La AIE avala el papel de la IA contra el cambio climático pese a los centros de datos

La adopción generalizada de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA) existentes en los sectores de uso final --transporte, industria, residencial y comercial-- podría generar una reducción de 1.400 millones de toneladas (Mt) de emisiones de dióxido de carbono (CO2) en 2035, según el informe especial Energía e IA ⁽¹⁾ de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), publicado este jueves.

Esto no incluye los descubrimientos innovadores que puedan surgir gracias a la IA en la próxima década. De acuerdo con el organismo, si se materializan estas reducciones de emisiones, serían tres veces superiores a las emisiones totales de los centros de datos, básicos para el desarrollo de la IA, en el caso de despegue y cuatro veces superiores a las del caso base.

De acuerdo con la AIE, los centros de datos representan el 0,5% de las emisiones de combustión actuales. Sin embargo, se encuentran entre los pocos sectores que experimentarán un aumento en sus emisiones directas e indirectas hasta 2030, junto con el transporte por carretera y la aviación.

Los centros de datos experimentan "el mayor crecimiento" de emisiones

Las emisiones indirectas de los centros de datos crecerán casi un 80% a lo largo de la década

De hecho, el informe advierte de que, en el caso de despliegue, los centros de datos experimentan "el mayor crecimiento" de emisiones entre todos los sectores. Así, indica que las emisiones indirectas de los centros de datos crecerán casi un 80% a lo largo de la década. En el caso base, llegarán al 1%; en el de despegue, se multiplicarán por 2,5 hasta alcanzar el 1,4% de las emisiones de combustión.

Aún así, la AIE pone el foco sobre cómo las aplicaciones de IA en el sector energético se están utilizando para una amplia gama de optimizaciones, algunas de las cuales conducen a reducciones de emisiones. Entre otras, cita la reducción de las emisiones de metano en las operaciones de petróleo y gas mediante la detección para que las reparaciones puedan realizarse antes o la disminución de las emisiones del sector energético a través de la mejora de la eficiencia en las plantas alimentadas por combustibles fósiles.

A su vez, también menciona la reducción de las emisiones de la industria mediante la optimización de los procesos de fabricación para sus necesidades energéticas; la de las emisiones del transporte a través de una utilización y operaciones más eficientes de los vehículos; y la de los edificios mediante la optimización del consumo energético en edificios equipados con sistemas de gestión.

En líneas generales, el organismo internacional recalca que el impacto neto de la IA en las emisiones --y, por consiguiente, en el cambio climático-- dependerá de cómo se implementen las aplicaciones de IA, de los incentivos y argumentos de negocio que surjan, así de cómo respondan los marcos regulatorios al cambiante panorama de la IA.

"Es fundamental destacar que actualmente no existe un impulso que garantice la adopción generalizada de estas aplicaciones de IA. Por lo tanto, su impacto agregado, incluso en 2035, podría ser marginal si no se crean las condiciones propicias necesarias", avisa.

El estudio incide en barreras como las limitaciones de acceso a los datos, la ausencia de infraestructura y habilidades digitales, las restricciones regulatorias y de seguridad, y los obstáculos sociales o culturales, que "podrían verse contrarrestadas por efectos rebote, como los propiciados por la transición modal del transporte público a los vehículos autónomos".