IA y energía: TIVIT analiza el reto de la eficiencia

La inteligencia artificial incrementa la demanda eléctrica de los centros de datos, pero también ofrece oportunidades para optimizar el consumo energético de industrias, redes, edificios y ciudades.

La expansión de la inteligencia artificial (IA) está transformando el panorama energético global. Mientras el crecimiento de los centros de datos aumenta la demanda de electricidad, esta misma tecnología ofrece herramientas para mejorar la eficiencia energética en sectores como la industria, los servicios públicos, los edificios y las ciudades.

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los centros de datos creció un 17 % en 2025 y podría duplicarse hacia 2030. En el caso de los centros orientados a inteligencia artificial, la demanda podría incluso triplicarse durante ese período.

Este escenario plantea un desafío para las organizaciones y los sistemas energéticos: desarrollar soluciones de IA que, además de responder a las necesidades de procesamiento, contribuyan a generar ahorros energéticos medibles en otras operaciones.

El tema forma parte de la agenda del World Economic Forum (WEF), cuyo informe Net-Positive AI Energy analiza más de 130 casos de uso reales en más de 15 países. El documento propone evaluar el impacto de la IA considerando no solo la energía que consume, sino también la que permite ahorrar mediante la optimización de sistemas y procesos.

«La discusión sobre el impacto energético de la IA no se limita a cuánto consumen los centros de datos. También debemos mirar cuánto puede ahorrar al optimizar industrias, redes, edificios y ciudades, anticipando la demanda y haciendo un uso más eficiente de los recursos», afirma Marjorie Ann Guerra Neira, gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.

De consumir energía a optimizar sistemas

El potencial de la inteligencia artificial va más allá de mejorar el rendimiento de equipos individuales. Su valor también reside en analizar grandes volúmenes de datos para coordinar sistemas completos, anticipar variaciones en la demanda y ajustar operaciones en tiempo real.

Un caso incluido en el análisis del World Economic Forum ilustra esta posibilidad. En una región industrial de China, una plataforma de inteligencia artificial de las cosas (AIoT) que coordina generación eólica y solar, hidrógeno, almacenamiento, vehículos eléctricos y cargas industriales consiguió un ahorro energético de 100.000 MWh y una reducción del 5 % en la demanda máxima, con potencial para duplicar estos resultados.

Este tipo de iniciativas demuestra cómo la integración de datos y la automatización pueden contribuir a gestionar mejor los recursos disponibles, reducir ineficiencias y mejorar la coordinación entre generación y consumo.

Para alcanzar estos resultados, la IA necesita información confiable y actualizada. Sensores, medidores inteligentes, dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y plataformas de analítica permiten conocer en tiempo real el comportamiento de máquinas, redes, edificios e instalaciones industriales.

Al combinar estos datos con registros históricos, información meteorológica, temperaturas, niveles de producción y patrones de demanda, los modelos de IA pueden identificar tendencias, detectar anomalías y anticipar posibles escenarios.

«La inteligencia artificial no solo está optimizando cómo producimos y consumimos energía, está revolucionando todo el sistema energético. Las decisiones que antes llevaban semanas, ahora se toman en tiempo real. La IA nos permite anticipar la demanda, maximizar el uso de energías renovables y reducir las emisiones de carbono», sostiene Guerra Neira.

Aplicaciones para mejorar la eficiencia energética

La inteligencia artificial ofrece oportunidades de optimización en diferentes sectores económicos. Entre sus principales aplicaciones se encuentran:

• Predicción de la demanda: anticipar los períodos de mayor consumo para planificar la capacidad y distribuir mejor los recursos energéticos.
• Detección de anomalías: identificar patrones de consumo inusuales que puedan revelar pérdidas, ineficiencias o fallas.
• Mantenimiento predictivo: reconocer señales tempranas de deterioro en equipos e instalaciones para prevenir interrupciones y reducir operaciones ineficientes.
• Optimización industrial: ajustar variables de producción para disminuir el consumo energético sin comprometer el rendimiento de los procesos.
• Gestión inteligente de edificios: adaptar la climatización y la iluminación según la ocupación, las condiciones ambientales y las necesidades reales.
• Integración de energías renovables: combinar información meteorológica, generación y demanda para aprovechar mejor fuentes variables como la solar y la eólica.

A escala de las redes eléctricas, estas herramientas también pueden ayudar a anticipar cambios en el consumo y mejorar la planificación y distribución de la energía disponible.

Cómo medir el balance energético de la IA

El concepto de una inteligencia artificial con balance energético neto positivo no implica simplemente incorporar más tecnología. El desafío consiste en identificar dónde puede generar beneficios concretos y medirlos frente al consumo energético necesario para desarrollar y operar las soluciones.

Para ello, las organizaciones deben conocer cuánto consumen sus operaciones, integrar información de equipos y procesos e identificar oportunidades de mejora. A partir de estos datos, los modelos de IA pueden anticipar la demanda, detectar posibles fallas y recomendar acciones para optimizar los sistemas.

El ciclo debe completarse con una nueva medición que permita verificar los ahorros obtenidos en consumo, costos o demanda máxima. De esta manera, la eficiencia deja de ser una estimación y se convierte en un resultado evaluable.

El proceso puede resumirse en seis etapas: medir, integrar, identificar, predecir, actuar y volver a medir.

Este enfoque requiere una combinación de infraestructura tecnológica, calidad de los datos, integración de sistemas y capacidad para llevar las predicciones a decisiones operativas concretas.

El desafío de construir una IA más eficiente

TIVIT es una multinacional tecnológica que desarrolla soluciones para empresas en áreas como nube pública, híbrida y privada, ciberseguridad, inteligencia artificial, automatización y software como servicio (SaaS). La compañía forma parte del Grupo Almaviva, de Italia, un ecosistema global con presencia en 21 países y más de 45.000 profesionales.

En un contexto de creciente demanda energética, la aplicación de estas capacidades tecnológicas representa una oportunidad para ayudar a las organizaciones a mejorar sus operaciones y gestionar los recursos de manera más eficiente.

El crecimiento de los centros de datos continuará planteando exigencias para los sistemas energéticos. Sin embargo, la IA también puede contribuir a optimizar sectores cuyo consumo, en conjunto, supera ampliamente el de estas instalaciones.

El reto de los próximos años será avanzar simultáneamente en dos frentes: desarrollar modelos y centros de datos más eficientes y utilizar la inteligencia artificial para transformar la manera en que las industrias, las redes, los edificios y las ciudades producen, distribuyen y consumen energía.

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