La constante expansión de la infraestructura de datos requiere una gestión inteligente que permita reducir su impacto energético y optimizar su operación, especialmente durante los picos de demanda. En este sentido, las estrategias basadas en eficiencia energética y flexibilidad en la demanda emergen como opciones viables para afrontar estos desafíos. La idea principal al aplicar medidas de eficiencia consiste en disminuir el consumo de energía necesario para mantener la operatividad de los centros de datos, sin afectar su rendimiento. Esto incluye innovaciones en el hardware, optimización de algoritmos y mejoras en la arquitectura de los modelos de inteligencia artificial, dado que estos últimos representan una proporción significativa del gasto energético, especialmente en etapas de entrenamiento y uso en inferencias. Además, la adopción de tecnologías como la recuperación de calor y sistemas de enfriamiento sin agua, complementadas con progresos en la eficiencia de las unidades de alimentación ininterrumpida, contribuyen a una reducción adicional en el consumo total.

Por otro lado, la flexibilidad en la demanda funciona como una herramienta para ajustar el consumo energético durante períodos de alta presión en la red, evitando cargas excesivas y permitiendo un uso más equilibrado de los recursos disponibles. Esta flexibilidad puede lograrse mediante la implementación de programas de respuesta a la demanda, aquellos que incentiven a los centros de datos a modificar su uso en horarios críticos o cargar sus tareas en momentos en que la generación de energía renovable sea mayor. La integración de estas acciones requiere que los operadores de centros de datos dispongan de sistemas de monitoreo avanzados y acuerdos programados con proveedores de electricidad, que en algunos casos incluyen tarifas especiales diseñadas para contratos de largo plazo y cargas flexibles. La coordinación con las empresas de servicios públicos también es esencial, dado que este tipo de estrategias demanda una planificación preventiva y condiciones que permitan la participación en programas de respuesta.

En la orientación de políticas públicas y regulaciones, destaca la necesidad de establecer metas en eficiencia, ya sea en forma de límites máximos de consumo por unidad de trabajo o mediante incentivos económicos para aquellos que innoven en sus procesos. Algunos países ya avanzan en esta dirección, implementando normativas que exigen reportes detallados del consumo energético y fomentando iniciativas europeas como el Acuerdo Verde, que busca reducir la huella ambiental en los centros de datos. La existencia de métricas específicas, como el consumo de energía por operación o por capacidad computacional, facilitaría la medición del impacto y la comparación entre distintos modelos y diseños. Además, promover la estandarización y la investigación en nuevas tecnologías permite no solo mejorar la eficiencia, sino también conocer mejor las características y necesidades energéticas de cada tipo de modelo o infraestructura.

El rol de las autoridades y de las propias empresas del sector sería el de impulsar programas que reconozcan y premien los esfuerzos por reducir el consumo energético, sin perder de vista la invariabilidad del servicio. Esto puede traducirse en tarifas diferenciadas o en el financiamiento de inversiones en tecnologías que apoyen la demanda flexible y la eficiencia. Finalmente, la recopilación de datos precisos y la investigación en métricas específicas aportan información esencial para diseñar políticas que tengan un impacto medible y sustentable. La colaboración entre organizaciones gubernamentales, académicas y privadas, por lo tanto, resulta indispensable para aprovechar al máximo las oportunidades que ofrecen estas estrategias en la gestión energética de los centros de datos.

Para leer más ingrese a:

https://www.aceee.org/white-paper/2025/10/opportunities-use-energy-efficiency-and-demand-flexibility-reduce-data-center

https://www.aceee.org/sites/default/files/pdfs/opportunities_to_use_energy_efficiency_and_demand_flexibility_to_reduce_data_center_energy_use_and_peak_demand.pdf