La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los motores tecnológicos de esta década. Desde la optimización del consumo energético hasta la mejora de sistemas de transporte o agricultura de precisión, sus aplicaciones parecen alinearse con los objetivos de descarbonización. Pero bajo ese relato de innovación verde emerge una pregunta incómoda: ¿cuál es el coste climático real del auge de la IA?
Según recoge el informe Electricity 2026 de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), la demanda mundial de electricidad crecerá más de un 3,5% anual hasta 2030, impulsada en buena medida por la electrificación industrial, el aumento del uso de aire acondicionado, la expansión del vehículo eléctrico y el crecimiento acelerado de centros de datos vinculados a la digitalización y la inteligencia artificial. La propia AIE subraya que estamos entrando en la llamada “era de la electricidad”, en la que el consumo eléctrico crecerá al menos 2,5 veces más rápido que la demanda energética total.
Detrás de cada algoritmo hay infraestructuras físicas: enormes centros de datos que requieren un suministro eléctrico constante y sistemas intensivos de refrigeración. El incremento de estas instalaciones en Europa y otras regiones está tensionando redes eléctricas ya sometidas a un proceso de transición.
El informe de la AIE advierte que, aunque las energías renovables y la energía nuclear podrían generar conjuntamente el 50% de la electricidad mundial en 2030, la demanda seguirá creciendo con fuerza. El gas natural también aumentará su presencia para cubrir picos de consumo, mientras que el carbón perderá peso de forma progresiva. Como resultado, las emisiones globales de CO₂ del sector eléctrico se mantendrían aproximadamente estables hasta 2030, en lugar de descender con la rapidez necesaria para cumplir los objetivos climáticos.
En este contexto, la IA no es neutra: si su despliegue no va acompañado de una aceleración real de las renovables y de inversiones en redes y almacenamiento, puede convertirse en un factor adicional de presión sobre el sistema energético.
La paradoja es evidente. La IA puede contribuir a la acción climática —optimizando redes inteligentes, mejorando la eficiencia industrial o facilitando la integración de energías limpias—, pero al mismo tiempo incrementa la demanda eléctrica global.
Desde una perspectiva crítica, el riesgo es caer en lo que algunos expertos denominan “efecto rebote”: las mejoras en eficiencia tecnológica pueden traducirse en un aumento total del consumo si no existen límites claros o marcos regulatorios adecuados.
La cuestión no es solo técnica, sino política. ¿Quién decide dónde se instalan los centros de datos? ¿Con qué mix energético se alimentan? ¿Qué comunidades asumen los costes ambientales y territoriales de estas infraestructuras?
La expansión de la IA no puede analizarse únicamente desde la óptica de la competitividad o la innovación. El acceso a la energía es un derecho habilitante para otros derechos fundamentales, como la salud, la educación o la vivienda digna. Si la creciente demanda eléctrica vinculada a la digitalización encarece el suministro o retrasa la transición hacia fuentes limpias, las consecuencias recaerán de forma desproporcionada sobre los colectivos más vulnerables.
Además, el modelo energético que acompañe a la IA determinará si esta tecnología contribuye a reducir desigualdades o a profundizarlas. En regiones donde el acceso a energías renovables es limitado, el aumento del consumo digital puede consolidar dependencias de combustibles fósiles, con impactos directos en la calidad del aire y la salud pública.
La AIE insiste en que el crecimiento de la demanda eléctrica exige fuertes inversiones en redes y flexibilidad del sistema. Sin estas inversiones, el riesgo no es solo técnico, sino social: apagones, precios volátiles y tensiones geopolíticas que afectan directamente a la ciudadanía.
El debate, por tanto, no es si debemos apostar por la inteligencia artificial, sino cómo hacerlo. Integrar criterios ambientales y de derechos humanos en la regulación digital será clave para evitar que la IA se convierta en un nuevo foco de emisiones encubiertas. La transición ecológica necesita innovación, pero también límites, planificación pública y coherencia con los compromisos climáticos. Si la inteligencia artificial aspira a ser aliada de la sostenibilidad, deberá demostrar que puede reducir su propia huella energética al tiempo que acelera la descarbonización del conjunto del sistema.
En plena emergencia climática, la pregunta no es tecnológica, sino ética: ¿queremos una inteligencia artificial al servicio del planeta y de las personas, o un nuevo motor de consumo eléctrico que retrase la transición justa?
