IA y demanda eléctrica: Descubre qué dice el informe Capgemini y qué implica para las empresas.

El crecimiento acelerado de los centros de datos impulsados por inteligencia artificial no solo está disparando el consumo eléctrico a nivel mundial: también está haciendo que esa demanda sea mucho más difícil de prever. Según el informe AI meets the grid: shaping the data center power play, elaborado por el Capgemini Research Institute a partir de una encuesta a más de 600 directivos del sector energético, la gran mayoría de las eléctricas espera picos de demanda más extremos e impredecibles en los próximos años, y más de tres cuartas partes reconoce dificultades reales para anticipar sus necesidades futuras.

El crecimiento acelerado de la IA y demanda eléctrica de los centros de datos impulsados por inteligencia artificial no solo está disparando el consumo eléctrico a nivel mundial: también está haciendo que esa demanda sea mucho más difícil de prever. Según el informe AI meets the grid: shaping the data center power play, elaborado por el Capgemini Research Institute a partir de una encuesta a más de 600 directivos del sector energético, la gran mayoría de las eléctricas espera picos de demanda más extremos e impredecibles en los próximos años, y más de tres cuartas partes reconoce dificultades reales para anticipar sus necesidades futuras.

Este binomio de IA y demanda eléctrica no es un asunto exclusivo del sector energético: afecta directamente a cualquier empresa que dependa de infraestructura cloud, desde plataformas de comercio electrónico hasta sistemas de gestión empresarial en la nube, porque la estabilidad y el coste de la electricidad que alimenta los centros de datos repercute, tarde o temprano, en el precio y la fiabilidad de los servicios digitales que usamos a diario.

El principal reto ya no es solo el volumen de electricidad que consumen los centros de datos, sino la incertidumbre que generan. Muchas compañías eléctricas están dimensionando infraestructura para atender picos de demanda que, en ocasiones, nunca llegan a producirse.

El estudio identifica un fenómeno especialmente llamativo dentro del debate sobre la IA y demanda eléctrica: en torno al 67% de los directivos del sector menciona solicitudes de capacidad «fantasma» por parte de centros de datos, de las cuales alrededor de un 19% nunca llega a materializarse. Esto complica enormemente la planificación de inversiones, con el riesgo de sobredimensionar la red en unos casos y de quedarse cortos en otros.

Para las utilities, el reto no es solo cuánto invertir, sino cuándo y dónde hacerlo para evitar activos infrautilizados. Para los grandes operadores de centros de datos, la ecuación es igual de compleja, ya que sus decisiones dependen de previsiones inciertas y de plazos de conexión a la red que no siempre son predecibles.

La IA es, al mismo tiempo, la causa del problema y parte de la solución.

Por un lado, el consumo eléctrico asociado al entrenamiento e inferencia de modelos de IA podría pasar de representar un 25% a un 60% de la demanda total de electricidad en centros de datos en los próximos tres a cinco años, desplazando a otras cargas de trabajo tradicionales que hasta ahora dominaban ese consumo. Por otro lado, buena parte de los directivos del sector energético confía en que la propia IA ayude a mejorar la planificación y la fiabilidad de las redes eléctricas. En torno a seis de cada diez espera que el análisis avanzado basado en IA permita reducir fallos, mejorar la productividad operativa y acelerar la recuperación ante interrupciones del suministro en más de un 10%. Es, en cierto modo, la tecnología intentando resolver el problema que ella misma ha creado.

Pese a este potencial, el uso real de la IA en la gestión de redes eléctricas sigue siendo bajo. Menos de la mitad de las eléctricas la utiliza hoy para optimizar la operación de la red, y solo un 16% ha implementado soluciones avanzadas para gestionar flujos eléctricos en tiempo real.

A esto se suma otro obstáculo estructural: los largos plazos necesarios para construir nueva infraestructura eléctrica —líneas de transporte, subestaciones, generación adicional— pueden extenderse varios años, muy por detrás del ritmo al que crecen las necesidades energéticas de la IA. Esta brecha entre la velocidad de la demanda y la velocidad de la oferta es, según el informe, uno de los mayores riesgos a corto plazo para la estabilidad del sistema eléctrico.

Ante los cuellos de botella de la red y los retrasos en las conexiones, muchos centros de datos están apostando por generar su propia electricidad mediante sistemas *behind-the-meter* (BTM), es decir, instalaciones de generación ubicadas dentro del propio recinto, al margen de la red pública.

Cerca de tres de cada diez organizaciones ya cuentan con este tipo de soluciones, y un 39% prevé incorporarlas en los próximos uno o dos años, en un contexto marcado por la IA y demanda eléctrica cada vez más difícil de equilibrar. Más del 70% de los encuestados considera que estas tecnologías reducirán de forma notable su dependencia de la red en un plazo de cinco años, y un 86% ve en la capacidad de operar de forma parcialmente autónoma una ventaja competitiva real frente a otros operadores.

Esta tendencia marca un cambio de mentalidad: los grandes operadores de infraestructura digital ya no se limitan a consumir electricidad, sino que empiezan a comportarse como productores energéticos por derecho propio.

El informe concluye que ninguna fuente de energía por sí sola será suficiente para sostener el crecimiento de la IA. Cerca del 78% de los directivos de eléctricas y el 73% de los responsables de centros de datos coinciden en que las renovables, en solitario, todavía no pueden garantizar un suministro continuo y a gran escala para este tipo de cargas.

Por eso, ambos colectivos están invirtiendo en sistemas de almacenamiento mediante baterías (BESS), que permiten compensar la intermitencia de las energías renovables y ayudan a estabilizar la ecuación entre la IA y demanda eléctrica. Otras soluciones más a largo plazo, como los pequeños reactores modulares (SMR), todavía tardarán años en desplegarse a escala comercial. Mientras tanto, más de dos tercios de los directivos señalan al gas natural como la solución de transición más realista a corto y medio plazo, aunque reconocen que esto genera cierta tensión con los objetivos de descarbonización del sector.

Aunque el foco del informe está en las eléctricas, sus conclusiones tienen implicaciones directas para cualquier empresa que dependa de servicios en la nube. La disponibilidad y el coste de la electricidad que alimenta los centros de datos son, en última instancia, parte de la cadena de valor que sostiene desde el correo electrónico corporativo hasta los sistemas ERP en los que muchas compañías gestionan hoy su operativa diaria.

A medida que la demanda eléctrica se vuelve más volátil e impredecible, es previsible que los grandes proveedores de infraestructura cloud refuercen su resiliencia operativa y diversifiquen sus fuentes de suministro, algo que, con el tiempo, termina repercutiendo en la continuidad y estabilidad del servicio que reciben los usuarios finales.

La conclusión del informe es clara: la relación entre la IA y demanda eléctrica ha dejado de ser un asunto técnico de fondo para convertirse en uno de los grandes retos estratégicos de la próxima década, tanto para el sector energético como para todas las industrias que dependen, directa o indirectamente, de la infraestructura digital.