Schneider Electric: AI no solo puede consumir energía, sino también ahorrarla

La inteligencia artificial devora electricidad en una escala sin precedentes — y simultáneamente puede convertirse en la herramienta más poderosa de ahorro energético de la historia. Esta es la tesis presentada por el CEO de Schneider Electric, Olivier Blum, y en esta paradoja reside, quizás, la principal intriga energética de la próxima década.

Schneider Electric no es simplemente una gran empresa. Es un gigante industrial francés con ingresos superiores a 35.000 millones de euros, que ocupa posiciones dominantes en los mercados de gestión de energía eléctrica y automatización industrial. Cuando el jefe de una corporación de este calibre hace una declaración sobre el potencial energético de la IA, merece ser escuchado: Schneider Electric suministra equipos y software para centros de datos, instalaciones industriales y edificios comerciales en todo el mundo. La empresa ve la situación desde dentro — y desde ambos lados de la ecuación.

El contexto de la declaración de Blum es difícil de sobrevalorar. En los últimos dos años, el consumo global de energía en centros de datos ha crecido varias veces, impulsado por el boom de la IA generativa. Según varias estimaciones, para 2028 el consumo global de electricidad en centros de datos podría alcanzar 1.000–1.500 teravatios-hora por año — comparable al consumo de energía de un país entero como Japón. Hiperscalers como Microsoft, Google y Amazon están comprando capacidad de plantas nucleares, invirtiendo en fusión termonuclear y construyendo granjas solares en miles de hectáreas. El problema del suministro energético de la IA se ha convertido de una tarea de ingeniería en un factor geopolítico.

Y sobre este telón de fondo, Blum propone ver la situación bajo otro ángulo. Sí, la IA consume enormes volúmenes de energía. Pero estas mismas tecnologías son capaces de optimizar radicalmente el consumo de energía en edificios, instalaciones industriales y redes eléctricas enteras. No estamos hablando de modelos teóricos, sino de aplicaciones muy concretas: sistemas inteligentes de control del microclima en edificios, mantenimiento predictivo de redes eléctricas, optimización de carga en subestaciones transformadoras en tiempo real, equilibrio entre oferta y demanda en sistemas energéticos con alta proporción de fuentes renovables. Schneider Electric ya está implementando tales soluciones, y los resultados son impresionantes: en proyectos específicos, el ahorro de electricidad alcanza el 20–40 por ciento.

Es importante entender la escala. Los edificios consumen aproximadamente el 30 por ciento de toda la electricidad mundial, la industria otros cerca del 40 por ciento. Si la IA logra reducir este consumo en apenas un 10–15 por ciento, el ahorro superaría varias veces toda la electricidad consumida por los centros de datos. En esencia, Blum pinta un cuadro en el que la IA no solo "compensa" sus propios costos energéticos, sino que crea un efecto positivo neto para la energética global. Este es un narrativa fundamentalmente distinta comparada con los pronósticos alarmistas que han dominado el espacio mediático en el último año.

Sin embargo, los escépticos señalan acertadamente que el CEO de Schneider Electric tiene un interés comercial obvio en promover este narrativa. La empresa vende activamente soluciones de gestión energética "inteligente", y el crecimiento de la demanda de optimización basada en IA aumenta directamente sus ingresos. No obstante, la posición de Blum es confirmada por investigaciones independientes. La Agencia Internacional de la Energía en su informe más reciente indicaba que la digitalización y la gestión inteligente podrían reducir el consumo global de energía en un 10 por ciento para 2030 — siempre que haya inversiones dirigidas y una regulación apropiada.

Para el mercado ruso, este tema es particularmente relevante. La intensidad energética de la economía rusa sigue siendo una de las más altas entre los países desarrollados, y el potencial de optimización por IA en la industria y el sector de vivienda prácticamente no ha sido aprovechado. Mientras tanto, el desarrollo de su propia infraestructura de IA ya crea carga adicional en el sistema eléctrico. La experiencia de Schneider Electric muestra que estos dos procesos no necesariamente deben contradecirse — con el enfoque correcto, la IA puede desarrollarse y simultáneamente ayudar a ahorrar recursos.

La declaración de Blum marca un cambio importante en la discusión sobre la huella energética de la inteligencia artificial. La conversación se está desplazando gradualmente desde el simple conteo de megavatios consumidos por centros de datos hacia un cálculo más complejo y honesto — cuánta energía la IA ayuda a ahorrar en el otro extremo de la cadena. Y si esta aritmética resulta ser correcta, la paradoja de la IA hambrienta de energía como herramienta de ahorro energético podría convertirse en una de las historias definitorias de la década tecnológica.