Las cifras son contundentes y reflejan la magnitud del dilema. Se proyecta que la demanda de electricidad de los centros de datos de IA de Microsoft se disparará en más de un 600% para 2030 solo en Norteamérica, en comparación con los niveles de 2024. Este incremento masivo equivale a la energía necesaria para abastecer a casi 10 millones de hogares estadounidenses, una cantidad comparable al consumo de electricidad de toda la región de Nueva Inglaterra, según reportes que citan a Bloomberg. Este crecimiento exponencial no es un fenómeno aislado; los centros de datos a nivel mundial ya consumen entre el 1.5% y el 2% de la electricidad total, y se prevé que esta demanda se duplique para el mismo horizonte de 2030. La magnitud de esta infraestructura también se extiende al consumo de recursos hídricos, con centros de datos de hiperescala que pueden llegar a consumir hasta 19 millones de litros de agua al día, equivalente al consumo de una ciudad de 50.000 habitantes.
Este aumento en la demanda energética ya está dejando una huella. Las emisiones de carbono de Microsoft, por ejemplo, aumentaron un 23% desde finales de 2022, un período que coincide directamente con el auge y la inversión masiva en IA generativa. Este patrón sugiere una correlación preocupante entre el desarrollo tecnológico y su impacto ambiental. A nivel financiero, la empresa espera gastar 190 mil millones de dólares este año (2026), y los crecientes costos asociados a la infraestructura de IA están ajustando los presupuestos destinados a la reducción de la huella de carbono. La prioridad parece haberse inclinado hacia la capacidad computacional.
El núcleo del problema reside en la fuente de esta energía. La mayoría de los centros de datos de Microsoft en EE. UU. se ubican en estados donde la red eléctrica se genera en más de un 50% a partir de combustibles fósiles. A nivel global, aunque se estima que las energías renovables cubrirán aproximadamente el 50% del crecimiento de la demanda eléctrica de los centros de datos, en EE. UU., el gas natural se perfila como la fuente dominante para compensar el déficit. Este panorama ha llevado a Microsoft a sopesar una decisión trascendental: retrasar o incluso abandonar su ambiciosa meta de 2030 de igualar el 100% de su consumo horario de electricidad con compras de energía renovable, conocido como el objetivo 100/100/0.
Análisis de la tendencia
La situación de Microsoft es un microcosmos de una tendencia más amplia que enfrenta la industria tecnológica. El análisis de esta colisión revela un patrón donde la velocidad de la innovación y la necesidad de escalar rápidamente la infraestructura de IA están superando, al menos temporalmente, los compromisos ambientales previos de las grandes corporaciones. La IA generativa, con sus modelos masivos y la intensidad computacional que exige, ha introducido un nivel de demanda energética que no se había previsto completamente en la formulación de estos objetivos climáticos.
Expertos y analistas no han tardado en reaccionar. Brad Smith, Presidente de Microsoft, ya había indicado en 2024 que la IA había “alejado la luna” de sus objetivos de carbono-negativo para 2030, anticipando este desafío. La confirmación de las discusiones internas sobre el retraso de las metas climáticas subraya que esta es una preocupación seria y sistémica. Alexia Kelly, exdirectora de Netflix y ahora en High Tide Foundation, ha afirmado con preocupación que en la frenética carrera por construir centros de datos, “los objetivos de energía limpia quedan en segundo plano”, y lamentablemente, el gas natural se convierte en “el combustible preferido” para suplir la demanda inmediata.
Esta tendencia también genera impactos locales y globales alarmantes. Rachel Kitchin de Stand.earth advierte que la escala de los centros de datos de IA de Microsoft tendrá implicaciones globales para el clima y serios impactos a nivel local, incluyendo un aumento en las tarifas eléctricas y preocupaciones crecientes por el suministro de agua. El modelo de negocio de la IA, si bien transformador, parece estar sentando las bases para una intensificación de la dependencia de la infraestructura física, con todo lo que ello conlleva en términos de recursos.
La magnitud del despliegue es descrita por Soledad Vogliano del grupo ETC como “brutal”, refiriéndose a la construcción de 120-130 centros de datos de hiperescala al año hasta 2030. Este ritmo de expansión no solo consume ingentes cantidades de energía y agua, sino que también implica un uso intensivo del suelo y la generación de ruido, afectando a las comunidades circundantes. Algunos críticos, como Steven Gonzalez Monserrate, han llegado a describir este proceso como una “terraformación” que afianza desigualdades y podría dar lugar a un “nuevo colonialismo” por parte de las grandes tecnológicas, donde el control sobre la infraestructura crítica se traduce en influencia geopolítica y económica.
