Energía + TI: claves para un futuro sostenible
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  • 23 octubre, 2025

Vivimos en un momento histórico marcado por la digitalización, la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT) y la transformación digital, procesos que atraviesan prácticamente todos los sectores productivos. Esta revolución tecnológica, sin embargo, tiene una contracara: el aumento sostenido del consumo energético, la presión sobre las redes eléctricas y las emisiones de carbono (IEA, 2025).

El presente artículo analiza cómo la convergencia entre energía y Tecnologías de la Información (TI) puede convertirse en un motor de sostenibilidad. Para ello se revisan datos recientes sobre tendencias energéticas, se discute la huella ambiental visible e invisible de las TI y se presentan propuestas técnicas y estratégicas aplicables al contexto colombiano y latinoamericano.

1. Panorama energético global: entre récords y desafíos

El más reciente Global Energy Review 2025 de la Agencia Internacional de la Energía (IEA) confirma que 2024 fue un año decisivo en la transición energética. La demanda mundial de energía creció un 2,2 %, pero la demanda especifica de energía eléctrica lo hizo casi al doble (4,3 %), impulsada por la digitalización, la climatización y la electrificación del transporte y la industria.

Es de destacar que este aumento eléctrico no se cubrió principalmente con combustibles fósiles, sino con fuentes de baja emisión, gracias a una expansión récord de la energía solar fotovoltaica (en 2024 se instalaron alrededor de 700 gigavatios de capacidad renovable). En términos globales, las energías renovables aportaron el 38 % de la oferta energética, frente al 28 % del gas natural y el 15 % del carbón (Smart Energy Decisions, 2025).

En paralelo, las emisiones de CO₂ crecieron, pero a un ritmo más moderado. Según la IEA (2025), la adopción acelerada de tecnologías limpias evitó la liberación de 2,6 mil millones de toneladas adicionales de CO₂, lo que demuestra que la transición energética ya genera efectos mitigadores tangibles. A ello se suma el factor económico: un informe de IRENA (2025) mostró que el 91 % de los proyectos renovables iniciados en 2024 fueron más baratos que sus equivalentes fósiles, consolidando la energía limpia no solo como una opción ética, sino también estratégica y competitiva.

2. Las TI como consumidor energético y su huella invisible

Las TI impulsan innovación y crecimiento, pero también se han convertido en uno de los sectores con mayor presión sobre la infraestructura energética. El ejemplo más evidente son los centros de datos, cuya demanda se ha acelerado con la IA de gran escala.

De acuerdo con un análisis del MIT (Massachusetts Institute of Technology), los requisitos de energía y refrigeración de los sistemas de IA son colosales, al punto de demandar no solo electricidad, sino también grandes volúmenes de agua para enfriar servidores y equipos especializados (MIT News, 2025). El panorama es aún más desafiante si consideramos las proyecciones, donde se prevé que de no implementarse medidas de eficiencia, la demanda eléctrica global asociada a los centros de datos podría cuadruplicarse para 2030 (The Guardian, 2025).

Además, la huella de las TI no se limita a su consumo operativo. Una parte significativa se encuentra “oculta” en la cadena de valor, especialmente en la fabricación, transporte, ensamblaje y disposición final de los dispositivos. Es por esta razón que varios investigadores en un esfuerzo por lograr medir este impacto real de las TI introducen la métrica Carbon per Transistor (CpT), que mide las emisiones de carbono asociadas a cada transistor, desde su manufactura hasta el final de su vida útil (Matsubara et al., 2025). Los resultados muestran que, en muchos casos, la fase de manufactura genera más emisiones que toda la etapa operativa.

No obstante, las investigaciones en computación verde ofrecen un escenario más alentador. Estudios recientes concluyen que mediante optimizaciones en cada capa del ecosistema (hardware, software y redes) es posible alcanzar reducciones del 40 % al 60 % en el consumo energético y en la huella embebida (Ferdaus et al., 2025; PMC/NCBI, 2024).

