Hace unas semanas, tuve la oportunidad de asistir a una ponencia impartida por el ingeniero industrial Sr. Joan Vila, director ejecutivo de LC Paper Group y experto en sostenibilidad, en el Institut d’Estudis Catalans. En su presentación, Joan Vila estructuró su discurso en torno a tres temas principales: la crisis energética, la crisis de las materias primas y la crisis económica. Como destacó, estos tres ámbitos están profundamente interconectados y deben abordarse de forma conjunta para entender los desafíos globales a los que nos enfrentamos. Durante la conferencia, se trataron numerosos aspectos interesantes y relevantes, como la economía, la producción energética, las emisiones de CO₂ y el consumo de materias primas. Sin embargo, un punto en particular me llamó especialmente la atención y puso de relieve un problema del que la sociedad aún no es plenamente consciente: el impacto creciente de la inteligencia artificial (IA) en el consumo energético y las consecuencias que esto podría tener si no se regula adecuadamente.

La paradoja de Jevons y la demanda energética de la IA

Este tema, lejos de ser menor, se puede entender mejor a partir de un concepto fundamental que Joan Vila introdujo durante la ponencia: la paradoja de Jevons. Esta teoría económica, formulada en el siglo XIX por William Stanley Jevons, explica que las mejoras en la eficiencia en el uso de un recurso, lejos de reducir su consumo global, a menudo lo aumentan. Esto ocurre porque la eficiencia reduce el coste por unidad de uso, haciendo el recurso más accesible y aumentando así su demanda.

Un ejemplo clásico de esta paradoja, explicado por Joan Vila, tiene que ver con la revolución industrial y las máquinas de vapor. Cuando James Watt mejoró la eficiencia de las máquinas de vapor, permitiendo que consumieran menos carbón para producir la misma cantidad de energía, el consumo global de carbón no disminuyó, sino que aumentó significativamente. ¿Por qué? Porque al mejorar la eficiencia, los costes operativos disminuyeron, haciendo que estas máquinas fueran mucho más accesibles y atractivas para una gama más amplia de aplicaciones. Esto llevó a que las máquinas de vapor se utilizaran en una variedad mucho mayor de aplicaciones industriales y de transporte, desde fábricas hasta locomotoras. Como resultado, aunque cada máquina individual consumía menos carbón, el número de máquinas en funcionamiento creció exponencialmente, lo que provocó un aumento masivo del consumo global de carbón.

Lo que podría parecer un progreso hacia una reducción del consumo energético terminó convirtiéndose en un incremento significativo del consumo global de carbón. Este fenómeno se ha repetido a lo largo del siglo XX y hasta nuestros días, no solo en el ámbito de la energía y la eficiencia energética, sino también en muchos otros sectores de la economía y la sociedad. Esto nos recuerda que la eficiencia, por sí sola, no siempre garantiza un uso más racional de los recursos.

Según Vila, esta misma dinámica se aplica actualmente a tecnologías como la inteligencia artificial. Aunque los sistemas de IA son cada vez más eficientes, su adopción masiva, combinada con la ley de Moore (que predice que el número de transistores en los circuitos integrados se duplica aproximadamente cada dos años), está disparando la demanda energética global asociada a estos sistemas. Esto replica el patrón observado desde las máquinas de vapor en el siglo XIX. Así, mientras que en teoría esperamos que la tecnología nos permita reducir el consumo energético, en realidad está provocando un aumento global, como ya estamos viendo hoy en día.

El Impacto de la IA en el consumo energético

La inteligencia artificial se ha convertido en una de las tecnologías más revolucionarias y prometedoras de nuestra era, con aplicaciones que están transformando sectores como la medicina, la ingeniería, la logística, el comercio electrónico, la educación y muchos otros. Sin embargo, el funcionamiento de estos sistemas de IA conlleva un coste energético elevado que a menudo pasa desapercibido para la población general, pero que está creciendo a un ritmo alarmante. Joan Vila destacó durante la conferencia que el consumo energético asociado a la IA está aumentando un 50% anual, un ritmo exponencial que supera con creces el crecimiento energético de otros sectores tecnológicos.

