Priorización de la inteligencia energética para un crecimiento sostenible

El condado de Loudoun, Virginia, antaño conocido por sus paisajes pastorales y su proximidad a Washington, D.C., se ha ganado una reputación más mode a en los últimos años: la zona alberga la mayor concentración de centros de datos del planeta.

Hace diez años, estas instalaciones impulsaban el correo electrónico y el comercio electrónico. Hoy, gracias al meteórico aumento de la demanda de todo lo que incorpora IA, la empresa de servicios públicos local Dominion Energy se esfuerza por seguir el ritmo de la creciente demanda de energía. La presión es tan intensa que el Aeropuerto Inte acional de Dulles está construyendo la mayor instalación solar aeroportuaria del país, una apuesta muy visible para reforzar la matriz energética de la región.

Campus de centros de datos como los de Loudoun están surgiendo por todo el país para satisfacer un apetito insaciable por la IA. Pero esta expansión conlleva un coste enorme. Solo en Estados Unidos, los centros de datos consumieron aproximadamente el 4% de la electricidad nacional en 2024. Las proyecciones sugieren que esa cifra podría llegar al 12% para 2028. Para poner esto en perspectiva, un único centro de datos de 100 megavatios consume aproximadamente tanta electricidad como 80.000 hogares estadounidenses. Los centros de datos que se construyen hoy en día se están preparando para una escala de gigavatios, suficiente para alimentar una ciudad de tamaño medio.

Para los líderes empresariales, los costes energéticos asociados con la IA y la infraestructura de datos se están convirtiendo rápidamente tanto en una preocupación presupuestaria como en un potencial cuello de botella para el crecimiento. Afrontar este momento requiere una capacidad que la mayoría de las organizaciones apenas están empezando a desarrollar: la inteligencia energética. Esta disciplina emergente implica comprender dónde, cuándo y por qué se consume energía, y utilizar esa información para optimizar las operaciones y controlar los costes.

Estos esfuerzos pueden contribuir a abordar tanto las presiones financieras inmediatas como los riesgos reputacionales a largo plazo, a medida que comunidades como el condado de Loudoun se muestran cada vez más preocupadas por las demandas energéticas asociadas al desarrollo de centros de datos cercanos.

En diciembre de 2025, MIT Technology Review Insights realizó una encuesta a 300 ejecutivos para comprender cómo las empresas conciben la inteligencia energética en la actualidad, así como dónde prevén desafíos en el futuro.

A continuación, cinco de nuestros hallazgos más destacados:

La inteligencia energética se está convirtiendo en una prioridad empresarial universal. El cien por cien de los ejecutivos encuestados espera que la capacidad de medir y gestionar estratégicamente el consumo de energía se convierta en una métrica empresarial importante en los próximos dos años.

Las cargas de trabajo de IA ya están impulsando aumentos de costes medibles, y el repunte no ha hecho más que empezar. Dos tercios de los ejecutivos (68%) informan que sus empresas han enfrentado aumentos en los costes energéticos del 10% o más en los últimos 12 meses debido a las cargas de trabajo de IA y datos. Casi todos los encuestados (97%) anticipan que el consumo de energía relacionado con la IA de su organización aumentará en los próximos 12-18 meses.

El aumento de los costes es la principal amenaza relacionada con la energía para la innovación en IA. La mitad de los ejecutivos (51%) clasifica el aumento de los costes como el mayor riesgo relacionado con la energía para sus iniciativas digitales y de IA. La mayoría de las empresas que actualmente rastrean e intentan optimizar el consumo de energía de los centros de datos están motivadas por la gestión de costes.

Las organizaciones están respondiendo a través de la optimización de la infraestructura y asociaciones para la eficiencia energética. Para abordar las crecientes demandas energéticas, tres de cada cuatro líderes (74%) están optimizando la infraestructura existente, mientras que el 69% se asocia con proveedores de nube y almacenamiento energéticamente eficientes. Más de la mitad también está implementando la programación de cargas de trabajo de IA (61%) e invirtiendo en hardware más eficiente (56%).

Cerrar la brecha de medición es la próxima frontera. La mayoría de las empresas aún carecen de los datos granulares necesarios para una verdadera inteligencia energética. Esta brecha es especialmente pronunciada para las empresas que dependen de proveedores de nube de terceros y servicios gestionados para sus necesidades de computación y almacenamiento de datos, donde el 71% afirma que se originan los crecientes costes basados en el consumo, pero las métricas energéticas suelen ser opacas.

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Este contenido ha sido producido por Insights, la división de contenidos a medida de MIT Technology Review. No fue redactado por el personal editorial de MIT Technology Review. Ha sido investigado, diseñado y redactado por redactores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que pudieron haberse utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que superaron una exhaustiva revisión humana.