El estudio técnico elaborado por Olade revela que este 5 % equivaldrá a más de 120 teravatios hora (TWh) anuales, una cifra que evidencia el acelerado desarrollo de la IA.
El impacto de la inteligencia artificial (IA) en el consumo energético de América Latina y el Caribe será significativo en los próximos años, alcanzando el 5 % del total de la demanda eléctrica regional para 2035, según un informe de la Organización Latinoamericana de Energía (Olade).
Cabe mencionar que este crecimiento podría generar competencia por los recursos energéticos con sectores esenciales como el residencial, industrial y de transporte.
El estudio técnico elaborado por Olade revela que este 5 % equivaldrá a más de 120 teravatios hora (TWh) anuales, una cifra que evidencia el acelerado desarrollo de la IA y su creciente impacto en la infraestructura eléctrica de la región.
Actualmente, en América Latina y el Caribe operan 455 centros de procesamiento de datos destinados a aplicaciones de IA. Según estimaciones, estos centros consumen en promedio 50 gigavatios hora (GWh) anuales, representando en 2023 un 1,6 % del consumo total de electricidad en la región.
Las proyecciones indican que el número de centros de datos a nivel global crecerá un 165 % entre 2023 y 2030, con una tasa de expansión anual del 15 %. Si la región mantiene este mismo ritmo de crecimiento, la demanda de energía para los servidores de IA se incrementará de manera significativa, especialmente en procesos como el entrenamiento de algoritmos, la ejecución de consultas y los sistemas de enfriamiento de estas instalaciones.
El secretario ejecutivo de la Olade, Andrés Rebolledo, subrayó la importancia de planificar de manera responsable el desarrollo tecnológico para evitar conflictos en la distribución de energía. “La transformación digital de los sistemas productivos debe ir acompañada de estrategias sostenibles que garanticen la estabilidad energética en la región”, afirmó.
Ante este panorama, Olade recomendó a los países fortalecer sus marcos regulatorios, mejorar la eficiencia energética de los centros de datos y priorizar la transición hacia fuentes renovables para mitigar el impacto ambiental del crecimiento de la inteligencia artificial.
