligencia digital complementa el juicio humano y amplía el alcance de la gestión de la energía, convirtiendo la eficiencia en una ventaja competitiva y la resiliencia en un beneficio compartido.

Como cualquier innovación tecnológica, la IA debe considerarse tanto por sus beneficios prácticos como por su potencial, y no solo por su promesa técnica. La evidencia es clara: desde fábricas y centros de datos hasta hogares y ciudades, la IA está generando mejoras mensurables en eficiencia, resiliencia y sostenibilidad. Pero el verdadero potencial de la IA solo se materializará si vamos más allá del debate y tomamos medidas decisivas.

Ahora es el momento de que empresas, legisladores e individuos adopten la IA como una herramienta estratégica en la transición energética. De este modo, podremos crear sistemas energéticos que no solo sean más limpios y eficientes, sino también más flexibles y resilientes frente a los desafíos globales.