Los centros de datos, el núcleo operativo de la IA, son uno de los principales responsables del consumo energético de esta tecnología. Estas instalaciones complejas, llenas de servidores que procesan operaciones de forma continua y generan una gran cantidad de calor, requieren no solo energía para alimentar los servidores, sino también sistemas de refrigeración altamente eficientes. Esto multiplica el consumo energético de estas instalaciones. Por ejemplo, entrenar un modelo avanzado de IA puede consumir tanta energía como un centenar de hogares durante un año. Esta realidad es especialmente preocupante si consideramos que estos entrenamientos son cada vez más frecuentes a medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados.

Para contextualizar el consumo de la IA, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), en 2022, los centros de datos tradicionales consumieron alrededor de 325 TWh, mientras que los centros dedicados a la IA consumieron 25 TWh. Para 2026, se prevé que los centros de datos tradicionales aumenten su consumo hasta los 550 TWh, mientras que los dedicados a la IA crecerán exponencialmente hasta los 100 TWh, lo que hace un consumo total combinado de 650 TWh. Para 2030, se prevé que el consumo combinado de los centros de datos tradicionales y de IA alcance aproximadamente los 1.200 TWh. Para hacernos una idea de lo que representa este consumo, podemos decir que esta cifra de 1.200 TWh equivale aproximadamente al consumo energético anual conjunto de España, Francia y Alemania en 2023.

Consecuencias del crecimiento descontrolado

Este crecimiento descontrolado tiene múltiples implicaciones. En primer lugar, ejerce una gran presión sobre las infraestructuras energéticas globales, que ya están tensionadas por la demanda de otros sectores. Esto podría llevar a un aumento de la dependencia de fuentes no renovables, como el carbón y el gas, dificultando los objetivos climáticos globales e incrementando las emisiones de CO₂. Además, la desigualdad global se vería acentuada, ya que los países con infraestructuras eléctricas débiles podrían quedar marginados tecnológicamente. Estas desigualdades no solo profundizarían las diferencias económicas y sociales, sino que también limitarían el acceso a servicios esenciales como la educación y la sanidad.

El impacto climático es otra consecuencia directa, ya que el alto consumo energético de la IA podría anular cualquier beneficio ambiental derivado de la optimización de procesos o la reducción de emisiones en otros sectores. Finalmente, esta situación también conlleva riesgos económicos, ya que un aumento en los costes energéticos podría hacer que la IA sea inaccesible para muchas empresas e individuos.

Soluciones propuestas

Para hacer frente a estos desafíos, Joan Vila propuso un conjunto de soluciones encaminadas a garantizar un uso sostenible y eficiente de la inteligencia artificial. En primer lugar, destacó la importancia de priorizar el uso responsable de la IA, centrándola en aplicaciones con un impacto social y científico positivo, como la medicina, la educación y la investigación científica, mientras se regulan o limitan las aplicaciones menos esenciales o triviales. También subrayó que, ante las proyecciones de una gran demanda energética a corto plazo, las grandes empresas tecnológicas deberían alcanzar la autosuficiencia energética en sus instalaciones, generando su propia energía para alimentar sus sistemas, reduciendo así la presión sobre las redes públicas. Finalmente, Vila puso énfasis en la necesidad de una planificación estratégica a escala global, que implique a gobiernos, empresas e instituciones académicas, para garantizar que el crecimiento de la IA sea compatible con los objetivos climáticos y energéticos del futuro.

Reflexión final

La inteligencia artificial es, sin lugar a dudas, una de las tecnologías más transformadoras de nuestra era. Sin embargo, su potencial para mejorar nuestra sociedad viene acompañado de grandes riesgos si no se gestiona adecuadamente. Las previsiones a corto plazo del crecimiento exponencial de su consumo energético plantean desafíos sin precedentes, no solo técnicos, sino también éticos y políticos.

Como concluyó Joan Vila, el conocimiento para abordar este desafío ya existe. Ahora es el momento de tomar decisiones valientes y actuar con determinación para garantizar que su desarrollo sea compatible con un futuro sostenible, que priorice el bienestar del planeta y de las generaciones futuras por encima de los beneficios a corto plazo. Esta responsabilidad recae no solo en los gobiernos y las empresas tecnológicas, sino también en la sociedad en su conjunto. El futuro de la inteligencia artificial, y quizás del planeta, depende de las decisiones que tomemos hoy.

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Sesión «La crisis energética desde la trinchera». Joan Vila. Centre d’Estudis Catalans: https://www.youtube.com/watch?v=FRMYnN6kxoo&t=1986s