Newsletter: ¿Compensa la IA la energía que consume?

Marcio Viegas, fundador y director general de SUST4IN

Seguro que conoces a algún cuñado que todavía pregunta a los niños “¿Eres bueno o malo?”. Ahora ambientalistas, filósofos y hasta el Papa le hacen la misma pregunta maniquea, pero mucho más pertinente, a la IA. De hecho, Rich Isenberg, socio de McKinsey, compara los agentes con niños pequeños: si les pides que se detengan antes de las escaleras, puede que lo hagan o que sigan corriendo, así que hace falta una barrera de seguridad.

Desde la perspectiva ambiental o energética, las preguntas de este artículo son: ¿La IA compensa la energía que consume? ¿Cuánto consume cada tarea, cada usuario, cada empresa y toda la IA?

La IA y la energía

Este verano, antes de disfrutar de los niños en la playa, cerramos nuestra serie de siete artículos sobre IA y ESG. En el segundo artículo de la serie, «La huella ambiental de la IA: ‘Maldición’ y ‘bendición'», hablábamos del consumo de energía de la IA.

Desde entonces se han extendido los agentes y han salido datos nuevos, mientras las guerras mantienen la energía en el centro de todo.

Entre las novedades está el experimento de Zeke Hausfather, climatólogo de la empresa de pagos Stripe, que ha decidido su consumo con la IA: en ocho semanas escribió 1.138 instrucciones en Claude Code que desencadenaron 14.000 llamadas al modelo. Resultado: unos 170 kWh (entre 70 y 330, según el método), alrededor de 150 Wh por instrucción, 600 veces lo que gasta una pregunta corriente a un chatbot. Es un solo usuario, y muy intensivo, como él mismo reconoce, pero asusta.

(Confieso cierta complicidad: he usado dos de nuestros agentes para escribir e ilustrar este artículo. Llevo meses entrenándolos y, entre otras cosas, ya están casi curados de sus problemas de tricolon y epanortosis.)

El experimento de Hausfather y los (pocos) datos disponibles sugieren que ya podemos estimar cuánto consume la IA a nivel de tarea, de usuario y mundial, y después aplicarlo a una organización.

A nivel de tarea (Wh)

Las cifras «oficiales» que recogíamos entonces (0,24 Wh por consulta a Gemini, según Google; 0,34 Wh para ChatGPT, según Sam Altman) siguen valiendo para el chat, pero el uso de la IA se desplaza cada vez más hacia los agentes, que planifican, ejecutan y corrigen su propio trabajo. El 96% de los tokens de Hausfather eran el agente releyendo su propia memoria.

De hecho, investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST) midieron que un agente gasta hasta 136,5 veces más energía por consulta que un chatbot básico: dos órdenes de magnitud, como en el experimento de Hausfather.

A nivel de usuario (kWh y kg CO₂e)

Pero hay que ver estos consumos con perspectiva. Quien consulta el chat 20 veces al día gasta unos 2,5 kWh al año, según nuestro cálculo con la cifra de Sam Altman: lo que consumen dos o tres coladas en una lavadora… La huella energética de esta persona está en otra parte: el coche, la calefacción, los vuelos.

El usuario intensivo de agentes es otra historia. Hausfather anualiza su uso en 1,1 MWh, una décima parte del consumo de un hogar estadounidense: unos 370 kg de CO₂e. Con electricidad limpia, la cifra cae un 90%. Para un analista que ahorra así varias horas a la semana, el saldo individual parece razonable.

El problema está a nivel global y en los próximos años o meses…

A nivel global: la suma (TWh y Gt CO₂e)

El mismo estudio del KAIST calcula que, si los agentes recibieran tantas peticiones como hoy el buscador de Google, necesitarían cerca de 200 GW de potencia continua: unos 1.750 TWh al año, casi el doble de lo que la Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé para todos los centros de datos del mundo en 2030. Es un escenario extremo.

Pero ya en 2025, en el mundo real, los centros de datos consumieron 485 TWh, un 17% más que el año anterior; los dedicados a IA, un 50% más. En 2030 rondarán los 950 TWh, el 3% de la electricidad mundial, y sus emisiones llegarán a 350 Mt de CO₂ en 2035, según la AIE. El banco Morgan Stanley, que suma edificios y equipos, calcula 1,2 Gt ya en 2030: ¡más que Japón!

