El dilema de la IA en América Latina: más potencia, más emisiones

El último informe de sostenibilidad de Microsoft, que cubre el año fiscal 2025, enciende una luz de alerta que trasciende las fronteras de la tecnológica. Las emisiones de carbono de la compañía crecieron un 25% interanual, impulsadas casi en su totalidad por la construcción y operación de centros de datos para inteligencia artificial. La meta de ser carbon negative en 2030, anunciada en 2020, se ve cada vez más lejana: en lugar de reducir su huella, Microsoft la ha incrementado de forma sostenida desde entonces.

El informe reconoce sin rodeos que la infraestructura de IA está aumentando la demanda de energía, agua, tierra y materiales, y que las soluciones de sostenibilidad no escalan lo suficientemente rápido para compensarlo. En paralelo, la compañía dejó de contabilizar certificados de energía renovable no vinculados (unbundled RECs), una práctica que los analistas consideraban un maquillaje verde. Al eliminarlos, las cifras de emisión son más realistas, aunque peores en los titulares. Microsoft también reporta haber alcanzado el 100% de su consumo eléctrico global con energías renovables —un hito que, con el ajuste contable, gana credibilidad— y avanza hacia ser water positive en 2030, reponiendo más agua de la que consume en sus operaciones globales.

Pero más allá de las cifras corporativas, el documento revela una contradicción estructural de toda la industria tecnológica. Un estudio académico publicado en arXiv analizó más de 1.200 artículos sobre el impacto ambiental y social de la IA, y encontró que el 72% de las investigaciones ambientales se concentran únicamente en consumo energético y emisiones de CO2, dejando fuera el uso de agua, materiales y biodiversidad. Solo el 11% aborda efectos sistémicos como rebotes o dependencias tecnológicas. Además, el 83% de esos estudios presentan los impactos como positivos, mientras que en bienestar humano la división es casi pareja (44% positivos, 46% negativos), con efectos adversos en desigualdad, cohesión social y empleo.

¿Qué significa esto para América Latina?

Para los ejecutivos latinoamericanos, el informe de Microsoft no es una curiosidad lejana. La región está recibiendo una oleada de inversiones en centros de datos: Brasil, Chile, México y Colombia concentran los proyectos más grandes de hiperescaladores como Google, Amazon y la propia Microsoft. Estas instalaciones consumen electricidad y agua en niveles que compiten con el suministro local. En países donde la matriz energética depende de hidroeléctricas —vulnerables a sequías— y donde el estrés hídrico es una realidad creciente (como en la zona metropolitana de Ciudad de México o Santiago de Chile), la expansión de la IA choca con límites físicos.

Microsoft ya ha comenzado a implementar proyectos de restauración de cuencas y eficiencia hídrica cerca de sus centros de datos en India, Indonesia y Sudáfrica. En América Latina, la empresa reporta iniciativas en Brasil, Chile, Colombia y México (según su informe regional), pero la escala aún es pequeña frente a la demanda. La lección para las empresas locales que adoptan IA es doble: primero, necesitan medir con transparencia su propia huella, no solo la del modelo de lenguaje que usan, sino la del hardware que lo ejecuta. Segundo, deben anticipar que la regulación ambiental se endurecerá: en mercados como la Unión Europea ya se exige reportar emisiones de alcance 3 (cadena de valor), y América Latina seguirá esa tendencia.

El dilema no es menor. La IA promete eficiencia y productividad, pero su infraestructura física tiene un costo ambiental real. Para un CTO o un responsable de sostenibilidad en la región, la pregunta ya no es solo qué modelo usar, sino dónde y cómo se aloja, con qué fuente de energía y a costa de qué recursos locales. La promesa de una IA verde no es automática: requiere decisiones de diseño, inversión en energías renovables y, sobre todo, honestidad contable —como la que Microsoft empieza a practicar al abandonar los RECs genéricos.

El horizonte de 2030 está a cuatro años. Si las emisiones siguen creciendo al 25% anual, la meta de carbono negativo será inalcanzable sin compensaciones masivas que la propia compañía ha criticado. Para América Latina, el desafío es doble: aprovechar la IA sin repetir los errores de una industrialización que externalizó los costos ambientales. Los próximos informes dirán si la región logra saltar a un modelo más limpio o si, como en el resto del mundo, la demanda de inteligencia artificial termina por imponerse sobre la inteligencia ecológica.