La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futura para convertirse en un motor de transformación de industrias como la salud, la energía y las finanzas. Sin embargo, su expansión también ha desatado un debate urgente sobre la huella de carbono de la IA: el consumo energético y las emisiones que genera su infraestructura tecnológica. Entrenar y operar modelos de IA requiere un volumen considerable de electricidad y recursos de refrigeración, lo que incrementa la huella de carbono del sector digital.
El impacto actual y sus beneficios potenciales
La Agencia Internacional de Energía (IEA) estima que el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse para 2030, impulsado por el auge de la IA y el almacenamiento de datos en la nube. De acuerdo con su análisis, el sector pasará de 415 TWh en 2024 a cerca de 945 TWh en 2030, un incremento que equipara el consumo energético de países como Japón
En paralelo, las emisiones de carbono derivadas de las operaciones de las grandes tecnológicas han crecido aceleradamente. Un informe de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), citado por Reuters, revela que las emisiones indirectas de empresas como Amazon, Microsoft y Meta aumentaron en promedio 150 % entre 2020 y 2023, principalmente por la expansión de sus centros de datos y el entrenamiento de modelos de IA
A pesar de este aumento, la IA también puede ser parte de la solución. Un estudio reciente en arXiv indica que el uso de modelos más pequeños y específicos puede reducir el consumo energético hasta un 27,8 % sin afectar significativamente su desempeño, lo que abre una oportunidad para optimizar la eficiencia y reducir costos operativos.
Por otro lado, en su informe medio ambiental de 2025, Google ha logrado que sus nuevos chips de IA sean casi 30 veces más eficientes que los de 2018. Así mismo como la reducción del 12% de emisiones de carbono por energía en sus centros de datos en 2024, teniendo en cuenta que la demanda de energía incremento ese mismo año.
Google ha logrado que sus nuevos chips de IA sean casi 30 veces más eficientes que los de 2018. Así mismo como la reducción del 12% de emisiones de carbono por energía en sus centros de datos en 2024
Asimismo, la automatización inteligente permite monitorear emisiones en tiempo real, optimizar el uso de energía en fábricas o redes eléctricas y acelerar la adopción de energías limpias. En ese sentido, los beneficios potenciales de la IA si se desarrolla con responsabilidad podrían compensar parte de su huella ambiental.
Retos y desafíos de la huella de carbono de la IA para un crecimiento sostenible
El principal obstáculo radica en la ineficiencia energética de los modelos de gran escala. Según El País, los sistemas más potentes pueden emitir hasta 50 veces más carbono que modelos de tamaño reducido, lo que plantea dilemas sobre la pertinencia de su uso frente a alternativas más sostenibles. A ello se suma la tensión sobre la infraestructura eléctrica. Financial Times advierte que la creciente demanda de energía para alimentar centros de datos podría desestabilizar redes eléctricas en regiones con limitada capacidad de generación renovable, encareciendo el suministro y aumentando las emisiones si se recurre a fuentes fósiles.
La falta de transparencia también representa un reto: pocas empresas publican datos detallados sobre su consumo energético y sus emisiones indirectas. Sin métricas estandarizadas ni auditorías independientes, es difícil evaluar con precisión el verdadero impacto ambiental de la IA.
Además, existe un riesgo de desigualdad tecnológica y ambiental. Según el World Economic Forum, la concentración de infraestructura de IA en países desarrollados podría profundizar la brecha digital, limitando el acceso a tecnologías sostenibles en regiones con menor capacidad energética. Esto no solo refuerza las desigualdades económicas, sino que también traslada parte del impacto ambiental a países con sistemas eléctricos más dependientes de combustibles fósiles.
Equilibrio entre innovación y responsabilidad
A medida que las compañías tecnológicas compiten por entrenar modelos cada vez más grandes, la presión por adoptar estándares de eficiencia y compensación de carbono se volverá una prioridad estratégica. La IA puede impulsar la productividad, pero su legitimidad dependerá de su capacidad para hacerlo sin aumentar la carga climática.
De igual forma, los gobiernos y organismos internacionales tienen un papel clave: establecer normas claras de reporte energético, fomentar incentivos para el uso de energía limpia y garantizar que los beneficios de la IA no queden concentrados en unos pocos actores.
La IA no es solo un avance tecnológico, también es un punto de inflexión en la gestión global del carbono. Su impacto futuro dependerá de cómo el sector logre equilibre la innovación y sostenibilidad, transformando la eficiencia computacional en una nueva forma de responsabilidad corporativa.