3. Estrategias para alinear energía y TI

La clave no está solo en consumir menos electricidad, sino en rediseñar la relación entre las TI y el sistema energético en su conjunto. A continuación, se destacan cinco estrategias:

  • Alimentación con energías renovables: Los centros de datos y la infraestructura TI pueden reducir significativamente su huella de carbono mediante la adopción de contratos de compra de energía renovable a largo plazo (PPA), la ubicación estratégica de instalaciones en regiones con alta penetración de energías limpias y el uso de sistemas de almacenamiento energético que garanticen suministro constante. Empresas líderes como Google y Microsoft ya operan bajo esquemas de PPA, logrando acercarse a la neutralidad de carbono (IEA, 2022; BNEF, 2023).

 

  • Eficiencia en hardware: El diseño de chips modulares y energéticamente eficientes, junto con tecnologías de refrigeración líquida avanzada y el escalamiento dinámico de procesadores según la carga de trabajo, puede reducir de manera notable el consumo energético. Investigaciones recientes en Nature Electronics señalan que estas innovaciones permiten ahorros de hasta un 30 % en entornos de alto rendimiento como la computación para inteligencia artificial (Esmaeilzadeh et al., 2022).

 

  • Software eco-consciente: El desarrollo de algoritmos adaptativos, así como técnicas de optimización como pruning y quantization, disminuyen el número de parámetros y operaciones requeridas en modelos de IA, reduciendo así la energía consumida. Además, la monitorización en tiempo real de cargas permite ajustar procesos de manera automática para mantener la eficiencia. Estudios en ACM Computing Surveys muestran que estas prácticas pueden reducir la huella energética de modelos de deep learning en un rango del 20 % al 50 % (Patterson et al., 2021).

 

  • Economía circular: Extender la vida útil de los equipos mediante reparabilidad, reutilización de componentes, ecodiseño y programas de recuperación tecnológica es clave para disminuir la huella embebida de carbono asociada a la fabricación. Según el Global E-waste Monitor 2024, implementar estrategias de economía circular en el sector TI puede reducir hasta un 25 % de las emisiones relacionadas con el hardware en la próxima década (Baldé et al., 2024).

 

  • Integración con redes inteligentes: La incorporación de inteligencia artificial en redes inteligentes permite anticipar la demanda, equilibrar cargas y coordinar en tiempo real la interacción entre generación renovable, almacenamiento y consumo. Investigaciones señalan que estas herramientas aumentan la resiliencia energética y pueden reducir pérdidas operativas hasta en un 15 % (Zhou et al., 2021).

4.Desafíos y riesgos de la convergencia Energía + TI

Aunque las Tecnologías de la Información (TI) poseen un enorme potencial para impulsar la sostenibilidad, su despliegue enfrenta obstáculos estructurales, económicos y sociales que pueden frenar el avance hacia un ecosistema digital verdaderamente verde. A continuación, se presentan los principales desafíos identificados por la literatura científica reciente:

  • Altos costos iniciales: La adopción de infraestructuras eficientes y renovables requiere fuertes inversiones en hardware, redes y almacenamiento. Aunque las energías solar y eólica han reducido costos, la integración a gran escala sigue siendo un desafío, sobre todo en mercados emergentes (IEA, 2025; Creutzig et al., 2022).

 

  • Falta de métricas y estándares: No existen metodologías internacionales consolidadas para medir la huella digital. Propuestas como el Carbon per Transistor (CpT) aún están en debate, lo que dificulta comparaciones y regulaciones homogéneas (Matsubara et al., 2025).

 

  • Efecto rebote digital: La eficiencia no siempre implica reducción absoluta de consumo, ya que la expansión de servicios digitales y el entrenamiento de modelos de IA cada vez más complejos neutralizan parte de las ganancias (Hilty & Aebischer, 2015).

 

  • Desigualdad energética regional: Los beneficios dependen del mix eléctrico. Mientras en países con alta participación de renovables los resultados son inmediatos, en regiones dependientes de fósiles el impacto es limitado (Sovacool et al., 2021; REN21, 2025).

