La inteligencia artificial no va a salvar el planeta por sí sola, pero puede multiplicar el efecto de cada decisión que tomamos para ahorrar energía y descarbonizar la economía. Su valor está en convertir datos dispersos en decisiones a tiempo real que reduzcan consumos, eviten pérdidas y hagan más flexible el sistema energético.
Desde la generación hasta el almacenamiento, pasando por las redes, la IA reduce la incertidumbre y convierte previsiones en ahorro real. Por ejemplo, al pronosticar mejor la producción de energía eólica y solar, permite programar las centrales y utilizar las baterías estratégicamente, evitando arranques y paradas innecesarias y reduciendo el respaldo fósil.
En el caso de la red, la IA puede actuar como un director de orquesta: anticipa congestiones, propone reconfiguraciones y activa respuesta a la demanda, para aplanar picos, recortar pérdidas y exprimir la infraestructura existente.
En el almacenamiento también puede cobrar protagonismo aprendiendo los ciclos de cada batería y decidiendo cuándo cargar o descargar según el precio, la mezcla de generación y las necesidades del sistema, alargando la vida útil de los equipos y aportando estabilidad sin necesidad de sobredimensionar.
Ahorro energético en edificios
Los edificios presentan otra gran oportunidad. Sin cambiar todo el equipamiento, se puede ahorrar mucho simplemente usándolo mejor. Un sistema de gestión energética que aprende sobre ocupaciones, hábitos y meteorología, ajusta la climatización y la iluminación con una precisión que no conseguíamos con reglas fijas.
La diferencia está en los kilovatios que dejan de gastarse cada día, en cada planta, sin afectar al confort.
La industria y la logística están viviendo un giro parecido. El mantenimiento predictivo evita fallos y mantiene a los equipos en su punto óptimo, lejos de los excesos de seguridad que disparan el consumo.
Las rutas se replantean con más variables que el tráfico, como los tiempos de carga, ventanas de entrega, capacidad real y huella asociada a cada opción.
Mover lo mismo con menos energía es, al final, una cuestión de información y de decisión.
Ahora bien, para que el resultado sea positivo, es necesario controlar el coste energético de la IA. ¿Por qué? Porque entrenar y ejecutar modelos consume; la fabricación de hardware también tiene huella.
No se trata de frenar, sino de aplicar criterio y usar modelos ajustados al problema, hacer “higiene del dato” para eliminar lo innecesario, ejecutar cargas en horas más limpias y en centros eficientes con renovables, y medir y comunicar con claridad la energía y las emisiones evitadas y el coste operativo.
Mejora en reciclaje y economía circular
Cuando hablamos de economía circular, se trata de aprovechar mejor lo que ya existe. Aquí la IA ayuda de forma muy concreta, porque en las plantas de reciclaje las cámaras y algoritmos reconocen los materiales y los separan con más precisión, de modo que menos acaba en vertedero y más vuelve a usarse.
En fábricas y comercios, los modelos de predicción ajustan las compras y la producción para evitar excedentes y mermas. Y con réplicas digitales de máquinas o edificios, los llamados gemelos digitales, es posible programar el mantenimiento justo a tiempo, alargando su vida útil y evitando consumos innecesarios.
El resultado es menos materia prima extraída, menos residuos y más valor por cada recurso.
También hay una dimensión social que no podemos obviar. La IA sólo es sostenible si es útil y justa para las personas. Eso implica formar a los equipos de forma ética, técnica y operacionalmente, así como diseñar servicios accesibles y vigilar sesgos y efectos no deseados.
La confianza pública no es un adorno: sin ella, las soluciones no se adoptan y el impacto ambiental se queda en promesa.
La inteligencia artificial no es una panacea, pero sí una palanca silenciosa y eficaz para acelerar la transición energética dentro de una visión amplia de sostenibilidad.
Encuentra consumos invisibles, ajusta operaciones con precisión y hace que la infraestructura existente rinda mejor mientras desplegamos la nueva.
Si mantenemos el listón alto, la IA dejará de ser “lo último en innovación” para convertirse en el estándar diario que nos permite vivir mejor con menos energía y menos emisiones.
María Jesús Villa es directora de sostenibilidad corporativa de NTT DATA España.
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La entrada Inteligencia artificial para una energía que rinde más y contamina menos. Por María Jesús Villa se publicó primero en EFEverde.
