. Y es que, como he ido comentado en otros artículos en este diario que es un poco mi segunda casa, la promesa de una revolución tecnológica que salve al planeta mientras optimiza la economía suena tentadora. Pero cuando rascamos la superficie de la "automatización verde", emergen ciertas contradicciones que nos obligan a replantearnos qué significa realmente la sostenibilidad en la era de la inteligencia artificial.
¡Comenzamos!
En los brillantes auditorios del CES 2025 en Las Vegas, las grandes corporaciones tecnológicas exhibieron su última panacea: inteligencia artificial al servicio de la sostenibilidad. IBM presentó soluciones que prometen reducir emisiones, Microsoft mostró sistemas de gestión hídrica inteligente que han disminuido el desperdicio de agua en un 30%, y Amazon anunció una reducción del 10% en la huella de carbono de su red logística. El mensaje estaba claro: la automatización verde no solo es posible, es inevitable y necesaria.
Pero hay un detalle incómodo que las presentaciones corporativas han preferido minimizar: esa misma inteligencia artificial que promete ayudarnos a salir del colapso climático está acelerando el consumo energético global a un ritmo sin precedentes.
El costo oculto de la eficiencia digital
Los números son tan contundentes como alarmantes. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que la demanda de electricidad de los centros de datos se duplicará para 2030, alcanzando aproximadamente 945 TWh, impulsada principalmente por la inteligencia artificial. Para ponerlo en perspectiva: esto equivale al consumo eléctrico anual de países enteros. Como podéis observar, suena bastante demoledor.
En el año 2024, los centros de datos en Estados Unidos consumieron alrededor de 200 teravatios-hora de electricidad, equivalente al consumo anual de Tailandia. Y lo más preocupante: entre 53 y 76 teravatios-hora se destinaron exclusivamente a servidores de IA, suficiente para abastecer a más de siete millones de hogares estadounidenses durante un año.
La ironía es la siguiente. Mientras las empresas tecnológicas trabajamos en desarrollar algoritmos verdes que sean eficientes en consumo energético, reduciendo las emisiones de CO2 e introduciendo mecanismos de explicabilidad, nos hemos dado cuenta de que hasta llegar a este punto, hemos hecho una explotación desmedida de una serie de recursos y no lo cuento para sembrar una alarma o cometer un “sincericidio”, sino para tener una radiografía lo más completa posible y que cada uno pueda sacar sus propias conclusiones. Así Google reconoció que sus emisiones de carbono aumentaron un 48% en cinco años debido al auge de la IA, y Microsoft admitió un incremento del 30% desde 2020 por la expansión de centros de datos. Las dos caras de una misma moneda.
Automatización verde: ¿Eficiencia real o greenwashing tecnológico?
Esta pregunta me parece de lo más pertinente. No se puede negar que la automatización verde tiene capacidades impresionantes. Los sistemas de gestión energética con IA pueden optimizar el consumo de recursos, el mantenimiento predictivo reduce el desperdicio, y la automatización de procesos mejora la eficiencia operativa. En teoría, suena perfecto. Y tenemos diferentes casos que así lo demuestran.
Pero aquí surge la pregunta crítica: ¿estamos optimizando procesos insostenibles o transformando realmente nuestro modelo de producción? Cuando una aerolínea usa IA para optimizar rutas y reducir consumo de combustible, podemos decir que es una empresa tratando de mejorar u optimizar ciertos consumos, pero la base es que aún sigue siendo una industria contaminante.
El otro lado de la automatización
Frente a la "revolución verde", tenemos la otra cara de la moneda: muchos trabajadores se enfrentan a una realidad menos optimista. El Fondo Monetario Internacional advierte que la IA afectará a un 40% de los puestos de trabajo en todo el mundo, tanto reemplazando algunos como complementando y creando otros nuevos. Este tema no es nuevo y se ha producido a lo largo de la historia de la humanidad en cada transformación o revolución industrial. Sin embargo, considero que tenemos una oportunidad única para pensar hacia dónde queremos ir y cuál es la velocidad que debemos impulsar.
El CEO de Ford ya advertía que la IA "reemplazará literalmente a la mitad de todos los trabajadores de oficina", mientras que Salesforce anunció que dejará de contratar programadores en 2025, reemplazando esa función por sistemas de IA. No podemos dar la imagen de que la automatización verde y la IA no solo optimiza procesos sino también optimiza plantillas.
¿Empleos verdes para quién?
La transición ecológica creará un gran número de empleos. El Plan Nacional Integrado de Energía y Clima de España proyecta un incremento del 2.6% en el empleo verde para 2030, entre 430.000 y 522.000 personas al año en el periodo 2025 y 2030.
Pero la pregunta incómoda es: ¿empleos verdes para quién? Robert Reich, exsecretario de Trabajo de Estados Unidos, advierte que muchos empleos profesionales, aquellos para los que la gente ha invertido mucho dinero en obtener títulos, pueden dejar de ser rentables, ya que incluso hoy, muchos puestos en el sector de la ingeniería informática han sido prácticamente automatizados por la IA.
El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial revela que casi el 39% de las habilidades de hoy cambiarán o quedarán obsoletas entre 2025 y 2030. Esto significa que los trabajadores desplazados por la automatización deberán reconvertirse completamente, asumiendo costos de formación y tiempo que muchos no pueden permitirse.
El concepto de "transición justa" suena bien en los documentos, como decimos, el papel lo aguanta todo: una transición hacia una economía descarbonizada, eficiente en recursos y socialmente inclusiva. Pero en la práctica, hay algunas fisuras. Por ejemplo, los programas de formación en Zonas de Transición Justa en España, dirigidos a personas afectadas por el cierre de centrales térmicas de carbón, requieren al menos un 30% de participación de mujeres, reconociendo implícitamente que la transformación no es automáticamente inclusiva. Se necesitan cuotas porque, de otro modo, la transición perpetúa desigualdades existentes.
La automatización verde puede ser herramienta de transformación positiva o instrumento de concentración de poder. La diferencia no está en la tecnología en sí, sino en las decisiones políticas y económicas que tomemos sobre cómo implementarla.
La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial de España incluye el desarrollo de tecnologías más responsables y eficientes, reforzada con el Programa Nacional de Algoritmos Verdes que promueve una IA "verde por diseño". Es un paso en la dirección correcta, pero insuficiente si no de dota de otros mecanismos necesarios que ayuden a impulsar esta transformación en una dirección correcta.