 

  • Obsolescencia y residuos electrónicos: El rápido recambio de dispositivos genera millones de toneladas de desechos electrónicos al año, de las cuales menos del 25 % se recicla, aumentando la huella embebida de carbono (Baldé et al., 2024).

 

  • Falta de transparencia: Muchas empresas tecnológicas reportan datos incompletos o no verificables sobre consumo y emisiones, lo que limita el diseño de políticas efectivas (EEA, 2023).

Conclusión

La relación entre energía y tecnologías de la información se perfila como uno de los ejes más prometedores y al mismo tiempo desafiantes para la sostenibilidad del siglo XXI. La digitalización no puede desligarse de su huella ambiental, pero tampoco debe verse únicamente como un problema: si logramos diseñar hardware eficiente, operar con energías limpias, aplicar software consciente y consolidar modelos de economía circular, el ecosistema digital puede convertirse en un aliado fundamental en la lucha contra el cambio climático.

No se trata solo de mitigar impactos, sino de redefinir el rol de las TI en la transición energética, desde la optimización de redes inteligentes hasta la reducción de emisiones en la cadena de valor. La clave estará en integrar innovación, regulación y cultura organizacional en torno a la sostenibilidad.

Para Grupo ASD, este desafío representa una oportunidad estratégica única: incorporar criterios de sostenibilidad en cada solución tecnológica no es únicamente una aspiración ética, sino un diferenciador competitivo en un mercado donde clientes, inversionistas y gobiernos valoran cada vez más el compromiso ambiental. Liderar con estas prácticas permitirá no solo fortalecer la reputación corporativa, sino también posicionar a la compañía como referente en innovación tecnológica responsable en América Latina, capaz de acompañar a organizaciones en su propia ruta hacia la descarbonización digital.

Referencias

  • Baldé, C. P., Forti, V., Gray, V., Kuehr, R., & Stegmann, P. (2024). The Global E-waste Monitor 2024. United Nations University.
  • Creutzig, F., Roy, J., Lamb, W. F., Azevedo, I. M. L., Bruine de Bruin, W., Dalkmann, H., … & Weber, E. U. (2022). Towards demand-side solutions for mitigating climate change. Nature Energy, 7(3), 255–267.
  • Ferdaus, M., et al. (2025). Foundation Models for Clean Energy Forecasting: A Comprehensive Review. arXiv preprint arXiv:2501.XXXX.
  • Hilty, L. M., & Aebischer, B. (2015). ICT for sustainability: An emerging research field. Journal of Industrial Ecology, 19(5), 875–884.
  • International Energy Agency (IEA). (2025). Global Energy Review 2025. IEA. https://www.iea.org/reports/global-energy-review-2025
  • International Renewable Energy Agency (IRENA). (2025). Renewables 2025 Global Status Report. IRENA.
  • Matsubara, Y., Le Bihan, J., & Halloy, J. (2025). Carbon per transistor: una métrica para emisiones tecnológicas. arXiv preprint arXiv:2503.XXXX.
  • MIT News. (2025). AI and data centers’ energy demands. MIT.
  • Smart Energy Decisions. (2025). Global Energy Review 2025: renewables installation record.
  • Sovacool, B. K., Axsen, J., & Sorrell, S. (2021). Promoting energy sufficiency. Energy Policy, 156, 112–121.
  • The Guardian. (2025, April 10). Energy demands from AI datacentres to quadruple by 2030. The Guardian.
  • BloombergNEF (BNEF). (2023). Corporate PPA Market Outlook. Bloomberg New Energy Finance.
  • Esmaeilzadeh, H., Sampson, A., Ceze, L., & Burger, D. (2022). Energy-efficient hardware for AI workloads. Nature Electronics, 5(7), 456–467.
  • Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L. M., Rothchild, D., … & Dean, J. (2021). Carbon emissions and large neural network training. ACM Computing Surveys, 55(1), 1-35.
  • Zhou, K., Yang, S., & Shao, Z. (2021). Energy Internet: The future smart grid. IEEE Transactions on Smart Grid, 12(3), 1901-1910.