Inteligencia artificial y energía verde: un matrimonio forzado que podría funcionar

Por: ME

| 22/07/2025 - 05:00 | Lectura: 4 min

La IA se ha convertido en el copiloto silencioso de nuestra transición energética. Pero conviene recordar que no es infalible, ni mucho menos neutral.

Soplaba el viento, giraban los molinos, y bajo tierra, los algoritmos hacían su magia. Es el tipo de escena que podría parecer sacada de un documental optimista de Netflix, pero es también el telón de fondo de una de las tensiones tecnológicas más serias de nuestro tiempo: ¿cómo encajamos el apetito energético de la inteligencia artificial con la urgente necesidad de sostenibilidad?

IA: de friki de laboratorio a señor del sistema eléctrico

Durante más de medio siglo, la inteligencia artificial ha vivido en el filo entre el mito y la decepción. Quienes llevaban décadas trabajando en esto sabían que el progreso no vendría con fuegos artificiales, sino con avances lentos, casi tortuosos. Y como dicta la incombustible curva de Gartner, el ciclo se repite: hype, desilusión, consolidación… y una meseta de productividad que todavía seguimos esperando. Sentados. Con paciencia. Y algo de ansiedad.

En los años 80, Hans Moravec dejó una de esas perlas intelectuales que siguen teniendo valor hoy: enseñar a una máquina a jugar al ajedrez es más fácil que enseñarle a andar como un bebé. Bienvenidos a la paradoja Moravec, donde lo difícil no es pensar, sino vivir como humano.

Generación de energía vs. generación de modelos

Los gigantes tecnológicos y las potencias mundiales ya han hecho de la IA una pieza clave de su dominación estratégica. En pocos años, pasamos de modelos con millones de parámetros a estructuras colosales con billones, como los de la IA generativa, que ya no es un lujo de Silicon Valley, sino una herramienta de bolsillo.

“La IA debe ser copiloto, no piloto automático de un sistema tan crítico como el energético.”

Claro que todo esto viene con un coste eléctrico que haría llorar a Nikola Tesla. Y aquí empieza la danza incómoda: si queremos IA, necesitamos energía. Y si queremos energía sostenible, necesitamos IA que no se comporte como un adolescente insomne con acceso a la red eléctrica.

España: cuando el sol y el viento mandan

España no es solo la tierra de Don Quijote; también es un país donde el sistema eléctrico depende del capricho de dos variables meteorológicas: el sol y el viento. ¿El reto? Predecir y equilibrar en tiempo real la generación y la demanda de energía. Fácil decirlo, complicado hacerlo.

Desde hace casi 20 años, Redeia gestiona el Centro de Control de Energías Renovables (CECRE), un cerebro digital que ajusta el flujo eléctrico como si estuviera pinchando en una rave ecológica. Allí, modelos de IA predicen cuánta energía se va a consumir y generar. Cada vez que alguien enciende la tostadora o apaga el aire acondicionado, un algoritmo ajusta las cuentas. Como un contable nervioso con acceso al botón nuclear.

Diagnóstico preventivo, eficiencia quirúrgica

La IA no se limita a jugar al oráculo. También diagnostica. En instalaciones renovables y redes de transporte, los algoritmos detectan fallos antes de que ocurran, leyendo datos en tiempo real de sensores repartidos por todo el sistema. Como un cardiólogo con visión de rayos X y cero empatía.

“Quien tiene IA, tiene productividad; quien no, se queda atrás tecnológicamente, social y económicamente.”

Y no solo eso. Estos sistemas también optimizan el comportamiento de los equipos, desde turbinas eólicas hasta inversores solares. Ajustan parámetros al vuelo para maximizar la eficiencia y prolongar la vida útil de las infraestructuras, sin que nadie tenga que girar una tuerca.

El santo grial: almacenar la energía

Uno de los retos más tozudos de la transición energética es cómo almacenar lo que se produce. Aquí la IA vuelve a entrar en escena, ayudando a simular el comportamiento de nuevos materiales y optimizando el ciclo de carga y descarga de baterías a gran escala. Es decir, evitar que lo que generamos a medio día se desperdicie por la noche, como si fuera comida en una nevera abierta.

Cambio climático: IA como bola de cristal

Otra área donde los algoritmos se ganan el sueldo es en la prevención de catástrofes naturales. Modelos predictivos anticipan incendios forestales, erupciones volcánicas o inundaciones, y lo hacen con la rapidez de un noticiero bien informado. Esto permite proteger infraestructuras críticas y, de paso, evitar que tengamos que volver a vivir el apocalipsis en directo por redes sociales.

La ética del copiloto digital

Todo esto suena muy bien, pero no es una novela de Asimov: la IA debe seguir siendo copiloto, no piloto automático. Estamos hablando de un sistema tan crítico como el energético, donde poner a una máquina al mando sin supervisión sería como dejar a un mono con acceso al panel de control de un avión.

Hay que regular, proteger la privacidad de los datos y evitar que esta revolución termine aumentando las desigualdades. Porque, seamos francos: quien tiene IA, tiene productividad. Y quien no, se queda atrás. Tecnológicamente, socialmente y económicamente. Democratizar el acceso a la IA es tan urgente como garantizar la transición energética.

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