La media, además, esconde la concentración, como resume el Financial Times. Los centros de datos explican el 13% del crecimiento de la demanda eléctrica mundial hasta 2035, y el 46% en EE. UU., según JPMorgan. Allí el centro de investigación Global Energy Monitor contabiliza 189 GW de nuevas centrales de gas vinculadas a ellos.

Los beneficios: dos estudios en la Nature

Como ya he comentado, el respetado economista Nicholas Stern y la London School of Economics (LSE) estiman, en un estudio publicado por Nature, que la IA podría recortar entre 3,2 y 5,4 GtCO₂e al año en 2035 en energía, alimentación y movilidad, con las condiciones que recogimos en «Inteligencia verde».

Sin embargo, en agosto, la misma revista publicó el cálculo contrario: la IA también abarata el petróleo y el gas, ¡con un efecto neto de 0,47 a 1,8 Gt más al año!

A nivel corporativo, los directores de sostenibilidad viven una tensión parecida: casi tres de cada cuatro esperan que la IA ayude a sus objetivos, y el 77% señala el consumo de energía y recursos de su infraestructura como su mayor impacto negativo, según el Foro Económico Mundial.

¿Compensa, por lo tanto?

Hoy nadie puede demostrarlo. Los costes ya aparecen en los inventarios de Google y Microsoft; los beneficios dependen de supuestos y de adopciones que aún no han ocurrido. Pero sigamos investigando:

La paradoja de Jevons, otra vez

En 1865, William Stanley Jevons observó en The Coal Question que las máquinas de vapor más eficientes hacían que Inglaterra quemara más carbón, en lugar de menos. Los chips de IA hacen hoy unas 150 veces más operaciones por julio que en 2016, y el consumo total no deja de crecer.

Lo que determina la huella es básicamente la electricidad. Pero la electricidad es también una palanca para gobernarla: la IA depende de centros de datos, energía y redes sobre los que los gobiernos sí tienen autoridad, como recuerda Esther Paniagua en El País.

¿Qué dicen los proveedores?

Mala noticia: ningún proveedor publica todavía el consumo de una tarea agéntica, como mucho por “consulta”.

Proveedor	¿Publica su huella?	Dato disponible
Google	Sí, auditado	0,24 Wh y 0,03 g CO₂e por consulta a Gemini. Informe 2026: electricidad +37%, emisiones +18%
Microsoft	Sí, corporativo	20,3 Mt CO₂e en 2025, +25% por los centros de datos
OpenAI	Apenas	0,34 Wh por consulta, según el blog de Altman, sin metodología
Anthropic	No	Nada, por ahora. La ley californiana SB 253 le obligará a publicar al menos sus alcances 1 y 2, y su próxima salida a bolsa aumentará la presión de los inversores
Mistral	Sí, ciclo de vida	1,14 g CO₂e y 45 ml de agua por respuesta de 400 tokens

Bruselas no espera: el 21 de septiembre, la Comisión Europea aprobó una calificación común para los centros de datos de más de 500 kW, que medirá su consumo real de energía y agua, el calor que reaprovechan y su flexibilidad para la red.

Las primeras etiquetas llegarán en 2027 y pueden ayudar, por fin, a calcular las emisiones por token y por resultado obtenido.

Pero mucho antes de 2027 ya podemos estimar la huella de una organización.

A nivel de organización (MWh y t CO₂e)

Pensemos en organización española de 1.000 empleados: Si la mitad, 500 personas, usan el chat 20 veces cada día laborable y 50 trabajan con agentes como Hausfather, podemos estimar que el consumo rondaría los 56 MWh al año: unas 14 t de CO₂e con el factor del mix eléctrico español de 2025 del Ministerio para la Transición Ecológica (MITECO) (258 g/kWh) y unas 19 t con la media de EE. UU. que usa Hausfather (341 g/kWh). Los 50 usuarios de agentes explican el 99% del total.

¿Cómo se reporta? En la CSRD, este consumo entra en el alcance 3 de la NEIS E1 (categoría 1, bienes y servicios adquiridos), porque la electricidad la compra el proveedor. Sin datos del proveedor, se puede empezar con factores basados en el gasto y afinar después con datos de actividad, como en este ejemplo.

