Opinión El coste energético de la IA enciende plantas de gas
La IA promete acelerar la acción climática, pero su huella energética y sus sesgos exigen una gobernanza centrada en la justicia social para no repetir errores del pasado.
La Semana del Clima de Nueva York acaba de confirmar lo que muchos ejecutivos ya intuyen: la inteligencia artificial se ha convertido en el invitado ineludible de cualquier conversación seria sobre el futuro del planeta. Entre paneles de inversores y discursos de jefes de Estado, la tensión es palpable. Por un lado, la promesa de modelos que optimizan redes eléctricas, acortan la investigación de nuevos materiales para baterías o dirigen capital hacia proyectos de captura de carbono. Por otro, la realidad inmediata de centros de datos que exigen tanta electricidad que están reactivando plantas de gas natural, compitiendo directamente con la descarbonización que dicen servir.
El secretario general de la ONU, António Guterres, lo resumió con crudeza: la IA puede ayudar a resolver la crisis climática o empeorarla. No es una frase retórica; es un diagnóstico operativo. El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente acaba de advertir que el límite de 1,5 °C está prácticamente fuera de alcance. Eso obliga a una doble apuesta: reducir emisiones drásticamente y, a la vez, desplegar tecnologías de remoción de carbono a escala. La pregunta del millón es si la IA será motor de esa transición o un lastre que la ralentice.
La lección de la transición justa
La experiencia del Banco Mundial en regiones carboneras como Mpumalanga, Sudáfrica, ofrece un marco valioso. La transición energética no fue solo un cambio de tecnología; fue una ruptura social que dejó atrás a comunidades enteras. La IA replica ese patrón a velocidad exponencial. Goldman Sachs estima que 300 millones de empleos globales están expuestos a la automatización generativa. Pero a diferencia de ciclos anteriores, ahora la vulnerabilidad se concentra en tareas cognitivas de oficina, donde las mujeres sobrerrepresentan la fuerza laboral.
Aplicar los principios de justicia distributiva significa tratar la capacitación como infraestructura crítica, no como gasto discrecional. Un estudio de Boston Consulting Group mostró que consultores apoyados por IA completaron un 12 % más de tareas, un 25 % más rápido y con un 40 % más de calidad; los perfiles junior mejoraron su desempeño un 43 %. Ese es el dato que debería obsesionar a los directores de talento: la IA bien gobernada nivela la cancha, mal gobernada la inclina.
Inclusión y reconocimiento: más que palabras
La justicia procesal exige que quienes diseñan los sistemas climáticos y algorítmicos escuchen a los afectados. El aprendizaje automático ya se usa para auditar flujos de financiamiento verde y abrir canales de participación ciudadana. Pero la justicia de reconocimiento advierte un riesgo invisibilizado: los sesgos algorítmicos. Errores en reconocimiento facial por raza o herramientas de reclutamiento que penalizan a mujeres por datos de entrenamiento sesgados no son fallos técnicos menores; son fallos de gobernanza que replican desigualdades históricas bajo una apariencia de objetividad matemática.
El cálculo estratégico para América Latina
Para un ejecutivo en la región, la ecuación es clara. Latinoamérica aporta biodiversidad, litio, sol y viento: los insumos físicos de la transición. Pero si la capa digital que los gestiona se importa sin marcos éticos propios, la región corre el riesgo de convertirse en proveedora de materias primas y consumidora de cajas negras opacas. La brecha de habilidades verdes es brutal: solo uno de cada ocho trabajadores globales las posee, y el 90 % de las mujeres carece de ellas. Cerrar esa brecha con programas de alfabetización algorítmica y climática no es filantropía; es seguridad de suministro de talento.
La huella energética de la IA no se resuelve con buenas intenciones. Requiere contratos de compra de energía renovable adicionales, no certificados de compensación, y arquitectura de modelos que prioricen la eficiencia sobre el tamaño bruto. Las grandes tecnológicas ya mueven capital hacia startups energéticas; la oportunidad para el sector privado regional es co-invertir condicionando esa entrada a estándares de transparencia y beneficio local.
La disyuntiva que planteó Guterres no se zanja en foros, se zanja en consejos de administración. Cada decisión de compra de cómputo, cada piloto de optimización logística, cada política de datos, es un voto a favor de una IA que descentraliza poder y reduce emisiones, o de una que los concentra y las aumenta. La tecnología no elige; la gobernanza sí.
