Un estudio reciente titulado Watts and Bots: the energy implications of AI adoption, elaborado por los investigadores Anthony R. Harding y Juan Moreno-Cruz, señala que el impacto energético de la inteligencia artificial podría ser mucho menor de lo que normalmente podría parecer. El análisis, basado en un modelo que combina consumo directo, efectos económicos indirectos y productividad sectorial, sugiere que incluso una adopción generalizada de la IA en Estados Unidos implicaría un aumento moderado del gasto energético nacional. Según las estimaciones, el país consumiría alrededor de 28 petajulios adicionales al año, lo que representa apenas un 0,03 % de su consumo energético total. Las emisiones de CO₂ vinculadas a ese incremento se situarían en torno a las 896 kilotoneladas anuales, equivalentes a aproximadamente un 0,02 % de las emisiones del país.
Uno de los factores que explica este impacto limitado es la fuerte variabilidad entre sectores económicos. El estudio muestra que las industrias con una elevada dependencia de infraestructura física y consumo energético, como el transporte pesado o la construcción, sí podrían registrar incrementos más notables al integrar sistemas de inteligencia artificial. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías se concentra mayoritariamente en sectores como las telecomunicaciones, los servicios profesionales o las actividades intensivas en información, cuya intensidad energética ya es reducida. Esta distribución sectorial hace que, pese a los aumentos puntuales en determinados ámbitos, la huella energética total de la IA resulte muy contenida cuando se analiza desde una perspectiva macroeconómica.
Los autores también advierten sobre ciertas limitaciones metodológicas. El modelo parte de los datos energéticos de 2014 para mantener coherencia con la base económica utilizada, aunque al actualizar las cifras hacia 2023 las variaciones obtenidas resultan mínimas. Aun así, los investigadores reconocen que factores como la rápida evolución de los centros de datos, las mejoras en eficiencia energética o la integración progresiva de energías renovables podrían modificar el panorama real durante los próximos años. Del mismo modo, subrayan que las conclusiones son aplicables principalmente al contexto estadounidense y que no deben extrapolarse de forma automática a países con estructuras industriales o mixes energéticos muy distintos.
Más allá del consumo directo, parece que la IA podría convertirse en una herramienta útil para reducir el impacto energético global. Tecnologías basadas en inteligencia artificial ya están siendo utilizadas para optimizar procesos industriales, mejorar la gestión de redes eléctricas, reducir pérdidas en sistemas de distribución y aumentar la eficiencia en actividades logísticas. En conjunto, el estudio sugiere que el impacto neto de la IA podría ser incluso menor que el estimado si se tiene en cuenta su potencial para elevar la eficiencia y facilitar la transición hacia modelos energéticos más sostenibles.