La adopción de la IA requiere enormes cantidades de electricidad. Y también lo hace la ecologización de la economía. ¿Están chocando las transiciones digitales y verdes o se pueden lograr con éxito juntos?
Dos de los mayores desafíos económicos a los que se enfrenta Europa son las transiciones digitales y verdes. La primera busca aprovechar las posibilidades productivas de las nuevas tecnologías, especialmente la inteligencia artificial (IA). Este último tiene como objetivo la transición del uso de carbono y la economía verde. En un momento en que la generación de electricidad necesita alejarse de los combustibles fósiles, ambas transiciones necesitan grandes cantidades de electricidad, para impulsar centros de datos, vehículos eléctricos y bombas de calor. Estas demandas competitivas parecen poner las transiciones gemelas en un curso de colisión. Esta publicación argumenta que la interacción entre la IA y la transición verde es mucho más profunda que la demanda de electricidad. De hecho, la IA puede ayudar a desarrollar tecnologías que beneficien sustancialmente la transición verde. Abordar ciertos factores estructurales beneficiará a ambos objetivos sociales.
Un enorme apetito por la energía
Los centros de datos que sustentan la IA son voraces consumidores de electricidad. La investigación realizada por el personal del Eurosistema demuestra la cantidad de electricidad que podría aumentar la demanda de electricidad a medida que se extiende la adopción de la IA. Tomen un ejemplo cotidiano: una búsqueda estándar de Google consume alrededor de 0.3Wh de electricidad. Con eso, se podría alimentar una bombilla estándar de 60W durante 20 segundos. Una vez que la IA entra en juego, esa imagen cambia dramáticamente. Una solicitud de ChatGPT necesita alrededor de diez veces la electricidad para funcionar. Una búsqueda de Google aumentada por IA incluso requiere 7-9Wh por solicitud. Eso es alrededor de 300 veces la demanda de electricidad, y la energía necesaria para mantener la misma bombilla encendida durante hasta 9 minutos.
La demanda de electricidad impulsada por la transición digital ya es sustancial en algunos Estados miembros. Por ejemplo, los centros de datos representaron alrededor del 21% del total de electricidad utilizada en Irlanda en 2023, más que todos los hogares urbanos combinados.
Y aunque la demanda total de electricidad ya es alta, se espera que los centros de datos sean un impulsor sustancial de una demanda de electricidad aún mayor de la UE en los próximos años (gráfico 1). Sin embargo, no son los únicos. Su contribución sigue siendo inferior a la de los 9 millones de vehículos eléctricos de batería adicionales proyectados y 11 millones de nuevas bombas de calor durante el mismo período. Esta creciente demanda de electricidad hace que sea más difícil descarbonizar la energía. Y, en consecuencia, el cumplimiento de los objetivos de la UE para la ecologización de la electricidad requiere una nueva capacidad masiva de energías renovables. Cuanto mayor sea el aumento de la demanda, mayor será el aumento de las energías renovables que se necesita.
Incluso sin el aumento de las demandas de inteligencia artificial e inversiones verdes, cumplir con esos objetivos de energía renovable ya parece difícil. La expansión del suministro de energía renovable se ve obstaculizada por el lento ritmo de las autorizaciones, que pueden llevar años, y largas esperas para las conexiones a la red energética. La Agencia Internacional de Energía estima que la construcción y conexión de todos los proyectos eólicos y solares a los que ya se les ha concedido la limpieza de la red aumentaría la capacidad ya existente en Italia a finales de 2022 en un 45%, e incluso el triple de la capacidad equivalente en España.
Dadas estas demandas competitivas, parece que el desarrollo de la IA está en desacuerdo con los objetivos de la transición verde.
Transformación tecnológica de la economía
Vale la pena recordar, sin embargo, que en su esencia la adopción generalizada de la IA y la transición verde implican lo mismo: una transformación tecnológica de la economía y la sociedad. La lucha contra el cambio climático requiere la creación de nuevas tecnologías libres de carbono y su difusión en toda la economía. Y este es un proceso que ya se está beneficiando del apoyo de la inteligencia artificial. Para el futuro, la IA tiene un potencial aún mayor para mejorar la eficiencia energética y de los recursos.
