La expansión de la Inteligencia Artificial (IA) plantea un desafío energético sin precedentes. Para sostener su crecimiento, se necesita un sistema eléctrico robusto, confiable y competitivo que responda a una demanda creciente.
A nivel global, el aumento de centros de datos, servidores de procesamiento de IA y sistemas de enfriamiento que estos requieren, se están convirtiendo en un motor clave del consumo energético. Hoy, la esta tecnología representa el 1% de la demanda mundial de electricidad. Según datos de la Organización Latinoamericana de Energía (OLADE), en América Latina y el Caribe existen 455 centros de procesamiento de datos para aplicaciones de IA, con un consumo promedio de 50 GWh por centro al año.
Los superordenadores como Frontier, uno de los más potentes del mundo, demandan cerca de 21 megavatios, lo que equivale al consumo eléctrico de aproximadamente 15.000 viviendas unifamiliares. Se proyecta, además, que entre 2023 y 2030 el número de centros de datos incrementen un 165% a nivel global. Para el año 2035, la IA podría representar hasta el 5% del consumo de electricidad en la región, equivalente a 120 TWh-año (teravatios hora por año).
Para responder a este nuevo escenario, los países deben avanzar en una planificación energética integral con decisiones oportunas sobre expansión de la matriz eléctrica. Las fuentes renovables, aunque necesarias, no podrán cubrir por sí solas la demanda futura debido a su intermitencia y los altos costos de almacenamiento. En este contexto, el gas natural, el GNL y el carbón se consolidan como fuentes firmes esenciales. La multinacional Goldman Sachs, estima que el gas natural podría suministrar hasta el 60% de la energía que requerirá la IA, mientras que S&P Global Commodity Insights resalta su rol como fuente base de energía.
De hecho, ya existen proyectos diseñados específicamente para abastecer centros de datos mediante generación a gas natural, como el Homer City Energy Campus o el de ExxonMobil. Sin embargo, los desarrollos enfrentan desafíos logísticos. Al respecto, los grandes fabricantes de turbinas advierten que los plazos de entrega ya superan los siete u ocho años, con demoras que se extienden más allá de 2029. Esto eleva los costos y pone en riesgo la seguridad y confiabilidad de los sistemas eléctricos.
En Colombia, esta realidad internacional exige respuestas urgentes, por eso es crucial anticiparse a los nuevos requerimientos energéticos asociados a la IA, garantizando señales claras a partir de una subasta de expansión del Cargo por Confiabilidad que permita desarrollar a tiempo proyectos de generación firme, evitando riesgos de desabastecimiento en el mediano plazo.
Adicionalmente, en esta intersección entre tecnología y energía, es indispensable incorporar la eficiencia energética como variable estratégica. Aunque la IA consume grandes cantidades de electricidad, también permite mejorar la eficiencia operativa del sistema porque ajusta dinámicamente el consumo, optimiza la refrigeración y anticipa la demanda. Además, impulsa tecnologías sostenibles como la refrigeración eficiente, redes inteligentes y soluciones modulares para centros de datos.
Para lograrlo, se requiere una articulación decidida entre las regulaciones gubernamentales, la planeación del sistema eléctrico y la inversión privada. La IA no solo es un gran usuario de la red, también puede convertirse en prosumidor, aportando inteligencia y flexibilidad al sistema energético.
En este sentido, Colombia debe aprovechar la llegada de la IA para repensar su sistema eléctrico, con una visión de largo plazo que garantice confiabilidad y competitividad. Esto implica tomar decisiones oportunas, promover un mercado eficiente, aprovechar los recursos disponibles para generación firme (carbón, gas natural y combustibles líquidos) y lograr una mayor coordinación entre los sectores ambiental, energético y tecnológico. Solo así será posible atraer inversiones que posicionen al país como una potencia energética y tecnológica.
* Presidente Ejecutivo de Asociación Nacional de Empresas Generadoras-ANDEG
