Cara y cruz de la inteligencia artificial en la transición ambiental

Es un mundo tan nuevo que la sorpresa es quizá su mayor continente. Las búsquedas en ChatGPT consumen 10 veces más energía que las de Google. El empleo de inteligencia artificial (IA) es un océano energético sin fondo. El 70% de la factura de un centro de esta tecnología procede del “enchufe”. Y debe ser fiable, barata y basada en fuentes renovables. Algunos de los grandes consumidores, apalancados en IA, son Meta, Microsoft, Google y Amazon. En la jerga tecnológica: “Hiperescaladores”. Necesitan energía para procesar inmensas cantidades de datos y cada uno busca sus propias soluciones. Varios se sitúan —afirma Manuel Fernández, cogestor del fondo Pictet Clean Energy— cerca de parques de energías renovables para reducir los costes de las redes eléctricas. “Pero aun así precisan energía todas las horas del día, todos los días del año y conexión a las redes de transporte de electricidad. Por cada euro invertido en renovables hay que destinar entre 0,7 euros y 1,4 euros en redes. De esto se benefician Iberdrola o Nextra”, sostiene el experto. Y la energía no viaja a solas. Exige edificios sostenibles. El 40% de la potencia de estos centros de datos se destina a su refrigeración. Son como soles incandescentes de información. Todo ocurre en un tiempo que —por primera vez en una década— aumentará con fuerza la demanda de electricidad en las economías emergentes y desarrolladas. Poco extraña que Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, haya descrito la energía como “la parte más difícil” a la hora de responder a la demanda de capacidad de cálculo de la IA.

Otra opción es que el frío ya venga “de serie”. Google ampliará el año próximo su centro de datos en Hamina (Finlandia), con lo que operará con un 97% de energía libre de dióxido de carbono. Lugares con abundante energía limpia y bajas temperaturas podrían usarse para instalar estos enormes soles. El frío ayuda, pero también consumen una ingente cantidad de agua. Por ejemplo, en Estados Unidos —detalla BBVA Research— los combustibles fósiles, la energía nuclear y la hidroeléctrica generaron durante 2023 el 84% del total de la energía. Sin embargo, estas plantas son intensivas en agua. Emplearon 3,1 litros por kilovatio/hora. En Irlanda —donde el viento y el gas natural suponen un 80%— solo circulan 1,4 litros. Pero el gas es una energía, según la Unión Europea, “de transición”. “Pese a todo, no esperamos que las compañías que construyen estos centros, especialmente los hiperescaladores del planeta, abandonen sus objetivos verdes para cumplir con la demanda [energética] que necesitan sus centros de datos”, aventura Carly Davenport, analista de Goldman Sachs.

Pero, por sorpresa, opciones olvidadas durante décadas vuelven a los periódicos. ¿Alguien se acordaba de la energía del átomo después del accidente de Fukushima (Japón) en 2011? Amazon y Google plantean crear 12 pequeños reactores para alimentar sus centros de datos de IA. Incluso la compañía Constellation Energy —que opera las mayores plantas nucleares estadounidenses— ha firmado un acuerdo por 20 años con Microsoft para proporcionarle energía. Y no está descartado reabrir la planta de Three Mile Island en Pensilvania. ¿Recuerdan? Lo contó hasta Hollywood (El síndrome de China, 1979) con Jack Lemmon, Jane Fonda y Michael Douglas en la pantalla. Vivió el mayor accidente nuclear de la historia del país cuando su segundo reactor sufrió una fusión parcial debido a una cadena de errores humanos. “No es solo sustituir la actual generación fósil, es la necesidad de construir más ahora. Esto ha producido una verdadera sensación de urgencia”, sostiene en Financial Times Mike Laufer, cofundador de Kairos Power, dedicada a las plantas nucleares, que acaba de cerrar un acuerdo con Google para desplegar seis o siete pequeños reactores en 2035. También existe una razón geoestratégica: la carrera contra China y Rusia. Ambos países ya cuentan con esta clase de miniplantas. “Personalmente creo”, apunta un consejero de Repsol que pide no ser citado, “que este tema de la IA va más de la mano de las nuevas tecnologías nucleares que de las viejas y desobedientes renovables (sin almacenamiento a gran escala, tanto física como temporal, de la electricidad generada), y de las redes de transporte y distribución asociadas”.