Un ejemplo es el aumento de la eficiencia apoyado por la IA en el sector energético. La IA ha acelerado el modelado de nuevos sitios de energía eólica en un factor de hasta 4.000. En lugar de meses, el tiempo necesario para calcular la colocación óptima para las nuevas turbinas eólicas ahora se puede medir en minutos. Además, la IA puede ayudar con el mantenimiento de la red y la predicción del suministro de energías renovables y la demanda general de electricidad, apoyando el equilibrio de la red. La IA también está ayudando a los propios centros de datos a ser más eficientes. Por ejemplo, Google utilizó DeepMind para reducir la energía necesaria para enfriar sus centros de datos en un 40%. La IA puede hacer lo mismo por el uso de energía de otros edificios, que contribuyen a una parte sustancial de las emisiones de carbono en Europa. Una prueba en Suecia incluso logró reducir la energía utilizada por dos grandes edificios de apartamentos en un 20%.
Además de reducir el uso de energía, la tecnología de la batería es clave para una transición ecológica exitosa. La IA tiene el potencial de ayudar a encontrar materiales más eficientes para la producción, mejorar el mantenimiento de la batería para una mayor duración de la batería y evaluar el riesgo operativo en tiempo real. A largo plazo, los automóviles autónomos impulsados por inteligencia artificial podrían facilitar el uso compartido de automóviles, reduciendo el número total de automóviles necesarios (ya que en su mayoría permanecen inactivos) y, a su vez, reduciendo la carga ambiental de la producción de automóviles.
Superar los desafíos comunes
Los ejemplos anteriores ilustran por qué la IA y la transición verde de hecho no tienen que ser competidores. Más bien, pueden ser compañeros que pueden ayudar y alimentarse unos de otros. De hecho, el principal choque, la demanda de energía de los centros de datos, no es intrínseco. Ya existen fuentes competitivas de generación de electricidad (casi) libre de carbono. Además, el principal obstáculo tanto para la construcción de nuevos centros de datos como para la ecologización de la generación de electricidad son los problemas que rodean las autorizaciones y las conexiones de la red. Abordar estos cuellos de botella es vital si Europa quiere lograr los aumentos de productividad que ofrece la IA y evitar las pérdidas de productividad de un mayor cambio climático.
Hay otros desafíos comunes que enfrentan tanto la adopción de la IA como la transición verde, particularmente en Europa. Ambas transiciones requieren una inversión sustancial. En este sentido, Europa se está quedando atrás, en particular en el gasto en investigación y desarrollo. La transición verde requerirá del 2,7% al 3,7% del PIB de la UE en inversiones adicionales cada año hasta 2030. El Banco Europeo de Inversiones ha identificado una brecha de inversión en inteligencia artificial de alrededor de 5-10 mil millones de euros por año. Alrededor del 40% de las pequeñas y medianas empresas citan la falta de voluntad de los inversores para financiar la inversión verde como un obstáculo muy importante. Mientras tanto, las empresas jóvenes europeas reciben solo una cuarta parte de la financiación ampliada de la que disfrutan las empresas estadounidenses.
Un trabajo reciente del BCE ha puesto de relieve la necesidad de contar con instituciones y una gobernanza sólidas para acelerar la adopción de tecnologías digitales y ecológicas. Hay pocos incentivos para que las empresas innoven si las barreras a la entrada en el mercado y la competencia les impiden cosechar los beneficios. Los ineficientes mercados laborales y de productos podrían dificultar la necesaria reasignación de insumos entre empresas y sectores. La falta de mano de obra calificada también puede resultar un obstáculo, con la necesidad de impulsar la educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas. La formación y la educación a lo largo de toda la vida también son necesarias, ya que la IA y la transición verde dan como resultado cambios en el empleo.
A la luz de estos desafíos, las políticas ambientales y de inteligencia artificial nacionales se beneficiarían de una integración más concertada para aprovechar las sinergias entre estas transiciones dobles. También hay un papel en las políticas y la financiación a nivel europeo, en particular cuando los beneficios ambientales de la IA pueden estar muy extendidos, pero tienen menos aplicaciones comerciales. En conjunto, estos pueden ayudar a garantizar que se puedan superar los desafíos comunes para ambas transiciones y a garantizar que, en lugar de chocar, ambos se entreguen con éxito.