IA y energía: una factura que pocos ven
El auge de la inteligencia artificial ha convertido a la energía eléctrica en un recurso tan crítico como el propio algoritmo. En el Reino Unido, las empresas se encuentran entre las que pagan precios industriales de electricidad más altos del mundo desarrollado. Ese escenario, combinado con la creciente demanda que generan los modelos generativos, plantea una contradicción: invertir en IA sin saber cuánto consumo energético está generando la solución.
Greg Holmes, director técnico de campo de Apptio (filial de IBM desde 2023), explica que la mayor parte de los ejecutivos carecen de cualquier visibilidad sobre el consumo de energía de sus cargas de trabajo de IA, y menos aún sobre la procedencia de esa energía. La falta de datos impide no solo controlar costos, sino también argumentar la rentabilidad de nuevas inversiones en IA cuando se trata de demostrar valor real y sostenible.
Cómo Apptio propone cerrar la brecha
Apptio ofrece una plataforma diseñada para rastrear tanto los costos financieros como los recursos físicos (incluida la energía) que consumen los datos en entornos híbridos. La herramienta permite combinar la información de las cargas de trabajo con fuentes externas, como los "energy maps" de código abierto, para estimar la huella energética de cada proceso de IA.
Este enfoque aporta una visión de orden de magnitud que, aunque no es perfecta, ayuda a los responsables a tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, un modelo que se ejecuta en una zona de disponibilidad con mayor proporción de energía renovable puede trasladarse a esa ubicación, o bien programarse en horarios de menor demanda eléctrica, sin sacrificar el rendimiento.
La plataforma también facilita la generación de reportes de ESG (ambiental, social y de gobernanza), requisito que, según Holmes, será obligatorio para prácticamente todas las compañías a finales de este año. Para cumplir con esas exigencias, las organizaciones necesitan datos confiables de sus proveedores de nube y, en caso de que la información sea insuficiente, deben hacer estimaciones basadas en la geografía y la hora de operación.
Qué implica para los directivos
- Control de costos: conocer el consumo energético permite identificar oportunidades de reducción directa de la factura eléctrica.
- Argumentación de inversión: al demostrar que la IA genera valor mientras mantiene una huella aceptable, los equipos de finanzas pueden aprobar proyectos antes rechazados por el desconocimiento del gasto energético.
- Cumplimiento regulatorio: la tendencia global es la divulgación obligatoria de métricas ESG; sin datos de energía, la empresa corre el riesgo de sanciones o de perder credibilidad ante inversionistas.
- Ventaja competitiva: organizaciones que integren la sostenibilidad energética en su estrategia de IA pueden diferenciarse en licitaciones, ya que los clientes cada vez exigen proveedores más verdes.
### Riesgos de no actuar
Holmes advierte que la falta de gobernanza en el consumo energético puede convertirse en una vulnerabilidad tan seria como los problemas de privacidad de datos. Un despliegue masivo de IA sin control de energía no solo eleva la factura, sino que también aumenta las emisiones de alcance 2 (electricidad consumida) de la empresa, factor crítico en la agenda de sostenibilidad de los consejos de administración.
Cuando los usuarios no perciben el impacto de sus acciones, continúan generando cargas de trabajo innecesarias o ejecutándolas en entornos menos sostenibles. La visibilidad, por tanto, actúa como freno y motor: frena el gasto excesivo y, al mismo tiempo, impulsa la adopción de IA donde realmente se traduce en ahorro de tiempo, reducción de viajes o eliminación de procesos intensivos en energía.
Perspectivas de futuro
En el Reino Unido, la situación se sitúa en un punto intermedio: los precios de la energía son altos, pero la mezcla energética es más limpia que en muchas otras naciones. Países escandinavos y Francia lideran en sostenibilidad, mientras que la expansión de nuevos centros de datos, a menudo alimentados por generadores menos limpios, amenaza con empeorar el panorama.
Holmes sugiere que las grandes corporaciones pueden influir en la cadena de suministro energética invirtiendo en generación propia, incorporando criterios de energía renovable en los procesos de compra y exigiendo cláusulas verdes en los RFP. De esta forma, crean una demanda que presiona a los proveedores a ofrecer más energía limpia.
En definitiva, el debate sobre IA ya no es solo tecnológico; se ha convertido en una cuestión de gobernanza corporativa. La energía que alimenta los modelos de IA debe ser tan visible como cualquier otro costo operativo. Solo con esa claridad los CEOs, CFOs y miembros del consejo podrán balancear la innovación con la responsabilidad ambiental, asegurando que la IA siga siendo una palanca de crecimiento y no una carga oculta.
Qué significa para su negocio: si su empresa está evaluando o ya utiliza IA, empiece por mapear el consumo de energía de cada carga de trabajo. Use herramientas como la de Apptio o soluciones internas que integren datos de uso con fuentes de energía. Con esa información, podrá optimizar ubicaciones, horarios y proveedores, reduciendo costos y alineándose con las exigencias ESG que pronto serán obligatorias. La visibilidad es el primer paso para transformar el riesgo oculto de la energía en una ventaja competitiva sostenible.