Contexto regional
El impacto de esta tendencia no se limita a Norteamérica o Europa; América Latina y el Caribe (ALC) se perfilan como una región clave en esta ecuación energética y tecnológica. La inteligencia artificial representará el 5% del consumo total de electricidad en ALC para 2035, equivalente a más de 120 teravatios hora (TWh) anuales. Para 2023, los 455 centros de procesamiento de datos de IA ya operativos en la región representaban el 1.6% del consumo eléctrico regional, según datos recientes. Este crecimiento proyectado plantea desafíos significativos para la infraestructura energética de la región.
Países como Brasil, México y Chile concentran la mayor cantidad de centros de datos de IA en América Latina, lo que los convierte en puntos focales para los problemas de consumo de agua, energía, uso del suelo y ruido. La rápida expansión de la demanda energética de la IA podría generar una competencia por recursos energéticos con sectores prioritarios como el residencial, industrial y de transporte, poniendo presión sobre las redes eléctricas existentes y los planes de expansión.
Un informe de CAF y Microsoft de noviembre de 2025 subraya el potencial de la IA para reducir emisiones en otros sectores, pero enfatiza la necesidad urgente de políticas que impulsen una IA climáticamente positiva y socialmente justa, junto con la expansión robusta de la energía limpia. Sin embargo, la región enfrenta una brecha regulatoria importante. La Unión Europea, por ejemplo, cuenta con normativas mucho más estrictas sobre la eficiencia y el impacto ambiental de los centros de datos que la mayoría de los países latinoamericanos. Argentina, por citar un caso, carece de normativas específicas para los mega centros de datos, lo que genera una preocupación creciente en las comunidades locales por el impacto hídrico y energético.
Expertos latinoamericanos también han levantado la voz. Javier Palummo de la CIDH ha identificado una creciente conflictividad en América Latina asociada a la nueva infraestructura digital. Beatriz Busaniche de Fundación Vía Libre enfatiza la necesidad imperante de regulaciones que protejan el ambiente y los datos personales, prioricen a las comunidades locales y exijan auditorías permanentes de consumo de estas infraestructuras. Este llamado a la acción regulatoria es crucial para evitar que la región se convierta en una zona de sacrificio ambiental en la búsqueda de la supremacía de la IA.
Perspectiva a futuro
La colisión entre la ambición de la IA y los objetivos de sostenibilidad de Microsoft nos obliga a mirar hacia un futuro donde las decisiones tecnológicas tendrán un peso aún mayor en el destino climático del planeta. Es probable que veamos un debate intensificado sobre la ética de la IA, no solo en términos de sesgos o privacidad, sino también en su huella ecológica. La velocidad a la que se desarrolle y se implemente la energía renovable será un factor determinante, pero la escala de la demanda de IA podría sobrepasar la capacidad de despliegue de estas fuentes a corto y mediano plazo, lo que podría traducirse en una mayor dependencia transitoria de los combustibles fósiles, particularmente el gas natural.
Desde una perspectiva empresarial, la presión sobre las grandes tecnológicas para cumplir sus compromisos ESG (Ambientales, Sociales y de Gobernanza) aumentará. Esto podría llevar a una mayor transparencia en el consumo energético y las emisiones de los centros de datos, así como a inversiones más agresivas en innovaciones de eficiencia energética y tecnologías de captura de carbono, aunque estas últimas aún están en etapas tempranas para la escala requerida. Sin embargo, si la carrera por la IA sigue priorizando la capacidad por encima de todo, es previsible que los objetivos de sostenibilidad se reajusten o se posterguen, lo que podría sentar un precedente preocupante para otras industrias intensivas en carbono.
Para América Latina, la perspectiva a futuro implica una necesidad urgente de fortalecer los marcos regulatorios y de planificación energética. Los países de la región tienen la oportunidad de aprender de los desafíos que enfrentan las naciones más desarrolladas y establecer políticas proactivas que aseguren que el crecimiento de la IA se alinee con los objetivos de desarrollo sostenible. Esto incluye incentivos para centros de datos más eficientes, la expansión de fuentes de energía renovable a gran escala y la protección de los recursos hídricos locales. De lo contrario, la región podría enfrentar un aumento en las tarifas eléctricas, una escasez de agua en ciertas zonas y una mayor dependencia de energías no renovables, lo que afianzaría las desigualdades existentes y generaría nuevos conflictos socioambientales, tal como advierten voces como Steven Gonzalez Monserrate.
La vigilancia ciudadana y la participación de los profesionales tech en la promoción de prácticas más sostenibles serán cruciales. La integración de principios de eficiencia energética en el diseño y la operación de sistemas de IA, la optimización de algoritmos y el apoyo a políticas de energía limpia son pasos esenciales para mitigar el impacto. El futuro de la IA no puede disociarse de la sostenibilidad planetaria; la interconexión es innegable y el momento de actuar es ahora, antes de que las consecuencias sean irreversibles.