Deberes de casa

Total, que hay muy pocas métricas y cifras fiables. Pero podemos empezar a probar con cuatro tareas:

Tarea	Cómo	Por qué
Pide datos a tus proveedores	Pregunta por la energía por consulta o tarea, el país de los servidores y su factor de emisión, el agua y el estrés hídrico de la zona, la parte de renovable adicional y una metodología verificable	Solo Google y Mistral publican cifras con metodología, y la CSRD exige trazabilidad en el alcance 3
Elige dónde se ejecuta tu IA	Servidores en España o en otro país donde el proveedor garantice electricidad 100% renovable	Con electricidad limpia, la huella cae un 90%, según Hausfather
Ajusta el modelo a la tarea	Modelos pequeños para resumir o clasificar	Gastan de 5 a 7 veces menos por token
Calcula antes de anunciar beneficios	Línea base y adicionalidad	Los beneficios dependen de supuestos

La IA puede compensar la energía que consume. Sin embargo, una cosa queda clara: con agentes funcionando sobre turbinas de gas fósil, esa cuenta no saldrá.

Ahora mismo hay poca información fiable, pero al menos empezamos a hacer preguntas y a estimarla. Y a actuar.

PD.: Más sobre todo esto en la XIII edición de nuestro programa Métricas ESG: «IA aplicada a la sostenibilidad», que tendré el privilegio de dirigir del 26 al 30 de octubre, en directo por Zoom, con «niños muy buenos» de Bird & Bird, Befesa, Canal de Isabel II, Clarity AI, Telefónica y WWF España. Más información y matrículas aquí. Antes, el 13 de octubre, estaré, también con gente buena, en el debate organizado por la Fundación FIDE «IA y Sostenibilidad: ¿Aliados o antagónicos?«.

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Novedades más allá de la energía y medio ambiente (E)

1) ¿La IA está creando más empleo del que destruye? (S)

En «Trabajo, sesgos y máquinas que deciden» recogíamos escenarios de Funcas de entre 12.000 y 40.000 empleos afectados en la banca española hasta 2035. Sin embargo, los datos de este verano apuntan en otra dirección: por ahora, la IA parece crear más empleo del que destruye.

Este mes, The Economist calculaba que la IA ha creado cerca de un millón de empleos en EE. UU., frente a unos 200.000 despidos atribuidos a ella, muchos de ellos técnicos para centros de datos. En España, Gonzalo Gortázar, consejero delegado de CaixaBank, aseguró este lunes que la IA «nos está generando más necesidad de empleo»: el banco suma casi 1.000 personas al año.

El ajuste existe y se concentra en tareas rutinarias: atención al cliente (un 10% menos de empleo en EE. UU. desde 2023), secretariado (un 15% menos) y jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas (un 15% menos, según el Panel Científico de la ONU). Son los perfiles que deberíamos recualificar, como proponíamos en «Inteligencia social».

2) Ginebra, Nueva York y agentes poco diplomáticos (G)

En julio, los 193 Estados de la ONU hablaron por primera vez solo de IA, en Ginebra, y el secretario general, António Guterres, pidió a las grandes empresas publicar, al menos de manera voluntaria, su huella de carbono, agua y suelo.

En Europa, desde el 2 de agosto hay que avisar a quien conversa con una máquina y etiquetar los deepfakes, y las empresas españolas empiezan a crear una función de «AI Governance», como proponíamos en «¿Quién responde por la IA?».

La seguridad de los agentes ha dejado de ser una hipótesis. De hecho, OpenAI ha retirado su próximo modelo, GPT-6.1 Astra, por puntuar peor en alineamiento, tras admitir que sus agentes entraron en sistemas de decenas de socios, incluido un servicio de salud australiano. Altman y Amodei pidieron en Nueva York, ante el Consejo de Seguridad de la ONU, «acompasar la frontera», y Musk se ha sumado, pero Donald Trump y Jensen Huang, de Nvidia, rechazan nuevas leyes. El papa León XIV replicó a Huang que las preocupaciones de los expertos «deben tomarse en serio».

Y, ¡ojo!, McKinsey llama a los agentes «insiders digitales»: el 80% de las organizaciones ya había detectado el año pasado comportamientos de riesgo.

IA Responsable: En la elaboración de esta newsletter se han utilizado herramientas de inteligencia artificial generativa – Claude y ChatGPT – como apoyo para la estructuración de contenidos, la redacción preliminar, la revisión lingüística y la síntesis documental. Todo el contenido final ha sido revisado, adaptado y validado por el equipo de SUST4IN, que asume la responsabilidad editorial sobre su exactitud y pertinencia.