La inteligencia artificial acelera la producción de combustibles fósiles mucho más de lo que ayuda a las renovables. Un estudio publicado en Nature cuantifica ese desequilibrio: en 64 escenarios modelados, el saldo neto de emisiones de CO2 crece entre 0,47 y 1,8 gigatoneladas al año —entre el 1 y el 5 por ciento de las emisiones anuales del sector energético—. La investigación desmonta el relato de que la IA es una herramienta climáticamente neutra o, peor aún, que será la palanca de la descarbonización.
El modelo que desmonta el mito de la inteligencia artificial ‘verde’
El trabajo, firmado por un equipo internacional de investigadores, evalúa el potencial técnico de la IA en dos direcciones. Por un lado, mide cómo las ganancias de productividad que ofrece mejoran la exploración, extracción y distribución de carbón, petróleo y gas. Por otro, calcula cuánto puede optimizar la generación, el transporte y la integración de las fuentes renovables. La conclusión es rotunda: el saldo climático es negativo.
Los 64 escenarios analizados abarcan distintos ritmos de adopción de la IA, combinaciones de tecnologías y contextos regulatorios. En todos ellos, sin excepción, el impulso que reciben los fósiles supera el que obtienen las renovables. El rango de emisiones adicionales netas, entre 0,47 y 1,8 Gt anuales, equivale a todo lo que emite la aviación mundial o a entre el 60 % y el doble de las emisiones de toda la industria química.
Cómo la IA amplifica la extracción de combustibles fósiles
La aplicación más rentable de la inteligencia artificial en el sector energético no está en las redes inteligentes ni en los algoritmos de previsión meteorológica para parques eólicos. Los datos del estudio revelan que los mayores aumentos de productividad se concentran en la exploración sísmica, la perforación autónoma y el mantenimiento predictivo de oleoductos y gasoductos.
Estas herramientas permiten localizar nuevos yacimientos con mayor precisión, prolongar la vida útil de pozos que se habrían abandonado y reducir los costes operativos de transporte. Al abaratar cada barril y cada metro cúbico de gas, la IA no sustituye combustibles fósiles, sino que incentiva económicamente su combustión. El resultado es más oferta, más consumo y más emisiones.
La minería del carbón también se beneficia. Sistemas de IA optimizan la fragmentación de rocas y la logística de las minas, elevando la productividad y presionando a la baja los precios internacionales del mineral. Esa dinámica choca frontalmente con los objetivos del Acuerdo de París.
📊 Impacto ecológico en cifras
- Emisiones netas adicionales: entre 0,47 y 1,8 Gt de CO2 al año, según los 64 escenarios analizados.
- Comparable en el sector energético: supone entre el 1 % y el 5 % de las emisiones anuales del sector.
- Palanca principal: la productividad en petróleo, gas y carbón supera los ahorros en renovables en cualquier escenario.
- Horizonte: los autores proyectan el impacto a diez años vista sin medidas correctoras.
El limitado empuje de la IA en energías limpias
La inteligencia artificial sí contribuye a las renovables. Los modelos de deep learning mejoran la previsión de generación eólica y solar, los gemelos digitales optimizan el rendimiento de las turbinas y los algoritmos de red equilibran oferta y demanda en tiempo real. Pero esas ganancias quedan muy por debajo de las que experimenta el sector fósil.
La razón es económica: el petróleo y el gas manejan márgenes mucho más amplios que las renovables en la fase de extracción, por lo que cada mejora de eficiencia se traduce en mayores volúmenes de producción. En cambio, en las renovables el ahorro se destina a reducir costes en un sector ya altamente competitivo, sin que ello implique un aumento equivalente de la capacidad instalada.
La productividad que la IA aporta a los combustibles fósiles genera más emisiones de las que evita en el sector renovable, invirtiendo la narrativa de la tecnología como aliado climático automático.
La letra pequeña del relato tecnológico
El estudio deja al descubierto una de las mayores paradojas de la transición energética: las herramientas más sofisticadas de la era digital, presentadas por las grandes tecnológicas como un vector de descarbonización, están engordando la factura climática. Google, Microsoft y Amazon invierten miles de millones en centros de datos que además consumen enormes cantidades de electricidad, una parte aún generada con gas y carbón.
El informe no acusa a ninguna compañía en concreto, pero sus conclusiones son un retrato del greenwashing tecnológico más extendido: se ensalzan los proyectos piloto de IA para mitigar el cambio climático mientras se omite que la misma IA está acelerando la extracción de los combustibles que causan ese mismo cambio. Es la brecha entre el compromiso y la acción, que tan bien conocemos en el vertical Sostenibilidad y ESG de moncloa.com.
La investigación subraya, además, que el incremento de emisiones se produce sin que medie un solo incentivo regulatorio que grave el uso de IA en los sectores extractivos. Mientras la Taxonomía Verde europea obliga a las empresas a reportar sus inversiones sostenibles, nadie obliga a las tecnológicas a medir y compensar el impacto indirecto de sus algoritmos sobre la producción fósil.
Lo que esta decisión empuja en la cadena de suministro
El hallazgo no es solo académico. Los inversores en ESG llevan tiempo exigiendo a las grandes empresas que incorporen los riesgos climáticos en sus balances. Ahora, con este estudio sobre la mesa, los fondos de inversión responsable dispondrán de una herramienta cuantitativa para evaluar qué compañías están mitigando el impacto de su IA y cuáles simplemente lo ignoran.
Es un punto de inflexión comparable al que supuso la obligación de reportar el alcance 3 de las emisiones: cuando una tecnología se cuela en la cadena de valor de las petroleras y la hace más productiva, la huella de carbono de todos los que utilizan esa tecnología se amplía. Esto afecta, en cascada, a la industria automovilística, al transporte marítimo y al sector petroquímico, donde la IA ya está presente en la optimización de rutas y procesos.
🌍 El Impacto Real para el Futuro
- Beneficio medible: el estudio cuantifica por vez primera el saldo climático neto de la inteligencia artificial, con un rango de entre 0,47 y 1,8 Gt de CO2 extra al año.
- Modelo que cambia: la creencia de que la digitalización es intrínsecamente verde queda desmentida: la IA debe someterse a pruebas de tensión climática antes de desplegarse masivamente.
- Para las próximas generaciones: regular el uso de la inteligencia artificial en los sectores fósiles es hoy un imperativo para que los niños de 2030 hereden un sistema energético más limpio y no una factura de carbono ampliada.
