Key Questions on Energy and AI es una actualización de la Agencia Internacional de la Energía sobre uno de los vínculos tecnológicos con mayor impacto potencial en los sistemas eléctricos. El documento toma como base el análisis global presentado por la IEA en Energy and AI, publicado en abril de 2025, y recoge la evolución posterior de la demanda computacional, la eficiencia de los modelos, la infraestructura de centros de datos y las aplicaciones de inteligencia artificial en el sector energético.

El estudio examina dos dimensiones complementarias. La primera corresponde a la energía necesaria para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. La segunda analiza cómo la IA puede transformar la producción, el transporte, la distribución y el consumo de electricidad. Esta lectura bidireccional evita reducir los centros de datos a la condición de nueva carga eléctrica y reconoce, además, la capacidad de los sistemas digitales para optimizar el uso de activos, anticipar eventos, integrar renovables, reducir pérdidas y agilizar la toma de decisiones operativas.

El componente cuantitativo incluye proyecciones sobre la demanda eléctrica de los centros de datos. La IEA señala que el consumo global de estas instalaciones creció 17% en 2025 y que el de los centros orientados específicamente a inteligencia artificial aumentó 50% en el mismo periodo. Las proyecciones actualizadas sitúan el consumo de los centros de datos cerca de 950 TWh en 2030, frente a 485 TWh en 2025, cifra que representaría aproximadamente el 3% de la demanda eléctrica mundial prevista para ese año.

El informe analiza las implicaciones de esta expansión para la planificación de redes. Los centros de datos suelen concentrar grandes demandas en ubicaciones específicas, requieren alta calidad de suministro y pueden acelerar la necesidad de nuevas subestaciones, líneas, transformadores y capacidad firme. Su conexión exige coordinar estudios de impacto, disponibilidad de transmisión, capacidad local, calidad de potencia, respaldo y posibles recursos de flexibilidad. El documento contribuye a entender que la digitalización puede generar presiones de infraestructura que deben incorporarse a los escenarios de planeación eléctrica.

La IEA también aborda la mejora de la eficiencia computacional. Aunque la cantidad de tareas de IA crece con rapidez, el consumo por tarea puede reducirse gracias a avances en hardware, software, arquitectura de modelos y gestión de cargas. El resultado neto dependerá de la velocidad de adopción, el tamaño de los modelos, los usos empresariales y el comportamiento de los usuarios. Para los planificadores eléctricos, esta incertidumbre exige trabajar con escenarios múltiples y no con una única trayectoria de demanda. En cuanto a las aplicaciones energéticas, el estudio examina usos de IA en previsión de generación renovable, mantenimiento predictivo, detección de anomalías, planificación de redes, operación de centrales, gestión de activos y optimización de la demanda. Estas aplicaciones requieren datos de calidad, conectividad, integración con sistemas operativos y mecanismos de validación. En entornos críticos, un modelo algorítmico debe complementar los controles de ingeniería y las responsabilidades del operador, sin sustituir sin supervisión las funciones de seguridad.

La ciberseguridad ocupa un lugar central en el análisis. La expansión de la IA incrementa el valor de los datos operativos y puede ampliar la superficie de ataque a través de plataformas, interfaces de programación, dispositivos conectados y sistemas de terceros. Al mismo tiempo, las herramientas de IA pueden apoyar la detección de intrusiones, la identificación de patrones anómalos y la priorización de incidentes. Este beneficio depende de contar con una arquitectura basada en segmentación, gestión de identidades, registros confiables y procedimientos de respuesta.

El estudio vincula además la IA con la seguridad energética y la asequibilidad. La concentración de demanda en centros de datos puede intensificar la competencia por capacidad de conexión y elevar los costos de refuerzo en determinadas regiones. Si bien la digitalización puede reducir costos operativos, sus beneficios no se distribuyen automáticamente entre usuarios, operadores y desarrolladores, por lo que se requieren reglas de conexión claras, señales tarifarias adecuadas, planificación coordinada y mecanismos que reconozcan el valor de la flexibilidad.

Para las utilities y los operadores de red, el informe aporta datos útiles para construir escenarios de demanda y priorizar capacidades digitales. Para los reguladores, ofrece elementos sobre conexión de centros de datos, acceso a información, resiliencia y asignación de costos. Para las empresas tecnológicas, identifica oportunidades en analítica, automatización, ciberseguridad y optimización de redes. Su valor estratégico radica en presentar la inteligencia artificial como una fuerza que modifica simultáneamente la demanda eléctrica y las capacidades de operación, con efectos directos sobre las redes inteligentes y la transición energética.

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https://iea.blob.core.windows.net/assets/3179f7f8-01f6-4dd6-bffa-c9f7b73f1dc9/KeyQuestionsonEnergyandAI.pdf