33 veces más de consumo

Sea como fuere, los números son la nueva orografía. La Organización Internacional de la Energía (IEA, por sus siglas en inglés) estima que los centros de datos, las criptomonedas y la inteligencia artificial emplearon el 2% de la energía del planeta en 2022. Poner a trabajar una computadora en los terrenos de la inteligencia artificial —acorde con un trabajo de BBVA Research— consume 33 veces más de energía que si ese ordenador programase con software tradicional. Esto sucede sin olvidar que la demanda energética en 2026 será 10 veces superior a la actual. Y todo debe ser verde. “En el corto y medio plazo, la mejor solución para descarbonizarlos es usar energías renovables, como la eólica o la solar, que tienen unos costes muy competitivos y son abundantes en España”, indica la consultora McKinsey, a través de una nota. Más adelante aparecen otras tecnologías. Almacenamiento térmico, energía hidráulica, baterías o centrales de bombeo deberían apoyar la transición.

Aunque el talento de la inteligencia artificial, digamos el nuevo Mr. Ripley del siglo XXI, tiene la capacidad de mitigar la emisión de CO2 y adaptarse al mismo tiempo a las condiciones climáticas. Su habilidad para tratar ingentes cantidades de información puede utilizarse con el fin de obtener modelos climatológicos más precisos, que anticipen las posibles amenazas y optimicen el empleo de los recursos. Si se utilizan bien estos procesos, las tecnologías basadas en IA —prevé BBVA Research— podrían reducir la emisión entre un 5% y el 10% de los gases de efecto invernadero durante 2030. En esa línea de conexión de pensamiento también discurre Eduardo González, socio responsable de Energía y Recursos Naturales de KPMG: “La IA desempeña un papel clave en la transformación y modernización que necesita el sector energético en su transición ecológica”, refrenda. “La capacidad de análisis de datos masivos, identificar pautas y efectuar previsiones genera avances hasta ahora inimaginables en la gestión de la energía y en la eficiencia de los recursos, contribuyendo a un mundo más sostenible y eficiente”, subraya.

El desafío resulta inmenso. Casi ha pasado de una forma silenciosa, quizá porque la geoestrategia del mundo, la incertidumbre y las guerras son una triste prioridad humana. Pese a ese sonido de fondo de conflagración, el Foro Económico Mundial estima que el consumo de IA (hemos visto diversas estimaciones) crece a un ritmo anual del 30% y la potencia de cálculo necesaria para mantener el auge de la inteligencia artificial se duplica cada 100 días. El desafío tiene respuesta. “Las fuentes de energía renovables como la solar y la eólica son cada vez más frecuentes, se instalan con rapidez y pueden abastecer a un gran número de clientes corporativos, incluidas las empresas de IA”, relata Dario Bertegna, responsable de Clean Energy en la gestora Capital Dynamics. Es un lugar común su capacidad para predecir mejor los patrones de comportamiento climático. Pero resulta insuficiente. La energía debe volcarse en algún lugar y, por ejemplo, las redes eléctricas europeas son antiguas. “Es esencial sustituir los equipos obsoletos”, indica el experto. “Mejorar la capacidad de la red e integrar tecnologías de red inteligente”.

