La expansión de la inteligencia artificial eleva la presión energética y climática de las grandes tecnológicas
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9/6/2026
La rápida expansión de la inteligencia artificial (IA) está generando un impacto cada vez mayor en el consumo energético y las emisiones de las principales empresas tecnológicas del mundo, debido al crecimiento de los centros de datos y de la infraestructura necesaria para sostener los nuevos sistemas de cómputo.
De acuerdo con el informe Greening Digital Companies 2026, elaborado por la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT) y la World Benchmarking Alliance (WBA), las emisiones operativas de Amazon, Microsoft, Alphabet —matriz de Google— y Meta alcanzaron en 2024 niveles de entre 192% y 239% respecto a los registrados en 2020.
En términos absolutos, el incremento representa hasta 139% frente a los niveles de hace cuatro años, aunque el estudio advierte que este comportamiento no puede atribuirse exclusivamente al desarrollo de la IA. El crecimiento también está relacionado con la expansión general de los servicios digitales, la infraestructura de nube y las operaciones tecnológicas.
El desarrollo de herramientas de inteligencia artificial requiere una infraestructura cada vez más sofisticada, que incluye centros de datos, sistemas de computación de alto rendimiento, tecnologías de enfriamiento y semiconductores.
Todos estos componentes demandan grandes cantidades de electricidad, convirtiendo al consumo energético en uno de los principales retos para la industria tecnológica.
El contraste es evidente frente al sector de telecomunicaciones. El análisis de 14 grandes operadores encontró que sus emisiones operativas disminuyeron alrededor de 11% en comparación con 2020, mientras que las grandes empresas tecnológicas vinculadas a servicios de nube e IA registraron aumentos importantes.
La presión también se extiende a los fabricantes de chips y proveedores de componentes electrónicos, cuya producción requiere importantes cantidades de energía y genera emisiones a lo largo de sus cadenas de suministro.
Ante este escenario, la UIT y la WBA consideran necesario que las empresas incorporen criterios ambientales y energéticos desde la planeación de sus proyectos tecnológicos.
Decisiones como dónde instalar un centro de datos, qué tipo de chips utilizar, cómo distribuir las cargas de trabajo y qué fuentes de electricidad emplear pueden determinar una parte importante de la huella ambiental de la inteligencia artificial.
El crecimiento de esta tecnología, por tanto, plantea un doble desafío: aprovechar sus beneficios económicos y productivos sin que la expansión de la infraestructura digital implique un aumento desproporcionado del consumo eléctrico y de las emisiones contaminantes.
Para las grandes tecnológicas, la carrera por desarrollar modelos de IA cada vez más avanzados también se está convirtiendo en una carrera por conseguir más energía, infraestructura y soluciones para reducir su impacto ambiental.
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