El estudio global "AI’s dual promise - Enabling positive climate outcomes and powering the energy transition", elaborado por KPMG, se realizó con la opinión de 1.202 líderes de la industria energética en 20 mercados, mostrando que la inteligencia artificial (IA) y las cuestiones climáticas están profundamente conectadas.
La tecnología no sólo aumenta la productividad y la innovación, sino que también está convirtiéndose en uno de los impulsores más importantes para acelerar el progreso hacia la energía limpia, una mayor resiliencia climática y las operaciones sostenibles.
Aunque la expansión de la IA aumenta la demanda de energía, especialmente en grandes centros de datos, los beneficios climáticos superan este impacto.
97%
de los ejecutivos del sector energético afirman que la IA ayuda a acelerar el progreso hacia los objetivos de cero emisiones netas.
87%
lo considera fundamental para lograrlos.
¿Cómo se está expandiendo la “huella climática” de la IA?
La IA posibilita soluciones que van más allá de la eficiencia operativa, incluida la adaptación climática, la protección de la biodiversidad, la innovación circular y la optimización de recursos.
Para 2027, se espera que el 62 % de los grandes operadores de datos e IA generen su propia energía limpia, invirtiendo directamente en fuentes renovables para satisfacer la creciente demanda.
Este movimiento marca el inicio de un ciclo en el que la IA deja de ser un mero consumidor intensivo de energía y comienza a acelerar la autonomía energética basada en renovables.
¿Cómo impulsa la IA la transición hacia la energía limpia?
La encuesta revela una transformación sistémica. Sectores como la manufactura, el transporte, la construcción y la agricultura ya utilizan la IA para:
- Equilibrar Oferta y demanda.
- Optimizar la generación renovable.
- Anticipar fallos y aumentar la resiliencia.
- Reducir emisiones en todas las cadenas de valor.
- Y aumentar la eficiencia en los procesos industriales.
Se prevé que el consumo energético relacionado con la IA en los centros de datos aumente del 8 % al 36 %. Esta tendencia refuerza la urgencia de ampliar la infraestructura de energía limpia.
¿Qué barreras deben superarse para acelerar la transición energética habilitada por IA?
A pesar del optimismo, el progreso sigue siendo desigual. Los ejecutivos señalan obstáculos que podrían limitar el avance de la energía limpia impulsada por la IA; entre los que sobresalen:
- Limitaciones en la infraestructura de red.
- Retraso regulatorio.
- Barreras al financiamiento.
- Procesos de licenciamiento complejos.
- Desafíos técnicos de integración.
- Para el 33%, las limitaciones de infraestructura ya representan una de las barreras más críticas.
- La encuesta indica que los próximos 24 meses serán cruciales para cerrar la “brecha de ejecución” y sostener la transformación hasta 2027.
¿Cómo están transformando las organizaciones las barreras en una ventaja competitiva?
La inteligencia artificial está creando mercados completamente nuevos para la innovación energética. Tecnologías que antes tardaban décadas en consolidarse ahora avanzan en tan solo unos años. Ejemplo:
- Energía solar y eólica de próxima generación.
- Sistemas de almacenamiento avanzados.
- Hidrógeno verde.
- Pequeños reactores modulares (SMR).
- Redes inteligentes habilitadas con IA.
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