Esto cuesta tiempo y, sobre todo, dinero. A finales de 2022, la Comisión Europea presentó un plan para digitalizar el sistema energético que preveía una inversión de 584.000 millones de euros en la red eléctrica, de los cuales 170.000 millones se destinaban a la digitalización. “Ahora que la IA está en auge, las mejoras de la red eléctrica tendrán que llevarse a cabo aún más rápido”, advierte Joran Mambir, especialista en inversiones en J. Safra Sarasin Sustainable AM. Los desafíos en estos bancales caen sobre dos palabras: estabilidad y fiabilidad. “A diferencia de los combustibles fósiles, las energías renovables se producen de forma intermitente. Esto puede causar problemas en la red, pues podría generar fluctuaciones en el suministro eléctrico o cortes”, anticipa el analista. Esta es la “excusa” para introducir la energía nuclear. Aunque la “euforia” atómica suena un poco exagerada. El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Estados Unidos) calcula que el 95% de la electricidad que pasa por la red procede del Sol, el viento y las baterías. Y menos del 1%, del átomo. Todavía ninguno de esos pequeños reactores han empezado a construirse en el país y hay muchas dudas de que estén terminados en 2030. Llevan tiempo, socialmente generan rechazo y son complejos desde la mirada técnica. La respuesta (una vez más) es el uso de redes inteligentes que emplean —describen en J. Safra Sarasin— tecnología digital para permitir la comunicación en dos direcciones: entre sus clientes y las eléctricas.

Mejoras en el servicio

En una de ellas, Iberdrola, la IA les posibilita ser más eficaces y mejorar el servicio al cliente sobre todo en las redes. En este espacio complejo, los ejemplos aportan sencillez. Pensemos que “se aplica para predecir incidencias provocadas en las líneas por el hielo o en la detección de una probabilidad alta de fallo en equipos de red, de esta forma podemos actuar de manera preventiva y se evitan futuras averías”, sintetiza Ana Lafuente, directora global de Redes en Iberdrola. En el lado de los clientes ayuda a calcular con mayor agilidad y precisión el tiempo estimado de reposición y mejora el seguimiento de las solicitudes de nuevas conexiones.

La IA es un vitral hacia un universo difícil y, sobre todo, nuevo. En 1967, hace 58 años, Gabriel García Márquez escribió una frase que define lo que está viviendo la sociedad con estas tecnologías: “El mundo era tan reciente que muchas cosas carecían de nombre, y para nombrarlas había que señalarlas con el dedo”. El genio se adelantó medio siglo a la inteligencia artificial.

Voltios sostenibles

Quizá el modelo que mejor posa ante el pintor en esta relación entre inteligencia artificial (IA) y sostenibilidad sea Apple. Todas las tiendas de la manzana, centros de datos y oficinas del planeta funcionan con electricidad totalmente renovable. Alrededor del 90% —calculan en Schroeders— procede de fuentes limpias creadas por la propia compañía. Ha utilizado acuerdos de compra a largo plazo con algunas centrales de energía renovable, inversiones en capital o propiedad directa de diversas instalaciones de este tipo. La estrategia es asegurar el suministro verde. Es la imagen en la que se reflejan competidores como Meta, Amazon, Google o Microsoft. 
Un referente más cercano, Ferrovial, combina verde y tecnología. “La empresa ha aplicado la IA en su relación con las renovables en el control, monitorización y análisis de la demanda de sus activos, la predicción del mercado eléctrico, desde un punto de vista socioeconómico, así como en la operación y mantenimiento de sus propiedades y contratos de servicios energéticos”, explica la compañía. La sostenibilidad ha ido pasando de electrón en electrón hasta crear una especie de hoja de ruta que pasa por el uso de servidores de bajo consumo, algoritmos más eficientes, que requieren menos recursos computacionales, y la optimización de la captura y el almacenaje de la información. De esta forma, se eliminan duplicidades o redundancias. Todo es tan reciente. “Estamos en plena revolución industrial 6.0, que trae consigo la posibilidad de crear sistemas de fabricación inteligentes que puedan funcionar con una intervención humana mínima”, cuenta Haim Israel, estratega global de Bank of America Global Research. “La IA es el motor que puede permitir la próxima oleada de innovación”. Y dibuja algunos ejemplos. Esta tecnología podría integrase con el 5G y tener 10 veces la velocidad móvil, un tercio de la latencia y los costes en comparación con el 5G. El uso de la IA en la gestión de redes puede planificar las necesidades eléctricas —aventura el experto— 12 veces más rápido que sin IA.